21_Kubernetes HPA

HPA 是什么

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HPA = 根据指标（CPU/内存等）自动调整 Pod 副本数

HPA 工作链路

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Pod 运行
   ↓
metrics-server 收集指标（CPU/内存）
   ↓
HPA 定期获取指标
   ↓
计算是否需要扩/缩容
   ↓
修改 Deployment 副本数

HPA 核心计算逻辑

官方核心公式

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# 举例
当前副本数：2
当前 CPU：80%
目标 CPU：40%

计算：2 × (80 / 40) = 4 
扩容到 4 个 Pod

HPA 支持哪些指标

Resource Metrics

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CPU ✔（最稳定）
Memory ✔

Custom Metrics

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QPS
请求数
队列长度

需要：Prometheus Adapter

External Metrics

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Kafka lag
云监控指标

HPA 前置条件

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# 必备组件
metrics-server 
# 检查
kubectl get deployment metrics-server -n kube-system

# 下载
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

HPA YAML 实战配置

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apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: web-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: web
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

scaleTargetRef: 目标对象，控制哪个 Deployment

副本范围：

​ minReplicas: 2 ​ maxReplicas: 10

averageUtilization: 50 指标规则，平均 CPU 使用率目标 = 50%

HPA 扩缩容策略

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behavior:
  scaleUp:
    stabilizationWindowSeconds: 0
  scaleDown:
    stabilizationWindowSeconds: 300

缩容前等待 5 分钟

防止流量抖动导致频繁扩缩容

HPA + 资源管理

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# HPA 依赖 requests
CPU 利用率计算：实际使用 / requests

举例

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requests = 500m
实际使用 = 500m
利用率：100%
requests = 1000m
实际使用 = 500m
利用率：50%
requests 设置不合理 → HPA 完全失效