使用 Horizontal Pod Autoscaling 以及资源请求和限制答案

【问题标题】：Using Horizontal Pod Autoscaling along with resource requests and limits使用 Horizontal Pod Autoscaling 以及资源请求和限制
【发布时间】：2021-08-14 20:35:06
【问题描述】：

假设我们有以下部署：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  ...
spec:
  replicas: 2
  template:
    spec:
      containers:
        - image: ...
          ...
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 50Mi
            limits:
              cpu: 500m
              memory: 300Mi

我们还创建了一个 HorizontalPodAutoscaler 对象，它会根据 CPU 平均利用率自动增加/减少 pod 的数量。我知道 HPA 会根据资源 requests 计算 pod 的数量，但是如果我希望容器能够在水平扩展之前请求更多资源怎么办？

我有两个问题：

1) 在定义 HPA 时，K8s 是否会使用资源limits？

2) 我可以告诉 HPA 根据资源限制而不是请求进行扩展吗？或者作为实现这种控制的一种手段，我可以将targetUtilization 的值设置为100% 以上吗？

【问题讨论】：

标签： kubernetes horizontal-scaling

【解决方案1】：

不，HPA 根本不考虑限制。您可以将目标利用率指定为任何甚至高于 100% 的值。

【讨论】：

【解决方案2】：

您好，在部署中，我们有资源请求和限制。根据文档here，这些参数在 HPA 成为自动缩放器的主要角色之前起作用：

创建 Pod 时，Kubernetes 调度程序会选择一个节点用于要运行的 Pod。 每个节点都有一个最大容量对于每个资源类型：它可以提供的 CPU 和内存量 豆荚。

然后 kubelet 启动 Pod 的容器，它将 CPU 和内存限制传递给容器运行时。

如果容器超过其内存限制，它可能会被终止。如果它是可重新启动的，kubelet 将重新启动它，就像任何其他类型的运行时故障一样。

如果一个 Container 超过了它的内存请求，很可能只要节点内存不足，它的 Pod 就会被驱逐。

另一方面：

Horizontal Pod Autoscaler 实现为一个控制循环，其周期由控制器管理器控制（默认值为 15 秒）。控制器管理器根据每个 HorizontalPodAutoscaler 定义中指定的指标查询资源利用率。

注意：请注意，如果 pod 的某些容器没有相关的资源请求集，则不会定义 pod 的 CPU 利用率，并且自动缩放器不会对该指标采取任何操作。

希望有帮助

【讨论】：