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調整及自動調整執行階段服務資源

您可以透過指令列或在設定覆寫中，擴充 Kubernetes 中執行的大部分服務。您可以在 overrides.yaml 檔案中，為 Apigee Hybrid 執行階段服務設定資源調度參數。

服務	導入方式	資源調度
Cassandra	ApigeeDatastore (CRD)	請參閱「調度 Cassandra 資源」。
Ingress/LoadBalancer	部署作業問題	使用 `ingressGateways.replicaCountMin` 和 `ingressGateways.replicaCountMax` 管理擴充作業。注意：Apigee Ingress Gateway 使用 Anthos Service Mesh，而 Anthos Service Mesh 會使用水平 Pod 自動調度資源 (HPA)。
記錄器	DaemonSet	DaemonSet 會管理所有節點上的 Pod 副本，因此當您擴充 Pod 時，DaemonSet 也會擴充。
MART Apigee Connect Watcher	ApigeeOrganization (CRD)	如要透過設定進行調整，請增加 Deployment 的 `replicaCountMin` 設定屬性值，適用於 `mart`、`watcher` 和/或 `connectAgent` 節。例如： mart: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 watcher: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 connectAgent: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 這些 Deployment 會使用水平 Pod 自動配置器進行自動調度。將 Deployment 物件的 `targetCPUUtilizationPercentage` 屬性設為調度上限的門檻；如果超過這個值，Kubernetes 會新增 Pod，直到達到 `replicaCountMax` 的值為止。如要進一步瞭解如何設定設定屬性，請參閱「管理執行階段平面元件」。
執行階段同步器 UDCA	ApigeeEnvironment (CRD)	如要透過設定進行調整，請在覆寫檔案中，增加 `udca`、`synchronizer` 和/或 `runtime` 節的 `replicaCountMin` 屬性值。例如： synchronizer: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 runtime: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 udca: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 注意：這些變更會套用至覆寫檔案中的「所有」環境。如要為每個環境自訂縮放比例，請參閱下方的「進階設定」。這些部署作業會使用水平 Pod 自動調度器進行自動調度。將 Deployment 物件的 `targetCPUUtilizationPercentage` 屬性設為擴充的門檻；超過這個值時，Kubernetes 會新增 Pod，直到達到 `replicaCountMax` 的值為止。如要進一步瞭解如何設定設定屬性，請參閱「管理執行階段平面元件」。

進階設定

在某些情況下，您可能需要使用進階縮放選項。情境範例包括：

為每個環境設定不同的縮放選項。舉例來說，env1 的 minReplica 為 5，env2 的 minReplica 為 2。
為環境中的每個元件設定不同的縮放選項。舉例來說，udca 元件的 maxReplica 為 5，synchronizer 元件的 maxReplica 為 2。

下列範例說明如何使用 kubernetes patch 指令，變更 runtime 元件的 maxReplicas 屬性：

建立環境變數，以便搭配指令使用：

export ENV=my-environment-name
export NAMESPACE=apigee  #the namespace where apigee is deployed
export COMPONENT=runtime #can be udca or synchronizer
export MAX_REPLICAS=2
export MIN_REPLICAS=1

套用修補程式。請注意，這個範例假設 kubectl 位於 PATH 中：

kubectl patch apigeeenvironment -n $NAMESPACE \
  $(kubectl get apigeeenvironments -n $NAMESPACE -o jsonpath='{.items[?(@.spec.name == "'$ENV'" )]..metadata.name}') \
  --patch "$(echo -e "spec:\n  components:\n    $COMPONENT:\n      autoScaler:\n        maxReplicas: $MAX_REPLICAS\n        minReplicas: $MIN_REPLICAS")" \
  --type merge

確認變更：
```
kubectl get hpa -n $NAMESPACE
```

以環境為基礎的資源調度

根據預設，系統會在機構層級說明縮放比例。您可以在 overrides.yaml 檔案中指定環境專屬的縮放比例，藉此覆寫預設設定，如下列範例所示：

envs:
  # Apigee environment name
  - name: test
    components:
    # Environment-specific scaling override
    # Otherwise, uses scaling defined at the respective root component
     runtime:
      replicaCountMin: 2
      replicaCountMax: 20

以指標為準的資源調度

透過以指標為準的調度方式，執行階段可使用 CPU 和應用程式指標調度 apigee-runtime Pod 資源。 Kubernetes 水平 Pod 自動調度資源 (HPA) API 會使用 hpaBehavior 欄位，設定目標服務的擴大和縮減行為。混合式部署中的任何其他元件，都無法使用以指標為準的自動調度功能。

