Kubernetes HPA自定义指标之custom-metrics-server

2023-02-05 21:33:34

使用Kubernetes HPA和自定义指标实现自动扩缩容

什么是Kubernetes HPA？

Kubernetes水平Pod自动伸缩器(HPA)是一个自动伸缩控制器，根据资源利用率自动调整Pod数量。它监控Pod的资源使用情况，如CPU和内存，并在使用率超过或低于特定阈值时自动增加或减少Pod数量。

使用自定义指标

默认的资源利用率指标可能无法满足所有需求。例如，我们可能希望根据特定应用程序指标(如请求率或延迟)进行自动伸缩。在这种情况下，我们可以使用Kubernetes custom-metrics-server和自定义指标。

安装custom-metrics-server

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/custom-metrics-server/releases/download/v0.4.5/custom-metrics-server.yaml

安装自定义指标适配器

以Prometheus为例：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/prometheus-operator/prometheus-operator/v0.54.0/bundle.yaml

指标发现和配置

在Prometheus配置文件中添加：

global:
  scrape_configs:
    - job_name: 'custom-metrics'
      kubernetes_sd_configs:
        - role: endpoints
      relabel_configs:
        - action: keep
          regex: ^custom.metrics.apps
        - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_port_name]
          action: replace
          target_label: port

创建HPA

在Deployment YAML文件中添加：

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-hpa
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Custom
      custom:
        metric: "custom.metrics.apps"
        target:
          averageValue: 100