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一、Pod的自动伸缩

注：HPA和VPA不能同时使用。

HPA 主要关注整个应用程序水平方向的伸缩，通过调整 Pod 的副本数量来应对负载变化；

VPA 则关注 Pod 内部容器的垂直伸缩，通过调整容器的资源限制来优化资源利用和性能。

1.1 HPA

1.1.1 简介

HPA： Pod水平自动伸缩，根据Pod的CPU(原生支持)或内存(后期的新版本支持)的使用率为控制器管理的Pod资源副本数量实现自动扩缩容。

1.1.2 HPA的实现原理

利用metrics-server插件组件，定期的(默认为15s)收集Pod资源的平均CPU负载情况，根据HPA配置的CPU或内存的requests资源量百分比阈值来动态调整Pod的副本数量。

HPA扩容时 ，Pod副本数量上升会比较快；

HPA缩容时 ，Pod副本数量下降会比较慢（默认冷却时间为5m）。

1.1.3 相关命令

#获取特定命名空间（Namespace）下的HorizontalPodAutoscaler（HPA）资源列表
kubectl get hpa -n <命名空间>

#自动伸缩Kubernetes控制器资源
kubectl autoscale <控制器资源类型> <控制器资源名称> --min=<最小副本数> --max=<最大副本数> --cpu-percent=<requests资源量百分比阈值>

#详解
<控制器资源类型>: 控制器资源的类型，例如Deployment、ReplicaSet等。<控制器资源名称>: 控制器资源的名称，指定你要进行自动伸缩的资源。--min=<最小副本数>: 指定自动伸缩时的最小副本数。--max=<最大副本数>: 指定自动伸缩时的最大副本数。--cpu-percent=<requests资源量百分比阈值>: 指定自动伸缩的CPU利用率阈值百分比。当控制器资源的CPU利用率达到阈值时，将自动扩展副本数。

1.2 VPA

1.2.1 简介

VPA： Pod垂直自动伸缩 ，根据Pod容器的CPU和内存的使用率自动设置Pod容器的CPU和内存的requests资源量限制。

1.2.2 VPA的组件

1）Recommender

recommender 会定期收集容器的资源使用数据，例如CPU 和内存的使用情况。

然后，它会应用一些策略和算法来计算容器的实际资源需求，并生成建议的资源请求配置。

这个建议配置包括容器应该请求多少 CPU 和内存资源，以满足其性能需求。建议配置通常存储在kubernetes的资源请求对象中。

2）Updater

updater会监视 kubernetes 中的资源请求对象，检测到recommender 生成的建议配置后，将其应用于容器的 pod 。

这将导致容器的资源请求值被更新为建议的值，从而确保容器拥有足够的资源来满足其性能需求。

3）Admission Controller

admission controller 拦截创建或修改 pod 的请求，并在提交到 kubernetes API 服务器之前检查这些请求。

如果 pod 的资源请求配置不符合 VPA 建议器生成的建议配置， admission controller 将阻止这个请求，并返回错误。

这确保了只有受 VPA 管理的 Pod 能够使用建议的资源配置。

1.2.3 VPA工作原理

1. 收集资源指标： VPA 通过与 Kubernetes 的 Metrics API 进行交互，获取关于容器和节点资源使用情况的指标数据。它可以收集 CPU 使用率、内存使用量等指标。
2. 分析资源需求： VPA 将收集到的资源指标与用户定义的策略进行比较。策略可以是静态的，例如指定容器的最小和最大资源限制；或者是动态的，例如基于平均 CPU 使用率来调整容器的 CPU 分配。
3. 生成建议：基于资源指标和策略的比较， VPA 生成针对每个容器的资源调整建议。这些建议可能包括增加或减少容器的 CPU 、内存等资源分配。
4. 应用资源调整： VPA 将资源调整建议发送给 Kubernetes API 服务器，并通过修改 Pod 的规格 （Spec） 来应用资源调整。这可能涉及扩容或缩容 Pod ，调整容器的资源限制或请求等。
5. 监测与迭代： VPA 持续监控 Pod 的资源使用情况，并根据需要进行进一步的资源调整。它可以根据实际情况动态地调整资源分配，以满足容器的需求。

总体而言， VPA 通过不断收集和分析资源指标，并根据定义的策略进行资源调整，实现了对容器资源的动态优化和自动化管理。这有助于提高资源利用率，减少资源浪费，并改善应用程序的性能和可靠性。

