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联邦横向 Pod 伸缩器 (HPA)

Note:

Federation V1, the current Kubernetes federation API which reuses the Kubernetes API resources ‘as is’, is currently considered alpha for many of its features. There is no clear path to evolve the API to GA; however, there is a Federation V2 effort in progress to implement a dedicated federation API apart from the Kubernetes API. The details are available at sig-multicluster community page. –>

Federation V1， 是当前的 Kubernetes 联邦 API， 它“原样”重用 Kubernetes API 资源， 其许多特性目前被认为是 alpha。 没有明确的途径将 API 发展成 GA； 然而， 除了 Kubernetes API 之外， 还有一个 Federation V2 正在努力实现专用的联邦 API。详细信息可在 sig-multicluster 社区页面 获得。

本指南介绍了如何在联邦控制平面中使用联邦横向 pod 自动伸缩器 （HPAs）。

联邦控制平面中的 HPA 与传统的 Kubernetes HPA 非常相似，提供相同的功能。 在联邦控制平面中针对联邦对象创建的 HPA 将保证目标对象的期望副本在所有注册集群上进行伸缩，而不是在单个集群上。此外，控制平面持续监控联邦集群中单个 HPA 的状态，通过操作联邦集群中 HPA 对象的最小和最大限制值来确保工作副本被移动到最需要的地方。

• 准备开始
• 创建联邦 HPA
• 更新联邦 HPA
• 删除联邦 HPA
• 使用联邦 HPA 的其他方法
• 结论

准备开始

• This guide assumes that you have a running Kubernetes Cluster Federation installation. If not, then head over to the federation admin guide to learn how to bring up a cluster federation (or have your cluster administrator do this for you). Other tutorials, such as Kelsey Hightower’s Federated Kubernetes Tutorial, might also help you create a Federated Kubernetes cluster. –>

本指南假设您已安装有一个正在运行的 Kubernetes 集群联邦。如果没有，那么请转到 联邦管理指南，了解如何启动联邦集群(或者让集群管理员为您执行此操作)。 其他教程，例如 Kelsey Hightower 的联邦 Kubernetes 教程， 也可能帮助您创建联邦 Kubernetes 集群。

• 通常您还应当拥有基本的 Kubernetes 应用知识，特别是 HPA 。

联邦 HPA 是一个 alpha 特性。默认情况下该 API 没有在联邦 API server 上启用。要使用此特性，部署联邦控制平面的用户或管理员需要使用 --runtime-config=api/all=true 选项运行联邦 API server 以启用所有 API（包括 alpha API）。此外，联邦 HPA 只能和 CPU 使用率度量一起使用。

创建联邦 HPA

联邦 HPA 的 API 100% 兼容传统 Kubernetes HPA 的 API。您可以通过向联邦 API server 发送请求来创建 HPA。

您可以使用 kubectl 运行命令：

cat <<EOF | kubectl --context=federation-cluster create -f -
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1beta1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50
EOF

--context=federation-cluster 参数告诉 kubectl 将请求提交到联邦 API server 而不是发送给某一个 Kubernetes 集群。

一旦创建了联邦 HPA，联邦控制平面就会对其进行分区，并在所有基础集群中创建 HPA。从 Kubernetes v1.7 开始，cluster selectors 同样可以用来限制任何联邦对象，包括集群子集中的 HPA。

您可以通过检查每个基础集群来验证创建是否成功。例如，您的客户端配置了名为 gce-asia-east1a 的上下文，集群处于该区域中：

kubectl --context=gce-asia-east1a get HPA php-apache

除了最小和最大副本的数量之外，基础集群中的 HPA 将与联邦 HPA 相匹配。联邦控制平面将保证每个集群的最大副本数总和等于联邦 HPA 对象的最大副本数，并且最小副本总和大于等于联邦 HPA 对象的最小副本数。

