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Kubernetes:应用自动扩容、收缩与稳定更新
在前面我们已经学习到了 Pod 的扩容、滚动更新等知识,我们可以手动为 Deployment 等设置 Pod 副本的数量,而这里会继续学习 关于 Pod 扩容、收缩 的规则,让 Pod 根据节点服务器的资源自动增加或减少 Pod 数量。 本文为作者的 Kubernetes 系列电子书的一部分,电子书
在前面我们已经学习到了 Pod 的扩容、滚动更新等知识,我们可以手动为 Deployment 等设置 Pod 副本的数量,而这里会继续学习 关于 Pod 扩容、收缩 的规则,让 Pod 根据节点服务器的资源自动增加或减少 Pod 数量。
本文为作者的 Kubernetes 系列电子书的一部分,电子书已经开源,欢迎关注,电子书浏览地址:
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缩放 Deployment
设置副本数量
很简单,使用 kubectl scale 命令直接设置:
kubectl scale deployment nginx --replicas=10
其它方式前面的章节已经提到过了,还有通过修改 YAML 文件的方式。
水平自动缩放
K8S 有个 Pod 水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler) 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象,比如 DaemonSet。
除了 CPU 利用率,也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标 来执行自动扩缩。
参考资料:https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
命令:
kubectl autoscale deployment nginx --min=10 --max=15 --cpu-percent=80
表示目标 CPU 使用率为 80%(期望指标),副本数量配置应该为 10 到 15 之间,CPU 是动态缩放 pod 的指标,会根据具体的 CPU 使用率计算副本数量,其计算公式如下。
期望副本数 = ceil[当前副本数 * (当前指标 / 期望指标)]
因为笔者这里只有一个 Worker 节点,不能控制 CPU 使用率模拟场景,所以不方便演示,读者只需要了解这个命令即可。
按照算法计算,加入当前副本数量为 12,且 CPU 使用率达到 90%,则期望副本数为 12*(90%/80%) = 13.5,那么理论上会部署 14 个 Pod,但是 CPU 再继续增加的话,最多 15 个副本数量。如果在机器管够的情况下,可以去掉 min 和 max 参数。
算法细节请查看:https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/#algorithm-details
比例缩放
比例缩放指的是在上线 Deployment 时,临时运行着应用程序的多个版本(共存),比例缩放是控制上线时多个 Pod 服务可用数量的方式。
水平缩放只关心最终的期望 Pod 数量,直接修改副本数和水平缩放,决定最终 Pod 数量有多少个。
而比例缩放是控制对象上线过程中,新的 Pod 创建速度和 旧的 Pod 销毁速度、 Pod 的可用程度,跟上线过程中新旧版本的 Pod 替换数量有关。
查看上一章中创建的 Deployment 的部分 YAML 如下:
spec:
progressDeadlineSeconds: 600
replicas: 1
revisionHistoryLimit: 10
selector:
matchLabels:
app: nginx
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
type: RollingUpdate
strategy 可以配置 Pod 是怎么更新的。
当我们设置.spec.strategy.type==RollingUpdate时,便会采取滚动更新的方式更新 Pods,此时可以指定 maxUnavailable 和 maxSurge 来控制滚动更新 过程。这个我们之前提到过,就是 Deployment 默认会保证一直有 75% 的 pod处于可用状态,在完成更新前可能有多个版本的 pod 共存。
-
maxUnavailable
最大不可用数量或比例,旧的 Pod 会以这个数量或比例逐渐减少。
-
maxSurge
最大峰值,新的 Pod 会按照这个数量或比例逐渐创建。
3.5 章已经使用到了这两者,这里就不细说了,读者请参考:https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#max-unavailable
我们查看之前的 Deployment,执行命令 kubectl get deployment nginx -o yaml:
... ...
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
type: RollingUpdate
... ...
配置表示,每次只有 1/4 的 Pod 被更新、替换。
这个是所有 Deployment 的默认配置,在更新镜像版本时,旧的 Pod 会被新的 Pod 替换,但是不是一下子完成的,每次处理 25% 的 Pod,在更新过程中,我们必须保证我们的服务依然可用,即还有旧版本的 Pod 在运行。这个配置设定了更新过程中至少保证 75% 的 Pod 还可以使用,这个就是比例缩放。
下面我们来进行实验。
首先创建新的 Deployment ,设置副本数量为 10:
kubectl create deployment nginx --image=nginx:1.19.0 --replicas=10
# kubectl scale deployment nginx --replicas=10
我们执行 kubectl edit deployment nginx 修改缩放个数:
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 3
maxUnavailable: 2
type: RollingUpdate
除了可用百分比表示,也可以使用个数表示。
旧的 Pod 按照最大 2 个的速度不断减少;新的 Pod 按照最大 3 个的速度不断增加;
比例缩放的配置处理好了,它会在我们上线新版本的时候生效,我们可以观察到这个过程,但是需要快一点执行命令查看状态。
快速执行以下命令:
kubectl set image deployment nginx nginx=nginx:1.20.0
kubectl get replicaset
root@instance-1:~# kubectl set image deployment nginx nginx=nginx:1.20.0
deployment.apps/nginx image updated
root@instance-1:~# kubectl get replicaset
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-7b87485749 5 5 0 93m
nginx-85b45874d9 0 0 0 93m
nginx-bb957bbb5 8 8 8 35m
因为允许新的 Pod 创建较快(3个),所以最终可能新的 Pod 数量达到 10 个了,旧的 Pod 还有很多,总数量大于 10。
最终:
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-7b87485749 10 10 10 99m
nginx-85b45874d9 0 0 0 99m
nginx-bb957bbb5 0 0 0 41m
如果想新版本的 Pod 上线速度更快,则可以把 maxSurge 数量或比例设置大一些;为了保证上线过程稳定、服务可用程度高,可以把 maxUnavailable 设置小一些。