自动扩缩工作负载

通过自动扩缩，你可以用某种方式自动更新你的工作负载。在面对资源需求变化的时候可以使你的集群更灵活、更高效。

在 Kubernetes 中，你可以根据当前的资源需求扩缩工作负载。这让你的集群可以更灵活、更高效地面对资源需求的变化。

当你扩缩工作负载时，你可以增加或减少工作负载所管理的副本数量，或者就地调整副本的可用资源。

第一种手段称为水平扩缩，第二种称为垂直扩缩。

扩缩工作负载有手动和自动两种方式，这取决于你的使用情况。

手动扩缩工作负载

Kubernetes 支持工作负载的手动扩缩。水平扩缩可以使用 kubectl 命令行工具完成。对于垂直扩缩，你需要更新工作负载的资源定义。

这两种策略的示例见下文。

Kubernetes 也支持工作负载的自动扩缩，这也是本页的重点。

在 Kubernetes 中自动扩缩的概念是指自动更新管理一组 Pod 的能力（例如 Deployment）。

在 Kubernetes 中，你可以使用 HorizontalPodAutoscaler (HPA) 实现工作负载的自动水平扩缩。

它以 Kubernetes API 资源和控制器的方式实现，并定期调整工作负载中副本的数量以满足设置的资源利用率，如 CPU 或内存利用率。

这是一个为 Deployment 部署配置 HorizontalPodAutoscaler 的示例教程。

特性状态： Kubernetes v1.25 [stable]

你可以使用 VerticalPodAutoscaler (VPA) 实现工作负载的垂直扩缩。不同于 HPA，VPA 并非默认来源于 Kubernetes，而是一个独立的项目，参见 on GitHub。

安装后，你可以为工作负载创建 CustomResourceDefinitions(CRDs)，定义如何以及何时扩缩被管理副本的资源。

你需要在集群中安装 Metrics Server，这样，你的 HPA 才能正常工作。

目前，VPA 可以有四种不同的运行模式：

VPA 的不同模式
模式	描述
`Auto`	目前是 `Recreate`，将来可能改为就地更新
`Recreate`	VPA 会在创建 Pod 时分配资源请求，并且当请求的资源与新的建议值区别很大时通过驱逐 Pod 的方式来更新现存的 Pod
`Initial`	VPA 只有在创建时分配资源请求，之后不做更改
`Off`	VPA 不会自动更改 Pod 的资源需求，建议值仍会计算并可在 VPA 对象中查看

特性状态： Kubernetes v1.27 [alpha]

在不重启 Pod 或其中容器就地调整工作负载的情况下要求 Kubernetes 版本大于 1.27。此外，特性门控 InPlaceVerticalScaling 需要开启。

InPlacePodVerticalScaling:

启用就地 Pod 垂直扩缩。

对于需要根据集群规模实现扩缩的工作负载（例如：cluster-dns 或者其他系统组件），你可以使用 Cluster Proportional Autoscaler。与 VPA 一样，这个项目不是 Kubernetes 核心项目的一部分，它在 GitHub 上有自己的项目。

集群弹性伸缩器 (Cluster Proportional Autoscaler) 会观测可调度节点和内核数量，并调整目标工作负载的副本数量。

如果副本的数量需要保持一致，你可以使用 Cluster Proportional Vertical Autoscaler 来根据集群规模进行垂直扩缩。这个项目目前处于 beta 阶段，你可以在 GitHub 上找到它。

集群弹性伸缩器会扩缩工作负载的副本数量，垂直集群弹性伸缩器 (Cluster Proportional Vertical Autoscaler) 会根据节点和/或核心的数量调整工作负载的资源请求（例如 Deployment 和 DaemonSet）。

通过事件驱动实现工作负载的扩缩也是可行的，例如使用 Kubernetes Event Driven Autoscaler (KEDA)。

KEDA 是 CNCF 的毕业项目，能让你根据要处理事件的数量对工作负载进行扩缩，例如队列中消息的数量。有多种针对不同事件源的适配可供选择。

扩缩工作负载的另一种策略是计划进行扩缩，例如在非高峰时段减少资源消耗。

与事件驱动型自动扩缩相似，这种行为可以使用 KEDA 和 Cron scaler 实现。你可以在计划扩缩器 (Cron scaler) 中定义计划来实现工作负载的横向扩缩。

如果扩缩工作负载无法满足你的需求，你也可以扩缩集群基础设施本身。

扩缩集群基础设施通常是指增加或移除节点。

阅读集群自动扩缩了解更多信息。