1.3 metrics-server简介

Metrics Server是一个 Kubernetes 插件，用于收集和提供集群中运行的 Pod 和 Node 的资源使用情况的度量数据。

部署了metrics server插件后，能够使用kubectl top命令，可以查看 Pod、Node、命名空间以及容器的资源利用率（如 CPU 和内存）。

kubectl top node|podkubectl get hpa -n 命名空间

二、 HPA的部署与测试

2.1 部署metrics-server

Step1 编写metrics-server的配置清单文件

#工作目录
mkdri /opt/hpa vim /opt/hpa/components.yaml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:labels:k8s-app: metrics-serverrbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"name: system:aggregated-metrics-reader
rules:
- apiGroups:- metrics.k8s.ioresources:- pods- nodesverbs:- get- list- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:- ""resources:- pods- nodes- nodes/stats- namespaces- configmapsverbs:- get- list- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-server-auth-readernamespace: kube-system
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: Rolename: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: system:metrics-server
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:ports:- name: httpsport: 443protocol: TCPtargetPort: httpsselector:k8s-app: metrics-server
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:selector:matchLabels:k8s-app: metrics-serverstrategy:rollingUpdate:maxUnavailable: 0template:metadata:labels:k8s-app: metrics-serverspec:containers:- args:- --cert-dir=/tmp- --secure-port=4443- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP- --kubelet-use-node-status-port- --kubelet-insecure-tlsimage: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/metrics-server:v0.4.1imagePullPolicy: IfNotPresentlivenessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /livezport: httpsscheme: HTTPSperiodSeconds: 10name: metrics-serverports:- containerPort: 4443name: httpsprotocol: TCPreadinessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /readyzport: httpsscheme: HTTPSperiodSeconds: 10securityContext:readOnlyRootFilesystem: truerunAsNonRoot: truerunAsUser: 1000volumeMounts:- mountPath: /tmpname: tmp-dirnodeSelector:kubernetes.io/os: linuxpriorityClassName: system-cluster-criticalserviceAccountName: metrics-servervolumes:- emptyDir: {}name: tmp-dir
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:group: metrics.k8s.iogroupPriorityMinimum: 100insecureSkipTLSVerify: trueservice:name: metrics-servernamespace: kube-systemversion: v1beta1versionPriority: 100

Step2 部署

kubectl apply -f components.yamlkubectl get pods -n kube-system | grep metrics-server

Step3 测试kubectl top命令

kubectl top nodekubectl top pods -A

hpa-example.tar 是谷歌基于 PHP 语言开发的，用于测试 HPA 的镜像，其中包含了一些可以运行 CPU 密集计算任务的代码。

2.2 部署HPA

Step1 部署测试应用

先拉取镜像

docker pull mirrorgooglecontainers/hpa-example                  

再编写资源配置清单文件

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:run: php-apachename: php-apache
spec:replicas: 1selector:matchLabels:run: php-apachetemplate:metadata:labels:run: php-apachespec:containers:- image: mirrorgooglecontainers/hpa-examplename: php-apacheimagePullPolicy: IfNotPresentports:- containerPort: 80resources:requests:cpu: 200m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: php-apache
spec:ports:- port: 80protocol: TCPtargetPort: 80selector:

声明式创建

kubectl apply -f hpa-pod.yamlkubectl get pods

Step2 创建HPA控制器

使用 kubectl autoscale 命令，设置 cpu 负载阈值为请求资源的 50%，指定最少负载节点数量为 1 个，最大负载节点数量为 10 个。

#创建HPA
kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10kubectl get hpa

可以看到，replicas 变动范围是最小 1，最大 10；目标 CPU 利用率（utilization）为 50%

kubectl top pods

2.3 测试HPA

HPA可以根据应用程序的负载情况自动调整的副本数量。

2.3.1 HPA自动扩容测试

当应用程序的负载增加时，HPA会根据预先设置的规则自动扩展Pod的副本数量，以应对高流量或负载的增加。

kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"

利用 busybox 镜像临时生成一个 pod，用 while 循环不停的访问 php-apache 的 service。

而 php-apache 中的 http://k8s.gcr.io/hpa-example 镜像已经配置了进行消耗 CPU 的计算网页，所以 php-apache pod 的 CPU 负载会很快增长。

