先發制人遇事不慌：Kubernetes集群主動擴展?
當集群資源不足時，Cluster Autoscaler會提供新節點并將其加入集群。使用Kubernetes時你可能會注意到，創建節點并將其加入集群的過程可能需要花費數分鐘。在這段時間里，應用程序很容易被連接淹沒，因為已經無法進一步擴展了。
延伸閱讀，了解Akamai cloud-computing
虛擬機的配置可能需要花費數分鐘，在這期間可能無法擴展應用
如何消除如此長的等待時間？
主動擴展（Proactive scaling），或者：
- 理解集群Autoscaler的工作原理并最大限度提升其效用；
- 使用Kubernetes scheduler為節點分配另一個Pod；以及
主動配置工作節點，以改善擴展效果。注意：本文涉及的所有代碼都已發布至LearnK8s GitHub。
Cluster Autoscaler如何在Kubernetes中生效
Cluster Autoscaler在觸發自動擴展時并不檢查內存或CPU的可用數，而是會對事件作出反應，檢查所有不可調度的Pod。當調度器找不到能容納某個Pod的節點時，我們就說這個Pod是不可調度的。
我們可以這樣創建一個集群來測試看看。
bash
$ linode-cli lke cluster-create \
--label learnk8s \
--region eu-west \
--k8s_version 1.23 \
--node_pools.count 1 \
--node_pools.type g6-standard-2 \
--node_pools.autoscaler.enabled enabled \
--node_pools.autoscaler.max 10 \
--node_pools.autoscaler.min 1 \
$ linode-cli lke kubeconfig-view "insert cluster id here" --text | tail +2 | base64 -d > kubeconfig請留意下列細節：
- 每個節點有4GB內存和2個vCPU（例如“g6-standard-2”實例）
- 集群中只有一個節點，并且
- Cluster autoscaler被配置為從1個節點擴展至10個節點我們可以用下列命令驗證安裝已成功完成：
bash
$ kubectl get pods -A --kubecnotallow=kubeconfig用環境變量導出kubeconfig文件通常是一種很方便的做法，為此我們可以運行：
bash
$ export KUBECONFIG=${PWD}/kubeconfig
$ kubectl get pods部署應用程序
讓我們部署一個需要1GB內存和250m* CPU的應用程序。
注意：m = 內核的千分之一容量，因此250m = CPU的25%容量。
yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: podinfo
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: podinfo
template:
metadata:
labels:
app: podinfo
spec:
containers:
- name: podinfo
image: stefanprodan/podinfo
ports:
- containerPort: 9898
resources:
requests:
memory: 1G
cpu: 250m用下列命令將資源提交至集群：bash$ kubectl apply -f podinfo.yaml隨后很快會發現一些情況。首先，三個Pod幾乎會立即開始運行，另有一個Pod處于“未決”狀態。
隨后很快：
- 幾分鐘后，Autoscaler創建了一個額外的Pod，并且
- 第四個Pod會被部署到一個新節點中。
最終，第四個Pod被部署到一個新節點中
第四個Pod為何沒有部署到第一個節點中？讓我們一起看看已分配的資源。
Kubernetes節點中資源的分配
Kubernetes集群中部署的Pod會消耗內存、CPU以及存儲資源。而且在同一個節點上，操作系統和Kubelet也需要消耗內存和CPU。
在Kubernetes工作節點上，內存和CPU會被拆分為：
- 運行操作系統和系統守護進程（如SSH、Systemd等）所需的資源。
- 運行Kubernetes代理程序（如Kubelet、容器運行時以及節點故障檢測程序等）所需的資源。
- 可用于Pod的資源。
- 為排空閾值（Eviction threshold）保留的資源。
Kubernetes節點中分配和保留的資源
如果集群運行了DaemonSet（如kube-proxy），那么可用內存和CPU數量還將進一步減少。
那么我們不妨降低需求，以確保能將所有Pod都放入同一個節點中：
yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: podinfo
spec:
replicas: 4
selector:
matchLabels:
app: podinfo
template:
metadata:
labels:
app: podinfo
spec:
containers:
- name: podinfo
image: stefanprodan/podinfo
ports:
- containerPort: 9898
resources:
requests:
memory: 0.8G # <- lower memory
cpu: 200m # <- lower CPU我們可以使用下列命令修改這個部署
bash
$ kubectl apply -f podinfo.yaml選擇恰當數量的CPU和內存以優化實例的運行，這是個充滿挑戰的工作。Learnk8s計算器工具可以幫助我們更快速地完成這項工作。
一個問題解決了，但是創建新節點花費的時間呢？
