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配置 Pod 横向自动扩缩

借助 Pod 横向自动扩缩功能，您可以根据实时需求自动调整集群中现有无状态工作负载的运行 Pod 数量。自动扩缩器会在负载增加时添加 Pod，并在需求下降时移除 Pod，这有助于您在无需人工干预的情况下保持应用可用性、高效利用资源并控制成本。您可以根据标准资源指标（例如 CPU 利用率）或 Prometheus 中的自定义应用指标（例如 HTTP 请求速率）进行扩缩。

扩缩 Deployment

使用 Kubernetes 的伸缩功能适当伸缩部署中运行的 Pod 数量。

自动扩缩 Deployment 的 Pod

Kubernetes 提供自动扩缩功能，让您无需在需求发生变化时手动更新部署。完成以下步骤，以自动扩缩部署的 Pod：

为确保 Pod 横向自动扩缩器能够正确测量 CPU 百分比，请在 Deployment 中设置 CPU 资源请求。
在 Deployment 中设置 Pod 横向自动扩缩器：
```
kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG \
    -n NAMESPACE \
    autoscale deployment DEPLOYMENT_NAME \
    --cpu-percent=CPU_PERCENT \
    --min=MIN_NUMBER_REPLICAS \
    --max=MAX_NUMBER_REPLICAS
```
替换以下内容：
- CLUSTER_KUBECONFIG：集群的 kubeconfig 文件。
- NAMESPACE：命名空间。对于共享集群，此命名空间必须是项目命名空间。对于标准集群，它可以是任何命名空间。
- DEPLOYMENT_NAME：要自动扩缩的部署的名称。
- CPU_PERCENT：所有 Pod 的目标平均 CPU 利用率（以百分比表示）。
- MIN_NUMBER_REPLICAS：自动扩缩器可以预配的 Pod 数量下限。
- MAX_NUMBER_REPLICAS：自动扩缩器可以预配的 Pod 数量上限。

查看 Pod 横向自动扩缩器的当前状态：

kubectl get hpa

输出类似于以下内容：

NAME              REFERENCE                          TARGET    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
DEPLOYMENT_NAME   Deployment/DEPLOYMENT_NAME/scale   0% / 50%  1         10        1          18s

手动扩缩 Deployment 的 Pod

如果您希望手动扩缩 Deployment，请运行以下命令：

kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG \
    -n NAMESPACE \
    scale deployment DEPLOYMENT_NAME \
    --replicas NUMBER_OF_REPLICAS

替换以下内容：

CLUSTER_KUBECONFIG：集群的 kubeconfig 文件。
NAMESPACE：命名空间。对于共享集群，此命名空间必须是项目命名空间。对于标准集群，它可以是任何命名空间。
DEPLOYMENT_NAME：要自动扩缩的部署的名称。
DEPLOYMENT_NAME：部署中复制的 Pod 对象的数量。

使用 Prometheus 中的自定义指标进行自动扩缩

默认情况下，Pod 横向自动扩缩使用标准资源指标，例如 CPU 和内存利用率。标准指标适用于一般伸缩，但不适用于专门的应用负载。

将 Pod 横向自动扩缩与 Prometheus 中的自定义指标搭配使用时，您可以根据应用特定指标（例如 HTTP 请求速率、队列深度和处理延迟时间）扩缩工作负载。通过利用 Prometheus 监控堆栈已收集的丰富数据，您的集群可以更准确地响应实际需求。

将 Prometheus 与 Pod 横向自动扩缩搭配使用的前提条件

在启用该功能之前，必须满足以下条件：

现有 Prometheus 服务器：必须已部署 Prometheus 服务器，并且可从集群内访问网络（HPA 控制器不管理 Prometheus 实例本身）。如需了解详情，请参阅如何在 Kubernetes 中部署和配置 Prometheus Operator。
管理权限：您必须拥有修改集群自定义资源所需的权限。
无 API 冲突：预检会验证没有其他组件已为 custom.metrics.k8s.io 注册 APIService。如果存在冲突，则无法启用适配器。

启用和配置 Prometheus

该过程涉及定义指标规则和更新集群配置：

创建一个或多个指标规则 ConfigMap。

在目标集群命名空间内的一个或多个 ConfigMap 中，为自定义指标定义基于 PromQL 的规则。控制器会监视这些 ConfigMap，将其合并，并自动将其应用于适配器。

如需详细了解如何定义规则，请参阅 kubernetes-sigs/prometheus-adapter 中的指标发现和呈现配置。

以下示例展示了一个 ConfigMap，其中在 data 字段中为 http_requests_per_second 定义了规则：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: my-app-rules
  namespace: <cluster-namespace>
data:
  config.yaml: |
    rules:
    - seriesQuery: 'http_requests_total'
      resources:
        overrides:
          namespace_name: {resource: "namespace"}
          pod_name: {resource: "pod"}
      name:
        matches: "^(.*)_total$"
        as: "${1}_per_second"
      metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[5m])) by (<<.GroupBy>>)'

如果您的 Prometheus 服务器需要身份验证（例如双向传输层安全协议 [mTLS]），请以 kubeconfig 格式创建包含必要凭据的 Kubernetes Secret。

以下示例展示了支持基本身份验证的 Secret：

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: prometheus-auth-secret
  namespace: <cluster-namespace>
  annotations:
    baremetal.cluster.gke.io/mark-source: "true"
type: Opaque
stringData:
  config: authentication-credentials

更新集群自定义资源：

将 preview.baremetal.cluster.gke.io/metrics-adapter: "true" 注解添加到集群自定义资源的 metadata。

添加 spec.metricsAdapter 部分以定义 Prometheus 网址并引用规则 ConfigMap。

apiVersion: baremetal.cluster.gke.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: <cluster-name>
  namespace: <cluster-namespace>
  annotations:
    preview.baremetal.cluster.gke.io/metrics-adapter: "true"
spec:
  # ... other existing cluster configurations ...
  metricsAdapter:
    prometheus:
      url: "http://prometheus-k8s.monitoring.svc.cluster.local:9090"
      orgID: "production-environment"
      auth:
        configSecretRef:
          name: prometheus-auth-secret
          key: config # This is the key within the Secret's 'data' field
    rules:
      configMapKeyRefs:
        - name: my-app-rules
          key: config.yaml # This is the key within the ConfigMap's 'data' field
        # - name: base-system-rules
        #   key: config.yaml

如果您的 Prometheus 实例不需要身份验证，则可以从集群规范中省略 metricsAdapter.prometheus.auth 部分。

应用更新后的集群自定义资源。

控制器会自动将 Prometheus 适配器部署到 kube-system 命名空间中。

通过创建以 ConfigMaps rules 字段中定义的自定义指标为目标的 HorizontalPodAutoscaler 资源，在 Pod 横向自动扩缩中使用自定义指标。

前面步骤中的 ConfigMap 示例定义了 http_requests_per_second 自定义指标。如需使用此指标，HorizontalPodAutoscaler 资源应类似于以下示例：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: <name>
  namespace: <namespace>
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: <workload-name>
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 10

停用 Prometheus

如需停用将 Prometheus 与 Pod 横向自动扩缩搭配使用，请从 Cluster 自定义资源中移除 spec.metricsAdapter 部分。

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