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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
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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