hpa的值为什么是依据request来的？是否不太合理

1.hpa的值为什么是依据request来的？是否不太合理

　　Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是 Kubernetes 中用来根据负载动态扩展或收缩 Pod 数量的控制器。它的扩展决策通常基于一些指标，比如 CPU 使用率、内存使用率，或者自定义的指标。你提到的 HPA 的值基于 request，是指 HPA 的计算依据是 Pod 的资源请求（requests）而不是实际的资源使用（usage）。这种设计确实可能给人一些不太合理的感觉，以下是原因分析和解释：

　　为什么 HPA 基于 request 而不是 usage？

　　1.Kubernetes 资源请求与限制的设计初衷：

• • 在 Kubernetes 中，Pod 的资源请求（requests）用于告诉调度器（scheduler）该 Pod 期望消耗的最小资源量，这个值是为了调度 Pod 到合适的节点。
  • requests 确保 Kubernetes 调度器可以在给定节点上为 Pod 留出足够的资源，从而避免资源不足的情况。
  • usage 是 Pod 实际使用的资源量，可能会波动，过于依赖 usage 会使得 HPA 扩展和缩容变得不稳定，导致扩容频繁和不可预测的行为。

　　2.HPA 依赖 request 来控制最小资源保证： HPA 的目标是通过控制 Pod 数量来应对负载变化。如果依赖于 usage，在资源使用波动时，HPA 可能会过度扩容或缩容。而基于 requests 的设计，HPA 会根据设定的目标值来稳定 Pod 数量，避免因资源波动过大导致不必要的调整。

　　比如，如果 HPA 根据 requests 设置一个目标 CPU 使用率，它会确保集群中 Pod 数量的增长能保证每个 Pod 获得足够的资源，减少由于系统短期资源需求高峰导致的频繁扩容。

　　3.资源配额与限制的分配策略： Kubernetes 中，requests 和 limits 提供了对资源的保障和控制，requests 决定了 Pod 的资源初始分配，而 limits 决定了 Pod 可使用的最大资源。当 HPA 依据 requests 扩容时，它是在保证资源保障的基础上进行的，而不会因为某个 Pod 在一段时间内消耗较高的资源（可能是偶然的波动）而导致扩容。

　　这种设计是否合理？

　　合理性：

　　1.稳定性：

• 以 requests 为基础可以避免由于瞬时负载波动造成频繁的扩容或缩容。usage 可能会有很大的波动，依赖它容易导致过度调度，造成资源的浪费或者 Pod 数量的波动过大。
• requests 提供了一个较为稳定的基准，使得扩容决策更加理性和可控。

　　2.集群资源分配的一致性：

• Kubernetes 调度器需要根据 requests 来调度 Pod，所以它是集群中资源分配的关键指标。使用 requests 作为 HPA 扩容的依据，可以保持资源调度的一致性，避免 Pod 过多占用资源，导致其他 Pod 调度失败。

　　3.避免过度扩容和资源浪费：

• 如果 HPA 只依据 usage，可能会在负载高峰期过度扩容，但实际上并不一定需要那么多的 Pod。基于 requests 可以让扩容更加理性，避免无效扩容。

　　

　　不合理性：

　　1.可能忽视实际资源需求：

• 在某些情况下，requests 设置得过低或者过高，可能与实际负载差距较大。此时，基于 requests 的 HPA 扩容可能并不能准确反映实际的资源需求。例如，如果 requests 设置得过低，Pod 的 CPU 或内存可能不足以应对负载，导致服务性能下降。

　　2.对动态负载的反应不够灵敏：

• usage 更能反映 Pod 的实际负载，如果依赖 requests，HPA 可能无法及时响应负载的变化。比如某个 Pod 实际负载突然增大，但 requests 没有做动态调整，导致 HPA 扩容比较滞后。

　　

　　解决方案或替代方案

　　1.自定义指标（Custom Metrics）：

• 如果 requests 无法充分反映负载，Kubernetes 支持使用 自定义指标（Custom Metrics） 来做 HPA 扩容决策。例如，你可以监控 Pod 实际的 CPU 使用率、内存使用量、请求数量等，并基于这些实际使用情况来触发扩容。

　　2.结合 usage 和 requests：

• Kubernetes HPA 的目标是提供平衡的扩容方案。通过结合 usage 和 requests，可以使 HPA 对负载的变化更加灵活。你可以设置多个指标来触发扩容，如同时关注资源 usage 和请求数等。

　　总结

　　HPA 以 requests 为基础进行扩容是为了避免因瞬时负载波动导致频繁扩容，提供更稳定的扩容行为，但在某些场景下，requests 和 usage 之间可能存在差异，依赖 requests 可能无法反映实际资源需求。因此，理想的做法是结合实际的 usage 和自定义指标来实现更精确的扩容策略。