Note: 集群的最小副本总和不能为 0。

在基础集群中分发 HPA 的最小和最大副本数

默认情况下，首先将最大副本数在所有基础集群中平均分布，然后再将最小副本数分发给已接收了最大副本数的集群。这意味着，如果指定的最大副本数大于联邦的集群数，则每个集群都将获得一个 HPA。反之，如果指定的最大副本数小于联邦的集群数，则会跳过某些集群。

举例说明：如果您有3个注册集群，并且您使用参数 spec.maxReplicas = 9 和 spec.minReplicas = 2 创建了一个联邦 HPA，那么3个集群中的每个 HPA 都将获得 spec.maxReplicas=3 和 spec.minReplicas = 1 的参数。

目前，联邦 HPA 仅可以使用默认的分发机制，但在将来，用户将可以设置偏好来控制和/或限制分发过程。

更新联邦 HPA

您可以像更新 Kubernetes HPA 一样更新联邦 HPA；但是，对于联邦 HPA 您必须将请求发送给联邦 API server 而不是发送到一个特定的 Kubernetes 集群。联邦控制平面将保证在联邦 HPA 被更新后，它会对所有基础集群中与之对应的 HPA 进行更新。

如果您的更新修改了副本数量，联邦控制平面将修改基础集群中的副本数量，保证最小副本总数和最大副本总数仍然符合要求正如前文所述。

删除联邦 HPA

您可以像删除 Kubernetes HPA 一样删除联邦 HPA；但是，对于联邦 HPA， 您必须将请求发送给联邦 API server 而不是发送到一个特定的 Kubernetes 集群。

Note: 如果要删除所有基础集群中的联邦资源，应该使用 级联删除。

例如，您可以使用 kubectl 运行命令：

kubectl --context=federation-cluster delete HPA php-apache

使用联邦 HPA 的其他方法

对于和联邦控制平面（或简称联邦）交互的用户，这种交互几乎和与一个普通 Kubernetes 集群的交互完全相同（但只能使用有限的联邦 API 集合）。由于目前 Deployment 和 HorizontalPodAutoscaler 都有联邦版本，类似 kubectl run 和 kubectl autoscale 的 kubectl 命令都可以在联邦上运行。鉴于这个事实，horizontal pod autoscaler walkthrough 中指定的机制同样可以在联邦中运行。但也需要注意，当在目标 deployment 上生成负载 时，应该针对一个特定的联邦集群（或多个集群）而不是整个联邦。

结论

使用联邦 HPA 是为了保证工作副本移动到最需要它们的地方，换句话说，是移动到负载超过期望阈值的地方。联邦 HPA 功能通过操作其在联邦集群中创建的 HPA 的最小和最大副本数来实现此目的。它并不直接监控联邦集群中目标对象的度量值，实际上依赖于集群内部的 HPA 控制器来监控目标 pod 的度量值并更新相关字段。集群内部的 HPA 控制器监控目标 pod 的度量值并更新相关字段，如期望的副本数（在基于度量的计算之后）和当前副本数（通过观察集群中 pod 的当前状态）。另一方面，联邦 HPA 控制器只监控集群特定的 HPA 对象字段并更新集群中 HPA 对象的最小和最大副本数字段，这些对象的副本数和阈值匹配。

例如，如果一个集群同时拥有期望副本数和当前副本数，其值与最大副本数相同，但当前 CPU 的平均利用率仍然高于目标使用率（它们都是本地 HPA 对象上的字段）时，集群中的目标应用程序就需要更多的副本，但是扩容动作被本地 HPA 对象上设置的最大副本数限制。在这种场景下，联邦 HPA 控制器将会扫描所有集群并尝试查找没有这种条件的集群（意思是期望副本数小于最大值且当前 CPU 平均使用率低于阈值）。如果找到了这样的集群，它会减少该集群中 HPA 的最大副本数，并增加最需要副本的集群上的 HPA 的最大副本数。

还存在许多类似的情况导致联邦 HPA 控制器检查并移动联邦集群中本地 HPA 的最大和最小副本数，以确保副本最终移动（或保留）到最需要它们的集群中。

更多相关信息请参考“联邦 HPA 设计提议”。

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