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Kubernetes 弹性伸缩HPA功能增强Advanced Horizontal Pod Autoscaler -介绍部署篇 算法360ccms申诉 

程序员文章站 2022-03-17 07:50:12
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背景
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### WHAT(做什么)

Advanced Horizontal Pod Autoscaler(简称:AHPA)是kubernetes中HPA的功能增强. 在兼容原生HPA功能基础上,增加预测、执行模式配置、缩容控制等功能。用户可以使用AdvancedHorizontalPodAutoscaler对支持scale功能的对象(例如Deployment等)进行弹性伸缩。

### WHY(为什么做)

HPA在使用方面存在不便之处:

*   扩缩模式不灵活:创建HPA后,资源真实扩缩后方可验证可用性
*   扩缩控制存在一定风险,缩容按照目标态单次执行,易造成业务抖动
*   针对规律性强应用,无法进行特殊处理,比如提前备容,降低扩容效率低带来的风险
*   支持指标需要自定义扩展,需要一定开发成本

### How(怎么做)

AHPA功能分为两部分:controller和algorithm。

*   controller部分:HPA功能兼容、阈值触发和预测触发结果处理、扩缩模式功能、缩容控制功能等
*   algorithm部分:提供一个基于STL + auto-arima的预测算法实现功能
*   整体架构如下: 
    ![image](https://yqfile.alicdn.com/23e69098c3d24658114a0c2494886cf024995db4.png)

使用场景
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### 周期性规律明显应用成本优化 --提前备容,降低容量风险

针对规律性明显的应用,一般有如下特征: 
![image](https://yqfile.alicdn.com/7dcf15a484c4fffec1463c0b8a10c63e5da882ad.png) 
上图中,红线表示应用的入网流量(qps),蓝线表示容器数。从图中蓝色可以看出,在qps到来前一段时间(比如:60min)已经开始备容,在qps达到峰值前资源已经ready,降低流量高峰来临时刻备容应用抖动带来的风险;在qps峰值过后,资源缓慢回收(缩容速率线性递减),避免产生浪费。通过上图可以看出,针对规律性明显应用,提前备容,缓慢缩容,最终能够保证应用稳定性的前提下达到成本优化目的。

部署
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### 前置条件

*   helm v2版本大于 v2.11.0+.
*   预测功能依赖"阿里云云监控",需安装"ack-alibaba-cloud-metrics-adapter"组件.

### 安装 && 卸载

#### 安装chart

方式一:进入“容器服务”->"市场"->"应用目录"->"ack-advanced-horizontal-pod-autoscaler"进行安装,如下图: 
![image](https://yqfile.alicdn.com/5cc055d2f8bccc7e8cb716eb5f52f1ceaf74b750.png)

方式二:

```
helm install ack-advanced-horizontal-pod-autoscaler -n ahpa
```

![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAPABAP///wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAPABAP///wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw== "点击并拖拽以移动")

#### 卸载chart

```
helm delete ahpa
```

![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAPABAP///wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAPABAP///wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw== "点击并拖拽以移动")

### helm参数配置

参数

说明

默认值

ahpa.replicaCount

AHPA controller 副本数

`1`

ahpa.imageTag

AHPA 镜像tag.

`v1.0`

ahpa.imagePullPolicy

AHPA 镜像拉取策略

`Always`

ahpa.ALGORITHM\_SERVICE\_AHPA\_SVC\_HOST

AHPA 算法依赖svc

`algorithm-service`

algorithm.replicaCount

算法服务 副本数

`1`

algorithm.ports

算法服务 端口号

`5000`

algorithm.imageTag

算法服务 镜像tag

`1.0`

algorithm.imagePullPolicy

算法服务 镜像拉取策略

`Always`

alibabaCloudMetricsAdapter.needcreate

是否安装alibaba-cloud-metric-adapter

`true`

crds.needcreate

是否安装crds

`true`

rbac.needcreate

是否配置rbac

`true`

使用
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### 运行一个AHPA demo

```
apiVersion: autoscaling.alibabacloud.com/v1
kind: AdvancedHorizontalPodAutoscaler
metadata:
  labels:
    controller-tools.k8s.io: "1.0"
  name: ahpa-sample-original-support
  namespace: kube-system
spec:
   scaleTargetRef:
      apiVersion: extensions/v1beta1
      kind: Deployment
      name: nginx-deploy
   selector:
     matchLabels:
       app: nginx-deploy
   minReplicas: 2
   maxReplicas: 5
   # 扩缩模式,scalingUpOnly:只扩模式,observer:观察模式,auto:扩缩模式
   scaleMode: "auto"
   # 单位为分钟,预测未来60分钟所需副本数
   forecastWindow: 60
   metrics:
     - type: External
       external:
        metric:
          name: k8s_workload_cpu_util
          selector:
            matchLabels:
              k8s.cluster.id: "xxx"
              k8s.workload.name: "nginx-deploy"
              k8s.workload.type: "Deployment"
              k8s.workload.namespace: "kube-system"
              k8s.period: "100"
        target:
          type: Value
          value: 60
```

![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAPABAP///wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAPABAP///wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw== "点击并拖拽以移动")

AHPA功能增强配置说明 && 指标支持
--------------------

### 功能增强说明

参数

说明

默认值

scaleMode

扩缩模式,scalingUpOnly:只扩模式,observer:观察模式,auto:扩缩模式

"observer"

forecastWindow

预测未来时间窗口(分钟),0表示不使用预测功能

0

### 指标支持

*   [Ingress(SLS)](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FAliyunContainerService%2Falibaba-cloud-metrics-adapter%2Fblob%2Fmaster%2Fdocs%2Fmetrics%2Fsls.md)
*   [SLB](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FAliyunContainerService%2Falibaba-cloud-metrics-adapter%2Fblob%2Fmaster%2Fdocs%2Fmetrics%2Fslb.md)
*   [CMS](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FAliyunContainerService%2Falibaba-cloud-metrics-adapter%2Fblob%2Fmaster%2Fdocs%2Fmetrics%2Fcms.md)

最后
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Advanced Horizontal Pod Autoscaler可针对周期性规律强的应用进行提前备容,减少扩容资源申请、应用启动耗时带来的容量风险,同时更好的支持扩缩模式和扩缩控制,增加了自动扩缩的业务的可用性。AHPA目前向白名单用户开放,申请地址:[https://page.aliyun.com/form/act946163602/index.htm](https://page.aliyun.com/form/act946163602/index.htm),欢迎大家试用并提新需求。

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[原文链接](https://yq.aliyun.com/articles/721299?utm_content=g_1000084430)

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