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K8s HPA

开启服务指标--kubectl top

# 下载 metrics-server 组件配置文件
wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml -O metrics-server-components.yaml

# 修改镜像地址为国内的地址
sed -i 's/k8s.gcr.io\/metrics-server/registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com\/google_containers/g' metrics-server-components.yaml

# 修改容器的 tls 配置，不验证 tls，在 containers 的 args 参数中增加 --kubelet-insecure-tls 参数

# 安装组件
kubectl apply -f metrics-server-components.yaml

# 查看 pod 状态
kubectl get pods --all-namespaces | grep metrics

cpu/内存指标监控

  • 实现 cpu 或内存的监控，首先有个前提条件是该对象必须配置了 resources.requests.cpu 或 resources.requests.memory 才可以，可以配置当 cpu/memory 达到上述配置的百分比后进行扩容或缩容

  • 创建一个 HPA： 先准备一个好一个有做资源限制的 deployment 执行命令 

    kubectl autoscale deploy nginx-deploy --cpu-percent=20 --min=2 --max=5

  • 通过 kubectl get hpa 可以获取 HPA 信息

  • 测试：找到对应服务的 service，编写循环测试脚本提升内存与 cpu 负载 

    while true; do wget -q -O- http://<ip:port> > /dev/null ; done

  • 可以通过多台机器执行上述命令，增加负载，当超过负载后可以查看 pods 的扩容情况 

    kubectl get pods

  • 查看 pods 资源使用情况 

    kubectl top pods

  • 扩容测试完成后，再关闭循环执行的指令，让 cpu 占用率降下来，然后过 5 分钟后查看自动缩容情况 ```

自定义metrics

  • 控制管理器开启–horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients
  • 控制管理器的–apiserver指向API Server Aggregator
  • 在API Server Aggregator中注册自定义的metrics API