Pod 自动扩缩容

    幸运的是Kubernetes为我们提供了这样一个资源对象：Horizontal Pod Autoscaling（Pod水平自动伸缩），简称HPA。HAP通过监控分析RC或者Deployment控制的所有Pod的负载变化情况来确定是否需要调整Pod的副本数量，这是HPA最基本的原理。

    HPA在kubernetes集群中被设计成一个controller，我们可以简单的通过kubectl autoscale命令来创建一个HPA资源对象，HPA Controller默认30s轮询一次（可通过kube-controller-manager的标志--horizontal-pod-autoscaler-sync-period进行设置），查询指定的资源（RC或者Deployment）中Pod的资源使用率，并且与创建时设定的值和指标做对比，从而实现自动伸缩的功能。

    当你创建了HPA后，HPA会从Heapster或者用户自定义的RESTClient端获取每一个一个Pod利用率或原始值的平均值，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值并进行相应的操作。目前，HPA可以从两个地方获取数据：

    • Heapster：仅支持使用率
    • 自定义监控：我们到后面的监控的课程中再给大家讲解这部分的使用方法

    我们这节课来给大家介绍从Heapster获取监控数据来进行自动扩缩容的方法，所以首先我们得安装Heapster，前面我们在kubeadm搭建集群的课程中，实际上我们已经默认把Heapster相关的镜像都已经拉取到节点上了，所以接下来我们只需要部署即可，我们这里使用的是Heapster 1.4.2 版本的，前往Heapster的github页面：

    https://github.com/kubernetes/heapster

    同样的，我们来创建一个Deployment管理的Nginx Pod，然后利用HPA来进行自动扩缩容。定义Deployment的YAML文件如下：（hap-deploy-demo.yaml）

    然后创建Deployment：

    1. $ kubectl create -f hpa-deploy-demo.yaml

    现在我们来创建一个HPA，可以使用kubectl autoscale命令来创建：

    1. $ kubectl autoscale deployment hpa-nginx-deploy --cpu-percent=10 --min=1 --max=10
    2. deployment "hpa-nginx-deploy" autoscaled
    3. ···
    4. $ kubectl get hpa                                                         
    5. hpa-nginx-deploy   Deployment/hpa-nginx-deploy   10%       0%        1         10        13s

    此命令创建了一个关联资源 hpa-nginx-deploy 的HPA，最小的 pod 副本数为1，最大为10。HPA会根据设定的 cpu使用率（10%）动态的增加或者减少pod数量。

    当然出来使用命令来创建外，我们依然可以通过创建YAML文件的形式来创建HPA资源对象。如果我们不知道怎么编写的话，可以查看上面命令行创建的HPA的YAML文件：

    好，现在我们根据上面的YAML文件就可以自己来创建一个基于YAML的HPA描述文件了。

    1. $ kubectl run -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh
    2. If you don't see a command prompt, try pressing enter.
    3. / # while true; do wget -q -O- http://172.16.255.60:4000; done

    下图可以看到，HPA已经开始工作。

    1. $ kubectl get hpa
    2. NAME        REFERENCE              TARGET    CURRENT   MINPODS   MAXPODS   AGE
    3. hpa-nginx-deploy   Deployment/hpa-nginx-deploy   10%       29%        1         10        27m

    同时我们查看相关资源hpa-nginx-deploy的副本数量，副本数量已经从原来的1变成了3。

    同时再次查看HPA，由于副本数量的增加，使用率也保持在了10%左右。

    1. NAME        REFERENCE              TARGET    CURRENT   MINPODS   MAXPODS   AGE
    2. hpa-nginx-deploy   Deployment/hpa-nginx-deploy   10%       9%        1         10        35m

    同样的这个时候我们来关掉busybox来减少负载，然后等待一段时间观察下HPA和Deployment对象

    1. $ kubectl get hpa     
    2. NAME        REFERENCE              TARGET    CURRENT   MINPODS   MAXPODS   AGE
    3. hpa-nginx-deploy   Deployment/hpa-nginx-deploy   10%       0%        1         10        48m
    4. $ kubectl get deployment hpa-nginx-deploy
    5. NAME        DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE

    可以看到副本数量已经由3变为1。

    不过当前的HPA只有CPU使用率这一个指标，还不是很灵活的，在后面的课程中我们来根据我们自定义的监控来自动对进行扩缩容。