k8s pod根据指标自动扩缩容举例

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[基于 内存 指标实现pod自动扩缩容 举例配置](#基于 内存 指标实现pod自动扩缩容 举例配置)

[基于 cpu 指标实现pod自动扩缩容 举例配置](#基于 cpu 指标实现pod自动扩缩容 举例配置)

[基于请求数（次/秒） 指标实现pod自动扩缩容 举例配置](#基于请求数（次/秒） 指标实现pod自动扩缩容 举例配置)

[基于 http请求响应时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置](#基于 http请求响应时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置)

[基于 Java GC暂停时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置](#基于 Java GC暂停时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置)

扩展点

[prometheus对所有pod进行流量监控 配置举例](#prometheus对所有pod进行流量监控 配置举例)

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基于 内存 指标实现pod自动扩缩容 举例配置

首先，需要在Kubernetes集群中部署一个HPA（Horizontal Pod Autoscaler），它可以基于内存使用量自动调整Pod的数量。

以下是HPA的示例配置：

apiVersion: autoscaling/v2beta2  
kind: HorizontalPodAutoscaler  
metadata:  
  name: my-app-hpa  
spec:  
  scaleTargetRef:  
    apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    name: my-app-deployment  
  minReplicas: 2  
  maxReplicas: 10  
  metrics:  
  - type: Resource  
    resource:  
      name: memory  
      targetAverageUtilization: 80 # 目标内存使用率（%）

上述配置中，HPA会根据内存使用量自动调整Pod的数量。

scaleTargetRef指定了要扩展的Pod对象（这里是一个Deployment）。

minReplicas和maxReplicas分别指定了Pod的最小和最大数量。

metrics指定了度量指标，这里使用的是内存使用量。

targetAverageUtilization设置了一个目标内存使用率，当内存使用率超过这个值时，HPA会自动扩展Pod的数量。

为了能够正确地监测内存使用量，需要为Pod配置相应的监控指标。这可以通过加入resources字段来实现，如下所示：

apiVersion: v1  
kind: Pod  
metadata:  
  name: my-app-pod  
spec:  
  containers:  
  - name: my-app-container  
    resources:  
      requests:  
        memory: "64Mi" # 请求64MB内存  
      limits:  
        memory: "128Mi" # 限制128MB内存  
    # ...其他配置...

在这个例子中，Pod中的容器会根据配置的内存限制来运行。

requests指定了Pod启动所需的最小内存，而limits则指定了Pod运行过程中所能够使用的最大内存。

这些配置可以帮助Kubernetes更好地管理资源，避免资源浪费和竞争。

基于 cpu 指标实现pod自动扩缩容 举例配置

下面是一个基于CPU使用率实现Kubernetes Pod自动扩展的示例配置。

首先，需要在Kubernetes集群中部署一个HPA（Horizontal Pod Autoscaler），它可以基于CPU使用率自动调整Pod的数量。

以下是HPA的示例配置：

apiVersion: autoscaling/v2beta2  
kind: HorizontalPodAutoscaler  
metadata:  
  name: my-app-hpa  
spec:  
  scaleTargetRef:  
    apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    name: my-app-deployment  
  minReplicas: 2  
  maxReplicas: 10  
  metrics:  
  - type: Resource  
    resource:  
      name: cpu  
      targetAverageUtilization: 80 # 目标CPU使用率（%）

上述配置中，HPA会根据CPU使用率自动调整Pod的数量。

scaleTargetRef指定了要扩展的Pod对象（这里是一个Deployment）。

minReplicas和maxReplicas分别指定了Pod的最小和最大数量。

metrics指定了度量指标，这里使用的是CPU使用率。

targetAverageUtilization设置了一个目标CPU使用率，当CPU使用率超过这个值时，HPA会自动扩展Pod的数量。

需要注意的是，为了能够正确地监测CPU使用率，需要为Pod配置相应的监控指标。这可以通过在Pod中加入resources字段来实现，例如：

apiVersion: v1  
kind: Pod  
metadata:  
  name: my-app-pod  
spec:  
  containers:  
  - name: my-app-container  
    resources:  
      requests:  
        cpu: "100m" # 请求1个CPU核心100毫核（m核）  
      limits:  
        cpu: "200m" # 限制2个CPU核心200毫核（m核）  
    # ...其他配置...

