你正在查看的文档所针对的是 Kubernetes 版本: v1.30

Kubernetes v1.30 版本的文档已不再维护。你现在看到的版本来自于一份静态的快照。如需查阅最新文档,请点击 最新版本。

Kubernetes 1.27:HorizontalPodAutoscaler ContainerResource 类型指标进阶至 Beta

作者: Kensei Nakada (Mercari)

译者: Michael Yao (DaoCloud)

Kubernetes 1.20 在 HorizontalPodAutoscaler (HPA) 中引入了 ContainerResource 类型指标

在 Kubernetes 1.27 中,此特性进阶至 Beta,相应的特性门控 (HPAContainerMetrics) 默认被启用。

什么是 ContainerResource 类型指标

ContainerResource 类型指标允许我们根据各个容器的资源使用量来配置自动扩缩。

在下面的示例中,HPA 控制器扩缩目标,以便所有 Pod 的应用程序容器的 CPU 平均利用率约为 60% (请参见算法详情以了解预期副本数的确切计算方式)。

type: ContainerResource
containerResource:
  name: cpu
  container: application
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 60

与 Resource 类型指标的区别

HPA 已具有 Resource 类型指标

你可以定义如下的目标资源利用率,然后 HPA 将基于当前利用率扩缩副本。

type: Resource
resource:
  name: cpu
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 60

但这个 Resource 类型指标指的是 Pod 的平均利用率。

如果一个 Pod 有多个容器,则利用率计算公式为:

sum{每个容器的资源使用量} / sum{每个容器的资源请求}

每个容器的资源利用率可能没有直接关系,或可能随着负载变化而以不同的速度增长。

例如:

  • 边车容器仅提供日志传输这类辅助服务。 如果应用程序不经常记录日志或在其频繁执行的路径中不生成日志,则日志发送器的使用量不会增长。
  • 提供身份验证的边车容器。由于重度缓存,当主要容器的负载增加时,使用量只会略微增加。 在当前的混合用量计算方法中,这通常导致 HPA 不会对 Deployment 向上扩容,因为混合的使用量仍然很低。
  • 边车可能在未设置资源的情况下被注入,这会阻止基于利用率进行扩缩。 在当前的逻辑中,当未设置资源请求时,HPA 控制器只能根据 Pod 的绝对资源使用量进行扩缩。

在这种情况下,如果仅有一个容器的资源利用率增加,则 Resource 类型指标可能不会建议扩容。

因此,为了实现准确的自动扩缩,你可能需要改为使用 ContainerResource 类型指标来替代这些 Pod。

Beta 版本有哪些新内容?

在 Kubernetes v1.27 中,正如本文开头所述,ContainerResource 类型指标默认可用。 (你仍然可以通过 HPAContainerMetrics 特性门禁用它。)

另外,我们已通过从 kube-controller-manager 中公开一些指标来改进 HPA 控制器的可观测性:

  • metric_computation_total:指标计算的数量。
  • metric_computation_duration_seconds:HPA 控制器计算一个指标所需的时间。
  • reconciliations_total:HPA 控制器的协调次数。
  • reconciliation_duration_seconds:HPA 控制器协调一次 HPA 对象所需的时间。

这些指标具有 actionscale_upscale_downnone)和 errorspecinternalnone)标签。 除此之外,前两个指标还具有 metric_type 标签,该标签对应于 HorizontalPodAutoscaler 的 .spec.metrics[*].type

所有指标都可用于 HPA 控制器的常规监控,你可以深入洞察哪部分存在问题,在哪里耗时, 集群在哪个时间倾向于发生多少次扩缩等问题。

另一件小事是,我们已更改了 SuccessfulRescale 事件的消息, 这样每个人都可以检查事件是否来自资源指标或容器资源指标 (请参见相关 PR)。

参与其中

此特性由 SIG Autoscaling 进行管理。请加入我们分享反馈。我们期待聆听你的声音!

了解更多