作者：justmine

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前言

k8s已经成为了容器管理和编排的标准，当应用容器化到K8S后，如何根据服务器资源自动伸缩应用，以应对任何的突发流量。

请考虑如何实现以下应用场景？

当服务器高负载时，自动扩容应用服务运行数量；当服务器低负载时，自动缩减应用服务运行数量，以实现“合适规模”的应用部署，从而更好地利用集群资源。

本篇就来演示K8S如何实现上面的场景。

准备工作

安装metrics-server

项目地址：

https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server

Kubernetes Metrics Server 是集群中资源使用情况数据的聚合器。

下载

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/archive/v0.3.6.tar.gz && tar -xzf v0.3.6.tar.gz;

部署

# Kubernetes 1.7$ kubectl create -f metrics-server-0.3.6/deploy/1.7/# Kubernetes > 1.8$ kubectl create -f metrics-server-0.3.6/deploy/1.8+/

验证

kubectl get deployment metrics-server -n kube-system

演示

1、创建一个简单的 Apache Web 服务器应用程序

kubectl run httpd --image=httpd --requests=cpu=100m --limits=cpu=200m --expose --port=80

向此Apache Web服务器Pod提供100 millicpu和200 MB内存，并在端口80上提供服务。

2、为 httpd 部署创建 Horizontal Pod Autoscaler 资源。

kubectl autoscale deployment httpd --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

为Apache Web服务器创建50%CPU利用率的Autoscaler，并设置伸缩参数，如下：

• min(下限)=1：当平均CPU负载低于50%时，Autoscaler尝试减少部署中的Pod数量，最低1个。

• max(上限)=10：当平均CPU负载大于50%时，Autoscaler尝试增加部署中的Pod数量，最高10个。

查看Autoscaler详细信息，如下：

命令：kubectl describe hpa/httpd

3、模拟高负载

向Apache Web服务器并发50万请求，命令如下：

kubectl run apache-bench -i --tty --rm --image=httpd -- ab -n 500000 -c 1000 http://httpd.default.svc.cluster.local/

输出：

4、查看Apache Web服务器整个自动伸缩过程

kubectl get horizontalpodautoscaler.autoscaling/httpd --watch

从上面可以看出，当服务器高负载时，Pod数量从1扩容到了10；当服务器低负载时，Pod数量从10又缩减到了1，这就是K8S的水平伸缩过程，也是K8S相对于传统部署方式的突出优势。

总结

本篇演示了K8S的水平伸缩，这种伸缩方式非常适合于无状态服务，那么问题来了，如下：

如何伸缩有状态服务呢？

答案：使用K8S的垂直伸缩器。

当K8S集群资源不够，如何进行集群级别的伸缩呢？

答案：使用K8S的集群伸缩器。

欲知后事如何，请关注下回演示。

工欲善其事，必先利其器，K8S还有很多超能力，想学习更多K8S知识，及相关实践，可以关注我。

参考

https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale

https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/autoscaling/horizontal-pod-autoscaler.md

https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/eks/latest/userguide/horizontal-pod-autoscaler.html