HPA 自动伸缩实践

摘要：本文从零配置一个可用的 HPA：先压测看效果，再解释平均利用率的算法、扩容与缩容的冷却时间、多指标取最大值的策略，以及 HPA 显示 unknown 的排查办法。

适用环境

可用 K8s 集群
必须已安装 metrics-server（否则 HPA 拿不到指标）
有一个 Deployment，且设置了 resources.requests

操作步骤

一、安装 metrics-server

bash

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml
kubectl -n kube-system get pod -l k8s-app=metrics-server
kubectl top nodes
kubectl top pods

若 Pod 起不来（常见于自签证书环境）：

bash

kubectl -n kube-system patch deploy metrics-server --type=json \
  -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/containers/0/args/-","value":"--kubelet-insecure-tls"}]'

注意

--kubelet-insecure-tls 跳过证书校验，仅用于测试环境。生产应配置正确的 CA 与 kubelet 证书。

二、准备带资源请求的 Deployment

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: php-apache
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: php-apache
  template:
    metadata:
      labels:
        app: php-apache
    spec:
      containers:
        - name: php-apache
          image: registry.k8s.io/hpa-example
          ports:
            - containerPort: 80
          resources:
            requests:
              cpu: 200m
              memory: 128Mi
            limits:
              cpu: 500m
              memory: 256Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: php-apache
spec:
  selector:
    app: php-apache
  ports:
    - port: 80

危险

没有 resources.requests 的 Pod，HPA 无法计算利用率，会一直显示 unknown 且永不扩容。 这是 HPA 不生效的头号原因。

三、创建 HPA

bash

kubectl autoscale deployment php-apache \
  --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

或用 YAML（可版本化，推荐）：

yaml

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 50
    - type: Resource
      resource:
        name: memory
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 0
      policies:
        - type: Percent
          value: 100
          periodSeconds: 15
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
        - type: Percent
          value: 50
          periodSeconds: 60

四、压测看效果

bash

kubectl run load --rm -it --image=busybox --restart=Never -- \
  sh -c "while true; do wget -q -O- http://php-apache; done"

另开一个终端观察：

bash

kubectl get hpa php-apache -w
kubectl get pod -l app=php-apache -w

五、理解扩容算法

期望副本数 = ceil(当前副本数 × 当前平均利用率 / 目标利用率)。例如目标 50%、当前 100%、副本 1 → 期望 2。多个指标时取计算结果的最大值，即最激进的那个指标说了算。

六、冷却机制

扩容：默认无稳定窗口，快速扩，但 3 分钟内不会再次扩容。
缩容：默认 stabilizationWindowSeconds: 300，即指标下降后要持续观察 5 分钟才缩，避免抖动。
通过 behavior 字段可自定义（见上面 YAML）。

七、自定义指标（QPS）

基于 QPS 需要额外组件（Prometheus Adapter）提供 pods 类型自定义指标：

yaml

metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: "100"

建议

CPU 指标简单但滞后；QPS 更贴近业务但依赖监控链路。生产建议 CPU 打底 + 自定义业务指标辅助。

验证

[ ] kubectl top pods 能返回实际数值（不是 <unknown>）
[ ] 压测后 kubectl get hpa 的 TARGETS 从 0%/50% 上升
[ ] 副本数随负载增加到 max 上限
[ ] 停止压测 5 分钟后副本数回落

常见坑

TARGETS 显示 <unknown>/50%：metrics-server 未装/异常，或 Pod 没设 resources.requests。
HPA 有数值但副本不变：当前利用率已低于目标，或未到冷却时间。
副本疯狂上下抖动：缩容稳定窗口太短，把 scaleDown.stabilizationWindowSeconds 调大。
扩容了但服务仍然慢：瓶颈在数据库等下游，扩应用无用。
max 太小：maxReplicas 设成 2，压测时撑不住，需按峰值流量预留。

HPA 自动伸缩实践 ​

适用环境 ​

操作步骤 ​

一、安装 metrics-server ​

二、准备带资源请求的 Deployment ​

三、创建 HPA ​

四、压测看效果 ​

五、理解扩容算法 ​

六、冷却机制 ​

七、自定义指标（QPS） ​

验证 ​

常见坑 ​

参考资料 ​

HPA 自动伸缩实践

适用环境

操作步骤

一、安装 metrics-server

二、准备带资源请求的 Deployment

三、创建 HPA

四、压测看效果

五、理解扩容算法

六、冷却机制

七、自定义指标（QPS）

验证

常见坑

参考资料