kubernetes中的附件组件Metrics-server与hpa资源实现对pod的自动扩容和缩容

一、概述

        Metrics-Server组件目的:获取集群中pod、节点等负载信息;

        hpa资源目的:通过metrics-server获取的pod负载信息,自动伸缩创建pod;

二、安装部署 Metrics-Server组件

安装目的,就是给k8s集群安装top命令

1、下载Metrics-Server资源清单

wget  https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/high-availability-1.21+.yaml

下载好的 high-availability-1.21+.yaml文件

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:labels:k8s-app: metrics-serverrbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"name: system:aggregated-metrics-reader
rules:
- apiGroups:- metrics.k8s.ioresources:- pods- nodesverbs:- get- list- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:- ""resources:- nodes/metricsverbs:- get
- apiGroups:- ""resources:- pods- nodesverbs:- get- list- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-server-auth-readernamespace: kube-system
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: Rolename: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: system:metrics-server
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:ports:- name: httpsport: 443protocol: TCPtargetPort: httpsselector:k8s-app: metrics-server
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:replicas: 2selector:matchLabels:k8s-app: metrics-serverstrategy:rollingUpdate:maxUnavailable: 1template:metadata:labels:k8s-app: metrics-serverspec:affinity:podAntiAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchLabels:k8s-app: metrics-servernamespaces:- kube-systemtopologyKey: kubernetes.io/hostnamecontainers:- args:- --cert-dir=/tmp- --secure-port=10250- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname- --kubelet-use-node-status-port- --metric-resolution=15simage: registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.7.1imagePullPolicy: IfNotPresentlivenessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /livezport: httpsscheme: HTTPSperiodSeconds: 10name: metrics-serverports:- containerPort: 10250name: httpsprotocol: TCPreadinessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /readyzport: httpsscheme: HTTPSinitialDelaySeconds: 20periodSeconds: 10resources:requests:cpu: 100mmemory: 200MisecurityContext:allowPrivilegeEscalation: falsecapabilities:drop:- ALLreadOnlyRootFilesystem: truerunAsNonRoot: truerunAsUser: 1000seccompProfile:type: RuntimeDefaultvolumeMounts:- mountPath: /tmpname: tmp-dirnodeSelector:kubernetes.io/os: linuxpriorityClassName: system-cluster-criticalserviceAccountName: metrics-servervolumes:- emptyDir: {}name: tmp-dir
---
apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:minAvailable: 1selector:matchLabels:k8s-app: metrics-server
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:group: metrics.k8s.iogroupPriorityMinimum: 100insecureSkipTLSVerify: trueservice:name: metrics-servernamespace: kube-systemversion: v1beta1versionPriority: 100

2、编辑Metrics-Server的资源清单

....     topologyKey: kubernetes.io/hostnamecontainers:- args:#启动允许使用不安全的证书- --kubelet-insecure-tls- --cert-dir=/tmp- --secure-port=10250- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname- --kubelet-use-node-status-port- --metric-resolution=15s#image: registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.7.1image: registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.3imagePullPolicy: IfNotPresentlivenessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /livez

....

 3、创建Metrics-Server资源

[root@master study-demo]# kubectl apply -f high-availability-1.21+.yaml 
serviceaccount/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
service/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
poddisruptionbudget.policy/metrics-server created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created
 

4、查看安装结果 

4.1 查看pod

[root@master study-demo]# kubectl get pod --show-labels -A  | grep metrics

4.2 kubectl top node 命令查看节点信息

 

4.3 kubectl top pods -A 命令查看pod信息

三、hpa资源实现pod水平伸缩(自动扩缩容)

  1. 当资源使用超过一定的范围,会自动扩容,但是扩容数量不会超过最大pod数量
  2. 扩容时无延迟,只要监控资源超过阈值,则会自动创建pod
  3. 当资源使用率恢复到阈值以下时,需要等待一段时间才会释放,大概5分钟

3.1 编写deployment资源清单

[root@master hpa-demo]# cat deployment.yaml 

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm-hpa
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      k8s: dolphin
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s: dolphin
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: centos:7
        command:
        - tail
        - -f
        - /etc/hosts
        resources:
          requests:
            cpu: "50m"
          limits:
            cpu: "150m"
 

3.2 编写hpa资源清单绑定deployment

[root@master hpa-demo]# cat hpa.yaml 
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa-tools
spec:
  maxReplicas: 10 # 扩容上线
  minReplicas: 2  # 缩容下限
  scaleTargetRef: # 扩缩容的目标
    apiVersion: "apps/v1"
    kind: Deployment
    name: dm-hpa
  targetCPUUtilizationPercentage: 95 #cpu阈值达到95%开始扩缩容

 

3.3 创建上面两个资源

[root@master hpa-demo]# kubectl apply -f deployment.yaml 
[root@master hpa-demo]# kubectl apply -f hpa.yaml 
 

3.4 查看hpa资源

可以看到我们deployment.yaml文件中的副本是1,创建hap绑定资源后,会根据hpa的配置,这里配置了2个,所以就创建了2个pod资源。

四、压测测试


1,进入pod,安装stress工具


· 进入pod容器

[root@master hpa]# kubectl exec dm-hpa-5bb4dd448d-ks2rt -it -- sh

· 安装aili源和epel源

sh-4.2# yum -y install wget

sh-4.2# wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo

sh-4.2# wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo

· 安装压测工具

sh-4.2#  yum -y install stress

2,开始使用命令压测pod

sh-4.2# stress --cpu 8 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 20m

3,查看hpa资源的负载情况

[root@master ~]# kubectl get hpa -o wide

可以看到:

1,我们创建的deploy资源只有一个副本;

2,我们创建的hpa资源之后,设置最小值是2,最大值是10 ;

3,我们在查看pod,可以看见,pod变成了2个;

4,我们进入容器,开始压测,将负载压测到超过95%;

5,再次查看pod,发现变成了3个,自动创建了一个;

6,关闭压测,5分钟后,pod有回归到了2个;

7,至此,hpa的pod自动伸缩,测试完毕;

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