遲早我們會需要四個以上的副本，我們是否真的需要等待好幾分鐘，隨后才能創建新的Pod？
簡單來說：是的！Linode必須從頭開始創建和配置新虛擬機，隨后將其連接到集群。這個過程經常會超過兩分鐘。
但其實還有替代方案：我們可以在需要時主動創建已經配置好的節點。
例如：我們可以配置讓Autoscaler始終準備好一個備用節點。當Pod被部署到備用節點后，Autoscaler可以主動創建另一個備用節點。然而Autoscaler并沒有內置這樣的功能，但我們可以很容易地重新創建。
我們可以創建一個請求數與節點資源相等的Pod：
yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: overprovisioning
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
run: overprovisioning
template:
metadata:
labels:
run: overprovisioning
spec:
containers:
- name: pause
image: k8s.gcr.io/pause
resources:
requests:
cpu: 900m
memory: 3.8G
用下列命令將資源提交至集群：
bash
kubectl apply -f placeholder.yaml這個Pod完全不執行任何操作。
用占位Pod保護節點上的所有資源
該節點的作用只是確保節點能夠被充分使用起來。
隨后還需要確保當工作負載需要擴展時，這個占位Pod能夠被快速清除。為此我們可以使用Priority Class。
yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: overprovisioning
value: -1
globalDefault: false
description: "Priority class used by overprovisioning."
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: overprovisioning
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
run: overprovisioning
template:
metadata:
labels:
run: overprovisioning
spec:
priorityClassName: overprovisioning # <--
containers:
- name: pause
image: k8s.gcr.io/pause
resources:
requests:
cpu: 900m
memory: 3.8G用下列命令將其提交至集群：
bash
kubectl apply -f placeholder.yaml至此，配置工作已全部完成。
我們可能需要等待一會讓Autoscaler創建節點，隨后我們將有兩個節點：
- 一個包含四個Pod的節點
- 一個包含一個占位Pod的節點
如果將部署擴展為5個副本會怎樣？是否要等待Autoscaler創建另一個新節點？
用下列命令測試看看吧：
bash
kubectl scale deployment/podinfo --replicas=5我們將會看到：
- 第五個Pod會立即創建出來，并在10秒內變為“正在運行”的狀態。
- 占位Pod會被清除，以便為第五個Pod騰出空間。
占位Pod會被清除，以便為常規Pod騰出空間
隨后：
- Cluster autoscaler會注意到未決的占位Pod并配置一個新的節點。
- 占位Pod會被部署到新創建的節點中。
未決的Pod觸發了Cluster autoscaler新建節點
在可以有更多節點時，為何又要主動創建出一個節點？
我們可以將占位Pod擴展到多個副本，每個副本都會預配置一個Kubernetes節點，準備接受標準工作負載。然而這些節點雖然是閑置的，但它們產生的費用依然會計入云服務賬單。因此一定要慎重，不要創建太多節點。
將Cluster Autoscaler與Horizontal Pod Autoscaler配合使用
為理解這項技術的含義，我們可以將Cluster autoscaler和Horizontal Pod Autoscaler（HPA）結合在一起來看。HPA可用于提高部署中的副本數量。
隨著應用程序收到越來越多流量，我們可以讓Autoscaler調整處理請求的副本數量。當Pod耗盡所有可用資源后，會觸發Cluster autoscaler新建一個節點，
這樣HPA就可以繼續創建更多副本。
可以這樣新建一個集群來測試上述效果：
bash
$ linode-cli lke cluster-create \
--label learnk8s-hpa \
--region eu-west \
--k8s_version 1.23 \
--node_pools.count 1 \
--node_pools.type g6-standard-2 \
--node_pools.autoscaler.enabled enabled \
--node_pools.autoscaler.max 10 \
--node_pools.autoscaler.min 3 \
$ linode-cli lke kubeconfig-view "insert cluster id here" --text | tail +2 | base64 -d > kubeconfig-hpa用下列命令驗證安裝過程已成功完成：
bash
$ kubectl get pods -A --kubecnotallow=kubeconfig-hpa使用環境變量導出kubeconfig文件是一種方便的做法，為此我們可以運行：
bash
$ export KUBECONFIG=${PWD}/kubeconfig-hpa