#打开一个新的窗口，查看负载节点数目
kubectl get hpa -w

2.3.2 HPA自动回收测试

降低CPU负载，观察HPA的回收。

当应用程序的负载减少时，HPA会自动缩减Pod的副本数量。

在刚才运行增加负载的窗口运行<Ctrl> + C，终止命令

kubectl get hpa -w

思考：回收的时候，负载节点数量下降速度比较慢的原因？

防止因回收策略比较积极，而导致的K8s集群认为访问流量变小而快速收缩负载节点数量，从而会引发仅剩的负载节点又承受不了高负载的压力导致崩溃，最终影响业务的风险。

归根结底，还是为了保证业务的稳定性和正常运行。

三、Rancher管理工具

3.1 使用背景

管理单个K8S集群：kubectl（K8S命令行管理工具） 、dashboard（K8S官方出品的UI界面图形化管理工具） 。

同时管理多个K8S集群的工具：rancher、 kubesphere 、k9s。

3.2 Rancher简介

官网： https://docs.rancher.cn/

Rancher 是一个开源的企业级多集群 Kubernetes 管理平台，实现了 Kubernetes 集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理， 以确保集群的安全性，加速企业数字化转型。

3.3 Rancher 的安装及配置

Server	Hostname	IP
控制节点	master01	192.168.2.100
工作节点	node01	192.168.2.102
工作节点	node02	192.168.2.103
Rancher节点	rancher	192.168.2.107

Step1 安装Rancher

安装docker

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 #设置阿里云镜像源
yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.iosystemctl enable docker.service --now

详解见我的博客：【Docker从入门到入土 1】Docker架构、镜像操作和容器操作-CSDN博客

在所有 node 节点下载 rancher-agent 镜像

#所有 node 节点
docker pull rancher/rancher-agent:v2.5.7

在 rancher 节点下载 rancher 镜像

docker pull rancher/rancher:v2.5.7

启动Rancher平台

在本地机器上使用Rancher进行容器编排和管理。

docker run -d --restart=unless-stopped -p 80:80 -p 443:443 --privileged --name rancher rancher/rancher:v2.5.7
#--restart=unless-stopped 表示在容器退出时总是重启容器，但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器docker ps -a|grep rancher

Step2 登录 Rancher 平台

需要先等一会儿，

浏览器访问 http://192.168.2.107

Step3 使用Rancher 管理已有的 k8s 集群

选择【添加集群】--->点击【导入】--->【集群名称】设置为 k8s-cluster--->点击【创建】

#选择复制第三条命令绕过证书检查导入 k8s 集群
#在 k8s 控制节点 master01 上执行刚才复制的命令，如第一次执行报错，再执行一次即可
curl --insecure -sfL https://192.168.2.107/v3/import/hvcjb84tv8w99znk6wt58rvtddxzq992qd7f5l9z7dhs775blw2xr4_c-std9l.yaml | kubectl apply -f -

kubectl get ns

cattle-system是Rancher系统中的一个命名空间（Namespace），用于存储Rancher本身的管理组件和相关资源配置。

fleet-system是Rancher中的一个命名空间（Namespace），用于存储Fleet项目的相关资源配置，是由Rancher和Fleet系统自动生成的。

kubectl get pods -n cattle-system -o widekubectl get pods -n fleet-system -o wide

Step4 Rancher 部署监控系统

点击【启用监控以查看实时监控】—>【监控组件版本】选择 0.2.1，其他的默认即可—>点击【启用监控】。

启动监控时间可能比较长，需要等待10分钟左右

Step5 使用 Rancher 仪表盘管理 k8s 集群

以创建 nginx 服务为例。

进入集群仪表盘界面

创建命名空间 namespace

点击左侧菜单【Namespaces】--->点击右侧【Create】
【Name】输入 dev，【Description】选填可自定义
点击右下角【Create】

创建 Deployment 资源

点击左侧菜单【Deployments】--->点击右侧【Create】
【Namespace】下拉选择 dev，【Name】输入 nginx-dev，【Replicas】输入 3点击中间选项【Container】
【Container Image】输入 nginx:1.14，【Pull Policy】选择 IfNotPresent

在【Pod Labels】下点击【Add Lable】，【Key】输入 app，【Value】输入 nginx

点击中间选项【Labels and Annotations】--->点击【Add Label】
【Key】输入 app，【Value】输入 nginx点击右下角【Create】

创建 service

点击左侧菜单【Services】---> 点击右侧【Create】---> 点击【Node Port】

【Namespace】下拉选择 dev
【Name】输入 nginx-dev
【Port Name】输入 nginx
【Listening Port】输入 80
【Target Port】输入 80
【Node Port】输入 30180

点击中间选项【Selectors】
【Key】输入 app
【Value】输入 nginx
点击右下角【Create】

点击【nginx-dev】查看 service 是否已关联上 Pod
#点击 service 资源的节点端口 30180/TCP，可以访问内部的 nginx 页面了