Знакомство с Kubernetes. Часть 19: HorizontalPodAutoscaler
Jun 12, 2019 08:08 · 918 words · 5 minute read
В этой статье рассмотрим использование HorizontalPodAutoscaler - объектов, предназначенных для автоматического масштабирования количества подов (Pods) в Replication Controller, Replica Set или Deployment, основываясь на использовании CPU (или, при поддержке custom metrics, на других метриках приложения). Давайте разберемся!
Сразу стоит отметить, что HorizontalPodAutoscaler не может быть применен к объектам, которые не предназначены для масштабирования, например DaemonSets. Horizontal Pod Autoscaler состоит из Kubernetes ресурса (объекта) и контроллера, поведение которого описывается ресурсом.
C периодичностью 15 секунд (можно изменить с помощью параметра --horizontal-pod-autoscaler-sync-period), контроллер собирает данные по использованию метрик, определенных в манифесте ресурса HorizontalPodAutoscaler. Метрики собираются или с resource metrics API (метрики использования ресурсов подами) или с custom metrics API (остальные метрики, например, метрики приложения).
Для каждого подконтрольного пода, контроллер собирает метрики (например, использования CPU) с resource metrics API (metrics.k8s.io, предоставляется metrics-server). Далее, происходит вычисление текущего значения использования CPU в процентах от запрошенных ресурсов (resource request) контейнерами каждого пода, после чего это значение сравнивается с “целевым” (target) значением - порогом, после которого количество подов должно быть увеличено.
Рассмотрим конкретный пример. Создадим файл test-hpa.yaml с описанием ресурса HorizontalPodAutoscaler такого содержания:
apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: test-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: test-api-deploy
minReplicas: 10
maxReplicas: 29
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
targetAverageUtilization: 80
Создадим данный объект в кластере Kubernetes:
kubectl create -f test-hpa.yaml
Проверим наличие объекта:
kubectl get horizontalpodautoscaler
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
test-hpa Deployment/test-api-deploy <unknown>/80% 10 29 0 7s
Спустя некоторое время, вместо <unknown>, мы должны увидеть текущее использование CPU подами в деплойменте test-api-deploy, однако в моем случае этого не произошло. Начинаем разбираться - для начала, убедимся, что metrics.k8s.io доступно:
kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/" | jq
{
"kind": "APIGroup",
"apiVersion": "v1",
"name": "metrics.k8s.io",
"versions": [
{
"groupVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
"version": "v1beta1"
}
],
"preferredVersion": {
"groupVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
"version": "v1beta1"
}
}
Проверим, что метрики использования CPU доступны. Первый вариант:
kubectl top pod | grep test-api-deploy
test-api-deploy-5f77b79896-2t9x9 738m 43931Mi
test-api-deploy-5f77b79896-fhr7b 643m 43999Mi
test-api-deploy-5f77b79896-gcrlc 700m 44028Mi
test-api-deploy-5f77b79896-lx24k 666m 44201Mi
test-api-deploy-5f77b79896-mzlzb 660m 44048Mi
test-api-deploy-5f77b79896-ndjwx 651m 44136Mi
test-api-deploy-5f77b79896-q2nvw 654m 44177Mi
test-api-deploy-5f77b79896-qmw4t 692m 44051Mi
test-api-deploy-5f77b79896-rl4bb 650m 43979Mi
test-api-deploy-5f77b79896-xhpbx 752m 44116Mi
Второй вариант (метрики только одного конкретного пода):
kubectl get --raw /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/test-api-deploy-5f77b79896-xhpbx | jq
{
"kind": "PodMetrics",
"apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
"metadata": {
"name": "test-api-deploy-5f77b79896-xhpbx",
"namespace": "default",
"selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/test-api-deploy-5f77b79896-xhpbx",
"creationTimestamp": "2019-06-11T13:50:00Z"
},
"timestamp": "2019-06-11T13:49:41Z",
"window": "30s",
"containers": [
{
"name": "envoy",
"usage": {
"cpu": "489151208n",
"memory": "45692Ki"
}
},
{
"name": "test",
"usage": {
"cpu": "7125240328n",
"memory": "45515856Ki"
}
}
]
}
Как видим, метрики доступны. Получим детальное описание нашего HorizontalPodAutoscaler:
kubectl describe hpa test-hpa
Name: test-hpa
Namespace: default
Labels: app.kubernetes.io/managed-by=spinnaker
app.kubernetes.io/name=test
Annotations: artifact.spinnaker.io/location: default
artifact.spinnaker.io/name: test-hpa
artifact.spinnaker.io/type: kubernetes/horizontalpodautoscaler
kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
{"apiVersion":"autoscaling/v2beta1","kind":"HorizontalPodAutoscaler","metadata":{"annotations":{"artifact.spinnaker.io/location":"default"...
