k8s HPA与弹性伸缩
开启HPA（HorizontalPodAutoscaler）的命令：
kubectl autoscale deployment/rs foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80
API aggregation layer已开启、相应的API已注册后，HPA控制器会从一系列的API中请求指标数据
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资源指标会使用 metrics.k8s.io API，一般由metrics-server提供。
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用户指标会使用 custom.metrics.k8s.io API。
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外部指标会使用 external.metrics.k8s.io API。
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50
- type: Pods
pods:
metric:
name: packets-per-second
target:
type: AverageValue
averageValue: 1k
- type: Object
object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
name: main-route
target:
type: Value
value: 2k
- type: External
external:
metric:
name: queue_messages_ready
selector: "queue=worker_tasks"
target:
type: AverageValue
averageValue: 30
metrics中的type字段有四种类型的值：
-
Resource
metrics.k8s.io API存在时，支持CPU、内存两种资源度量指标
支持averageUtilization（平均使用率）和averageValue（平均值）
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Pods
指的是伸缩对象（statefulSet、replicaController、replicaSet）底下的Pods的指标，
数据需要第三方的adapter提供，并且只允许averageValue类型的目标值。
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Object
object metrics用于描述一个在相同namespace的其他对象
数据需要第三方adapter提供，只支持Value和AverageValue类型的目标值。
-
External
指的是k8s外部的指标，
数据同样需要第三方的adapter提供，只支持Value和AverageValue类型的目标值。
算法：
根据获得的指标，应用相应的算法算出一个伸缩系数，
系数是指标的期望值与目前值的比值，如果大于1表示扩容，小于1表示缩容。
--horizontal-pod-autoscaler-tolerance参数全局配置的容忍值，默认为0.1，如果计算出的缩放比例接近1±容忍值，将会放弃本次缩放。
系数乘以目前pod数量获得期望pod数量。
期望副本数 = ceil[当前副本数 * ( 当前指标 / 期望指标 )]
检查最终的Pod数量是否在HPA设定的数量范围的区间，如果超过最大值或不足最小值都会修改为最大值或最小值。
然后向k8s发出请求，修改伸缩对象的子对象scale的Pod数量
HPA控制器执行缩放操作之前，会记录缩放建议（scale recommendation）。 控制器会在设定时间内考虑所有的建议信息，并从中选择得分最高的建议。
时间可通过kube-controller-manager的启动参数--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization 进行配置，默认为5分钟
--horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay 参数（默认为30s），用于设置Pod准备时间， 在此时间内的Pod被认为未就绪。
--horizontal-pod-autoscaler-cpu-initialization-period参数（默认为5分钟），用于设置Pod的初始化时间， 在此时间内的资源指标不会被采纳。 一个HPA支持多个指标的监控，HPA会循环获取所有的指标，计算每一个指标所提议的副本数量。扩容时算最小值，缩容时算最大值一个伸缩对象在k8s中允许对应多个HPA而不会报错，但HPA彼此不知道自己监控的是同一个伸缩对象，会互相冲突。
