工作负载伸缩原理
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伸缩策略 |
HPA策略 |
CronHPA策略 |
CustomedHPA策略 |
VPA策略 |
AHPA策略 |
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策略介绍 |
Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。 |
基于HPA策略的增强能力，主要面向应用资源使用率存在周期性变化的场景。 |
CCE自研的弹性伸缩增强能力，可实现基于指标触发或定时触发弹性伸缩。 |
Kubernetes中实现POD垂直自动伸缩的功能，即Vertical Pod Autoscaling。 |
AHPA策略即Advanced Horizontal Pod Autoscaling，可以根据历史数据提前进行扩缩容动作。 |
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策略规则 |
基于指标（CPU利用率、内存利用率），对无状态工作负载的副本数进行弹性扩缩容。 |
基于周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点），对无状态工作负载的副本数进行弹性扩缩容。 |
基于指标（CPU利用率、内存利用率）或周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点），对无状态工作负载的副本数进行弹性扩缩容。 |
基于容器资源（CPU、内存）历史使用情况，对工作负载的资源申请量进行扩缩容。 |
基于容器资源（CPU、内存）历史使用情况进行预测，提前对工作负载副本数进行弹性扩缩容。 |
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主要功能 |
在Kubernetes社区HPA功能的基础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 |
CronHPA提供HPA对象的兼容能力，您可以同时使用CronHPA与HPA。
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指标触发
周期触发 支持选择天、周、月或年的具体时间点或周期作为触发时间 |
根据CPU、内存历史使用情况自动计算建议值，并调整Pod资源申请量。 |
根据业务历史指标，识别工作负载弹性周期并对未来波动进行预测，提前进行扩缩容动作，解决原生HPA的滞后问题。 |
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使用方式 |
HPA工作原理
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。
想要做到自动弹性伸缩，先决条件就是能感知到各种运行数据，例如集群节点、Pod、容器的CPU、内存使用率等等。而这些数据的监控能力Kubernetes也没有自己实现，而是通过其他项目来扩展Kubernetes的能力，Kubernetes提供Prometheus和Metrics Server插件来实现该能力：
- Prometheus是一套开源的系统监控报警框架，能够采集丰富的Metrics（度量数据），目前已经基本是Kubernetes的标准监控方案。
- Metrics Server是Kubernetes集群范围资源使用数据的聚合器。Metrics Server从kubelet公开的Summary API中采集度量数据，能够收集包括了Pod、Node、容器、Service等主要Kubernetes核心资源的度量数据，且对外提供一套标准的API。
使用HPA（Horizontal Pod Autoscaler）配合Metrics Server可以实现基于CPU和内存的自动弹性伸缩，再配合Prometheus还可以实现自定义监控指标的自动弹性伸缩。
HPA主要流程如图1所示。
HPA的核心有如下2个部分：
- 监控数据来源
最早社区只提供基于CPU和Mem的HPA，随着应用越来越多搬迁到K8s上以及Prometheus的发展，开发者已经不满足于CPU和Memory，开发者需要应用自身的业务指标，或者是一些接入层的监控信息，例如：Load Balancer的QPS、网站的实时在线人数等。社区经过思考之后，定义了一套标准的Metrics API，通过聚合API对外提供服务。
- metrics.k8s.io： 主要提供Pod和Node的CPU和Memory相关的监控指标。
- custom.metrics.k8s.io： 主要提供Kubernetes Object相关的自定义监控指标。
- external.metrics.k8s.io：指标来源外部，与任何的Kubernetes资源的指标无关。
- 扩缩容决策算法
HPA controller根据当前指标和期望指标来计算缩放比例，计算公式如下：
期望实例数 = 向上取整[当前实例数 * ( 当前的指标值 / 目标值 )]
例如当前的指标值是200m，目标值是100m，那么按照公式计算期望的实例数就会翻倍。那么在实际过程中，可能会遇到实例数值反复伸缩，导致集群震荡。为了保证稳定性，HPA controller从以下几个方面进行优化：
- 冷却时间：在1.11版本以及之前的版本，社区引入了horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization-window和horizontal-pod-autoScaler-upscale-stabilization-window这两个启动参数代表缩容冷却时间和扩容冷却时间，这样保证在冷却时间内，跳过扩缩容。1.14版本之后引入延迟队列，保存一段时间内每一次检测的决策建议，然后根据当前所有有效的决策建议来进行决策，从而保证期望的副本数尽量少地发生变更，保证稳定性。
- 忍受度：可以看成一个缓冲区，当实例变化范围在忍受范围之内的话，保持原有的实例数不变。
当|ratio – 1.0| <= 忍受度时，则会忽略，跳过scale。
当|ratio – 1.0| > 忍受度时， 就会根据之前的公式计算期望值。
当前社区版本中默认值为0.1。
HPA是基于指标阈值进行伸缩的，常见的指标主要是 CPU、内存，也可以通过自定义指标，例如QPS、连接数等进行伸缩。但是存在一个问题：基于指标的伸缩存在一定的时延，这个时延主要包含：采集时延(分钟级) + 判断时延(分钟级) + 伸缩时延(分钟级)。这个分钟级的时延，可能会导致应用CPU飚高，响应时间变慢。为了解决这个问题，CCE提供了定时策略，对于一些有周期性变化的应用，提前扩容资源，而业务低谷时，定时回收资源。
VPA工作原理
VPA主要包含三个组件：
- VPA Recommender：根据历史数据给出Pod资源调整建议。
- VPA Updater：对比建议值和当前值，不一致时重建Pod。
- VPA Admission Controller：在Pod重建时将Pod的资源申请量修改为建议值。
VPA生效的主要流程如下：
- 首先VPA Recommender组件会根据Pod的资源使用情况历史数据计算出Pod资源调整建议值。
- 然后VPA Updater对比Pod资源当前值与VPA建议值是否一致，如果需要调整则重建Pod。
- Pod发生重建时，VPA Admission Controller会进行拦截，并将VPA建议值调整为Pod的资源申请值。