$ kubectl get pods接下來使用Helm安裝Prometheus并查看該部署的相關指標。我們可以在官網上了解安裝Helm的詳細方法。
bash
$ helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
$ helm install prometheus prometheus-community/prometheusKubernetes為HPA提供了一個控制器，借此可以動態增減副本數量。然而HPA也有一些局限性：
- 無法拆箱即用。需要安裝Metrics Server來匯總并暴露出指標。
- PromQL查詢無法做到拆箱即用。
好在我們可以使用KEDA，它通過一些實用功能（包括從Prometheus讀取指標）擴展了HPA控制器的用法。KEDA是一種Autoscaler，可適用于下列三個組件：
- Scaler
- Metrics Adapter
- Controller
KEDA架構
我們可以通過Helm安裝KEDA：
bash
$ helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
$ helm install keda kedacore/keda安裝好Prometheus和KEDA之后，來創建一個部署吧。
在這個實驗中，我們將使用一個每秒可以處理固定數量請求的應用。每個Pod每秒最多可以處理十個請求，如果Pod收到第11個請求，會將請求掛起，稍后再處理。
yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: podinfo
spec:
replicas: 4
selector:
matchLabels:
app: podinfo
template:
metadata:
labels:
app: podinfo
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
spec:
containers:
- name: podinfo
image: learnk8s/rate-limiter:1.0.0
imagePullPolicy: Always
args: ["/app/index.js", "10"]
ports:
- containerPort: 8080
resources:
requests:
memory: 0.9G
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: podinfo
spec:
ports:
- port: 80
targetPort: 8080
selector:
app: podinfo
使用下列命令將資源提交至集群：
bash
$ kubectl apply -f rate-limiter.yaml為了生成一些流量，我們可以使用Locust。下列YAML定義將創建一個分布式負載測試集群：
yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: locust-script
data:
locustfile.py: |-
from locust import HttpUser, task, between
class QuickstartUser(HttpUser):
@task
def hello_world(self):
self.client.get("/", headers={"Host": "example.com"})
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: locust
spec:
selector:
matchLabels:
app: locust-primary
template:
metadata:
labels:
app: locust-primary
spec:
containers:
- name: locust
image: locustio/locust
args: ["--master"]
ports:
- containerPort: 5557
name: comm
- containerPort: 5558
name: comm-plus-1
- containerPort: 8089
name: web-ui
volumeMounts:
- mountPath: /home/locust
name: locust-script
volumes:
- name: locust-script
configMap:
name: locust-script
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: locust
spec:
ports:
- port: 5557
name: communication
- port: 5558
name: communication-plus-1
- port: 80
targetPort: 8089
name: web-ui
selector:
app: locust-primary
type: LoadBalancer
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: locust
spec:
selector:
matchLabels:
app: locust-worker
template:
metadata:
labels:
app: locust-worker
spec:
containers:
- name: locust
image: locustio/locust
args: ["--worker", "--master-host=locust"]
volumeMounts:
- mountPath: /home/locust
name: locust-script
volumes:
- name: locust-script
configMap:
name: locust-script運行下列命令將其提交至集群：
bash
$ kubectl locust.yamlLocust會讀取下列locustfile.py文件，該文件存儲在一個ConfigMap中：
py
from locust import HttpUser, task, between
class QuickstartUser(HttpUser):
@task
def hello_world(self):
self.client.get("/")該文件并沒有什么特別的作用，只是向一個URL發出請求。若要連接至Locust儀表板，我們需要提供其負載均衡器的IP地址。為此可使用下列命令獲取地址：
bash
$ kubectl get service locust -o jsnotallow='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}'隨后打開瀏覽器并訪問該IP地址即可。
此外還需要注意一個問題：Horizontal Pod Autoscaler。KEDA autoscaler會用一個名為ScaledObject的特殊對象來封裝Horizontal Autoscaler。
yaml
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
name: podinfo
spec:
scaleTargetRef:
kind: Deployment
name: podinfo
minReplicaCount: 1
maxReplicaCount: 30
cooldownPeriod: 30
pollingInterval: 1
triggers:
- type: prometheus
metadata:
serverAddress: http://prometheus-server
metricName: connections_active_keda
query: |
sum(increase(http_requests_total{app="podinfo"}[60s]))
threshold: "480" # 8rps * 60sKEDA可以連接由Prometheus收集的指標，并將其發送給Kubernetes。最后，它還將使用這些指標創建一個Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。
我們可以用下列命令手工檢查HPA：
bash
$ kubectl get hpa
$ kubectl describe hpa keda-hpa-podinfo并使用下列命令提交該對象
bash
$ kubectl apply -f scaled-object.yaml接下來可以測試擴展效果了。請在Locust儀表板中用下列設置啟動一項實驗：
- Number of users：300
- Spawn rate：0.4
- Host：http://podinfo
集群和Horizontal pod autoscaler的結合
可以看到，副本的數量增加了！
效果不錯，但有個問題不知道你是否注意到。
當該部署擴展到8個Pod后，需要等待幾分鐘，隨后才能在新節點中創建新的Pod。在這段時間里，每秒處理的請求數量也不再增加了，因為當前的8個副本每個都只能處理10個請求。
讓我們試試看收縮容量并重復該實驗：
bash
kubectl scale deployment/podinfo --replicas=4 # or wait for the autoscaler to remove pods這次，我們將用一個占位Pod實現超量配置（Overprovision）：
yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: overprovisioning
value: -1
globalDefault: false
description: "Priority class used by overprovisioning."
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: overprovisioning
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
run: overprovisioning
template:
metadata:
labels:
run: overprovisioning
spec:
priorityClassName: overprovisioning
containers:
- name: pause
image: k8s.gcr.io/pause
resources:
requests:
cpu: 900m
memory: 3.9G運行下列命令將其提交至集群：
bash
kubectl apply -f placeholder.yaml打開Locust儀表板并用下列設置重復實驗：
- Number of users：300
- Spawn rate：0.4
- Host：http://podinfo
在超量配置的情況下進行集群和Horizontal pod autoscaler的結合
這一次，新節點將在后臺創建，每秒請求數量將持續增減，不會原地踏步。很棒！
總結
本文介紹了下列內容：
- Cluster autoscaler并不追蹤CPU或內存用量，而是會監控未決的Pod。
- 我們可以用可用內存和CPU的總量來創建一個Pod，從而主動配置Kubernetes節點。
- Kubernetes節點會為Kubelet、操作系統以及排空閾值保留一定的資源。
- 我們可以結合使用Prometheus和KEDA，從而通過PromQL查詢擴展自己的Pod。
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