 

2.使用limit不是更好吗？

　　使用 limits 而不是 requests 来控制 HPA 扩容，表面上看似更好，但在实际情况下有一些潜在的问题。以下是对 requests 和 limits 作为 HPA 扩容依据的对比分析：

　　1.requests vs limits

• requests 是 Kubernetes 用来确保 Pod 至少能够获得的资源量。它在调度时决定了该 Pod 最少需要多少资源。
• limits 是 Pod 能够使用的最大资源量。如果 Pod 实际使用的资源超过了 limits，Kubernetes 会对其进行限制（例如，强制其被 OOM（Out Of Memory）杀死）。

　　2.为什么使用 requests 而不是 limits？

　　a.扩容的稳定性

• requests 提供了 Pod 启动时的资源预留，它确保每个 Pod 至少获得请求的资源，不会因为其他 Pod 的资源需求而被抢占。这有助于在集群中保持稳定的资源分配，避免因 Pod 实际使用资源过多导致其他 Pod 无法获得足够资源而影响服务。
• limits 主要控制 Pod 的最大资源使用。虽然 Pod 可能会消耗超过 requests 的资源，但如果扩容策略基于 limits，HPA 可能会根据实际最大资源消耗来进行扩容，这可能导致 Pod 数量不稳定，尤其是在负载波动较大的情况下。

　　b.避免不必要的扩容

• HPA 基于 requests 来计算负载，这样能避免由于某些 Pod 临时的负载高峰导致的过度扩容。例如，Pod 在一段时间内可能会使用超过 requests 的资源，但并不代表它长时间需要这么多资源，基于 requests 来触发扩容能避免无谓的扩容。
• 如果基于 limits，可能会触发过度扩容，尤其是 Pod 在一些短期负载高峰期间消耗了大量资源，但这种负载高峰可能并不代表长期的需求。

　　c. 与 Kubernetes 调度机制一致

• Kubernetes 调度器使用 requests 来分配节点上的资源。因此，HPA 基于 requests 扩容，能够与 Kubernetes 的资源分配机制保持一致。
• limits 虽然表示 Pod 能够使用的最大资源量，但它并不影响调度过程。因此，依赖 limits 的扩容决策可能导致调度不一致，甚至资源浪费。

　　3.limits 的潜在问题

• 波动性过大：如果 HPA 依据 limits 来扩容，Pod 可能会因为负载的波动而频繁扩容，导致资源过度分配或不足。例如，Pod 在一段时间内可能会用完 limits 所设定的资源，但在大多数情况下它的负载并没有达到这个最大值。
• 资源分配不准确：limits 是用于控制最大资源使用的，但并不能代表 Pod 的常规负载。如果基于 limits 来调整 Pod 数量，可能会过度扩容，导致资源浪费。
• OOM 风险：如果 Pod 消耗超过 requests 但还没有达到 limits，它可能会遭遇 OOM（内存溢出）错误，特别是在负载高峰期。虽然这种情况下 Pod 会被 Kubernetes 重启，但扩容策略依赖 limits 可能会导致 Pod 数量过多，甚至导致系统不稳定。

　　4.总结：为什么 requests 更合适？

• 稳定性：基于 requests 扩容更加稳定，不容易因为负载的瞬时波动而触发过多的扩容。
• 与调度一致：Kubernetes 的调度和资源预留机制是基于 requests，因此基于 requests 来扩容能够更好地与调度器的行为一致。
• 避免过度扩容：requests 能够帮助 HPA 更加理性地控制 Pod 数量，而 limits 可能会导致过度扩容，造成资源浪费。

　　5.什么时候可以考虑使用 limits 或自定义指标？

• 如果你的应用有非常大的波动性，requests 和 limits 之间的差距很大，基于 requests 的扩容可能无法充分应对负载的波动。在这种情况下，可以考虑使用 自定义指标（例如 CPU、内存、队列长度等）来动态调整扩容决策，而不单单依赖 requests 或 limits。

　　6.HPA 结合 usage 和 requests 的理想方案

　　在某些情况下，结合 usage（实际资源使用）和 requests 来触发扩容会更合适。这可以通过 自定义指标 实现。例如，你可以同时监控 Pod 的 requests 和 usage，根据两者的组合来决定是否进行扩容，确保既能响应负载变化，又能避免过度扩容。

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　　总的来说，基于 requests 进行 HPA 扩容 是 Kubernetes 的设计理念，能提供更稳定的扩容行为，而依赖 limits 则可能带来不稳定性和资源浪费，特别是对于波动性较大的应用。如果 requests 无法满足实际负载的需求，可以通过自定义指标来进一步调整扩容策略。