moniker.spinnaker.io/application: test
moniker.spinnaker.io/cluster: horizontalpodautoscaler test-hpa
CreationTimestamp: Tue, 11 Jun 2019 11:21:03 +0300
Reference: Deployment/test-api-deploy
Metrics: ( current / target )
resource cpu on pods (as a percentage of request): <unknown> / 80%
Min replicas: 10
Max replicas: 29
Deployment pods: 10 current / 10 desired
Conditions:
Type Status Reason Message
---- ------ ------ -------
AbleToScale True SucceededGetScale the HPA controller was able to get the target's current scale
ScalingActive False FailedGetResourceMetric the HPA was unable to compute the replica count: missing request for cpu
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal SuccessfulRescale 7m17s horizontal-pod-autoscaler New size: 10; reason: Current number of replicas below Spec.MinReplicas
Warning FailedComputeMetricsReplicas 4m15s (x12 over 7m2s) horizontal-pod-autoscaler failed to get cpu utilization: missing request for cpu
Warning FailedGetResourceMetric 2m15s (x20 over 7m2s) horizontal-pod-autoscaler missing request for cpu
Здесь самое важное - сообщение the HPA was unable to compute the replica count: missing request for cpu. И действительно, в манифесте развертывания (Deployment) не указаны resource requests для одного из контейнеров (с именем envoy):
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
annotations:
# From https://www.spinnaker.io/reference/providers/kubernetes-v2/#strategy
strategy.spinnaker.io/use-source-capacity: "true"
name: test-api-deploy
spec:
# replicas: 15
selector:
matchLabels:
deployment: test-api-deploy
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 0
type: RollingUpdate
template:
metadata:
labels:
deployment: test-api-deploy
spec:
containers:
- image: envoyproxy/envoy:v1.10.0
name: envoy
ports:
- containerPort: 8080
name: http
volumeMounts:
- mountPath: /etc/envoy
name: envoy-config
- env:
- name: JAVA_OPTS
value: -Xms40g -Xmx40g
image: index.docker.io/ealebed/test:v1
name: test
resources:
limits:
memory: 55Gi
requests:
cpu: "10"
memory: 55Gi
volumes:
- configMap:
name: envoy-config
name: envoy-config
Важно! Если не указаны resource request хотя бы для одного из контейнеров в Replication Controller, Replica Set или Deployment, то текущее значение использование CPU подами не может быть корректно определено, и, в результате, HorizontalPodAutoscaler не будет предпринимать никаких действий по масштабированию.
После исправления этой досадной ошибки, HorizontalPodAutoscaler, базируясь на полученных метриках, начинает масштабировать поды в развертывании:
kubectl get horizontalpodautoscaler
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
test-hpa Deployment/test-api-deploy 86%/80% 10 29 29 9m10
Формула, по которой HorizontalPodAutoscaler вычисляет требуемое количество реплик выглядит так:
desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )]
Например, если текущее значение метрики (currentMetricValue) равно 200m, а ожидаемое (desiredMetricValue) установлено в 100m, то количество реплик будет удвоено (200.0 / 100.0 == 2.0). Если же текущее значение метрики равно всего лишь 50m, то количество реплик должно быть уменьшено вдвое (50.0 / 100.0 == 0.5). Если соотношение текущего значения метрики к ожидаемому значению достаточно близко к 1, то никаких действий не будет предпринято.
Так как мы указали targetAverageUtilization при описании ресурса HorizontalPodAutoscaler, то текущее значение метрики (currentMetricValue) использования CPU рассчитывается как среднее значение этой метрики для всех подов, контролируемых данным автоскейлером.
После того, как текущее значение использования CPU снизилось и оставалось низким в течении 5 минут (устанавливается с помощью параметра --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization), количество реплик было автоматически уменьшено:
kubectl get horizontalpodautoscaler
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
test-hpa Deployment/test-api-deploy 70%/80% 20 29 23 1h
На этом все, в одной из следующих статей рассмотрим более сложный вариант автоскейлинга, базирующийся на метриках приложения.