您可以根據下列指標調整資源調度：

指標	評估	注意事項
serverNioTaskWaitTime	執行階段例項中，處理佇列在 http 層級處理 Proxy 要求時的平均等待時間 (以皮秒為單位)。	這項指標會評估 Proxy 要求和回應的數量及酬載大小所造成的影響。
serverMainTaskWaitTime	執行個體中處理佇列的平均等待時間 (以皮秒為單位)，適用於處理政策的 Proxy 要求。	這項指標會評估附加至 Proxy 請求流程的政策複雜程度所造成的影響。

以下範例來自 overrides.yaml 中的 runtime 節，說明混合式實作中用於調整 apigee-runtime Pod 大小的標準參數 (和允許的範圍)：

hpaMetrics:
      serverMainTaskWaitTime: 400M (300M to 450M)
      serverNioTaskWaitTime: 400M (300M to 450M)
      targetCPUUtilizationPercentage: 75
    hpaBehavior:
      scaleDown:
        percent:
          periodSeconds: 60 (30 - 180)
          value: 20 (5 - 50)
        pods:
          periodSeconds: 60 (30 - 180)
          value: 2 (1 - 15)
        selectPolicy: Min
        stabilizationWindowSeconds: 120 (60 - 300)
      scaleUp:
        percent:
          periodSeconds: 60 (30 - 120)
          value: 20 (5 - 100)
        pods:
          periodSeconds: 60 (30 - 120)
          value: 4 (2 - 15)
        selectPolicy: Max
        stabilizationWindowSeconds: 30 (30 - 120)

設定更積極的資源調度方式

提高擴充政策的 percent 和 pods 值，會產生更積極的擴充政策。同樣地，增加 scaleDown 中的 percent 和 pods 值，會導致積極的縮減政策。例如：

hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M
    serverNioTaskWaitTime: 400M
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 20
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 4
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 120
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 30
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 5
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30

在上述範例中，scaleDown.pods.value 增加為 5，scaleUp.percent.value 增加為 30，scaleUp.pods.value 增加為 5。

注意：periodSeconds 的值不應低於 30。

設定較不積極的資源調度方式

您也可以調低 hpaBehavior 設定值，以實作較不激進的擴充和縮減政策。例如：

hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M
    serverNioTaskWaitTime: 400M
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 10
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 1
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 180
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 20
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 4
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30

在上述範例中，scaleDown.percent.value 減少至 10，scaleDown.pods.value 減少至 1，scaleUp.stablizationWindowSeconds 則增加至 180。

如要進一步瞭解如何使用 hpaBehavior 欄位，根據指標執行資源調度，請參閱資源調度政策。

停用以指標為準的自動調整資源配置功能

系統預設會啟用以指標為準的資源調度功能，且無法完全停用，但您可以設定指標門檻，避免觸發這項功能。產生的調度資源行為與 CPU 調度資源相同。舉例來說，您可以使用下列設定，避免觸發以指標為準的縮放作業：

hpaMetrics:
      serverMainTaskWaitTime: 4000M
      serverNioTaskWaitTime: 4000M
      targetCPUUtilizationPercentage: 75
    hpaBehavior:
      scaleDown:
        percent:
          periodSeconds: 60
          value: 10
        pods:
          periodSeconds: 60
          value: 1
        selectPolicy: Min
        stabilizationWindowSeconds: 180
      scaleUp:
        percent:
          periodSeconds: 60
          value: 20
        pods:
          periodSeconds: 60
          value: 4
        selectPolicy: Max
        stabilizationWindowSeconds: 30

疑難排解

本節說明如何排解設定縮放和自動縮放功能時可能遇到的常見錯誤。

HPA 會顯示指標值的 `unknown`

如果以指標為準的資源調度功能無法運作，且 HPA 顯示的指標值為 unknown，請使用下列指令檢查 HPA 輸出內容：

kubectl describe hpa HPA_NAME

執行指令時，請將 HPA_NAME 替換為要查看的 HPA 名稱。

輸出內容會顯示服務的 CPU 目標和使用率，指出在沒有以指標為準的調度機制時，CPU 調度機制會正常運作。如要瞭解 HPA 使用多個參數時的行為，請參閱「依據多個指標進行調度」。