在这个例子中，Pod中的容器会根据配置的CPU资源限制来运行。

requests指定了Pod启动所需的最小CPU资源，

limits则指定了Pod运行过程中所能够使用的最大CPU资源。

基于请求数（次/秒） 指标实现pod自动扩缩容 举例配置

下面是一个基于每秒请求数（Requests per second，RPS）实现Kubernetes Pod自动扩展的示例配置。

首先，需要使用一个HTTP代理或服务来监控每个Pod的RPS，比如一个Prometheus Operator。以下是一个Prometheus Operator的示例配置：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1  
kind: ClusterRoleBinding  
metadata:  
  name: prometheus-operator  
subjects:  
- kind: ServiceAccount  
  name: prometheus-operator  
  namespace: kube-system  
roleRef:  
  kind: ClusterRole  
  name: prometheus-operator

接下来，创建一个Prometheus ServiceMonitor资源以监视HTTP代理的RPS

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  
kind: ServiceMonitor  
metadata:  
  name: myapp-requests  
spec:  
  jobLabel: "myapp"  
  selector:  
    matchLabels:  
      myapp: my-app  
  relabelings:  
  - sourceLabels: [__meta_service_namespace, __meta_service_name]  
    targetLabel: source  
    action: keep  
  - sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_container_id]  
    targetLabel: container_id  
    action: keep  
  - sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_name]  
    targetLabel: pod_name  
    action: keep  
  - sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_label_myapp]  
    targetLabel: myapp  
    action: keep  
  metricsPath: /metrics  
  scheme: http  
  httpGet:  
    path: /metrics  
    port: 8000

在这个示例中，ServiceMonitor资源将根据Pod的标签选择器和HTTP Get请求监视my-app服务的RPS。请注意，您需要根据您的应用程序和环境进行自定义。

最后，创建一个HPA（Horizontal Pod Autoscaler）来根据RPS自动调整Pod的数量：

apiVersion: autoscaling/v2beta2  
kind: HorizontalPodAutoscaler  
metadata:  
  name: my-app-hpa  
spec:  
  scaleTargetRef:  
    apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    name: my-app-deployment  
  minReplicas: 2  
  maxReplicas: 100  
  metrics:  
  - type: PodsMetricSource  
    podsMetricSource:  
      metricName: "requests_per_second" # 指定要监视的指标名称（例如：requests_per_second）  
      targetAverageValue: 10 # 目标RPS（例如：每秒10个请求）

在这个示例中，HPA将根据Pod的RPS自动调整Pod的数量。当RPS超过设定的目标值时，HPA将增加更多的Pod，以保持服务的高可用性和响应能力。

基于 http请求响应时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置

首先，需要创建一个自定义度量源（Custom Metric Source），这里假设你的度量源是由Prometheus Operator提供的，可以按照以下步骤进行操作：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  
kind: Prometheus  
metadata:  
  name: my-app-http-response-time  
spec:  
  http:  
    servicePort: 9090  
    metrics:  
    - name: http_response_time_seconds_count  
      help: Count of HTTP requests with response time greater than 1 second.  
      expression: sum(rate(http_request_duration_seconds_count{job="my-app"}[1m])) by (job)

上述配置中定义了一个Prometheus资源，用于收集HTTP请求的响应时间指标。http_request_duration_seconds_count是一个Prometheus指标，用于表示每秒HTTP请求的计数，通过rate()函数计算每分钟的平均请求速率，并使用sum()函数对所有job进行聚合。最终，通过by(job)对每个job进行分组，以便与Pod数量进行关联。

接下来，使用以下配置创建一个HPA对象：

apiVersion: autoscaling/v2beta2  
kind: HorizontalPodAutoscaler  
metadata:  
  name: my-app-hpa  
spec:  
  scaleTargetRef:  
    apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    name: my-app-deployment  
  minReplicas: 2  
  maxReplicas: 10  
  metrics:  
  - type: PodsMetricSource  
    podsMetricSource:  
      metricName: http_response_time_seconds_count  
      targetAverageValue: 100 # 目标平均响应时间（秒）  
    thresholds:  
    - type: PodsMetricSource  
      podsMetricSource:  
        metricName: http_response_time_seconds_count  
        targetAverageValue: 5 # 每秒HTTP请求的目标计数（可根据需求调整）

上述配置中，HPA使用了PodsMetricSource类型的度量源，该度量源从Pod级别的度量指标中获取数据。

metricName设置为http_response_time_seconds_count，表示使用之前创建的自定义度量源来收集HTTP请求响应时间的指标数据。

targetAverageValue设置了一个目标响应时间的平均值，单位为秒。在此示例中，目标响应时间为5秒。

同时，为了更好地控制扩缩容的灵敏度，还添加了一个额外的阈值（threshold），该阈值使用相同的度量指标，但设置了每秒HTTP请求的目标计数。在此示例中，如果每秒HTTP请求的数量超过5，HPA将触发扩容操作。

请注意，上述示例仅为了演示如何基于HTTP请求响应时间实现Pod自动扩缩容，并提供了基本的配置示例。实际应用中，可能需要根据具体需求进行调整和优化。

基于 Java GC暂停时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置

基于Java GC暂停时间实现自动扩缩容可以用来优化应用性能，避免由于GC暂停时间过长导致的应用延迟或卡顿。以下是一个基于GC暂停时间实现Pod自动扩缩容的示例配置，假设使用Kubernetes和Prometheus作为监控工具。

创建自定义度量源：

首先，需要从Prometheus中获取GC暂停时间的指标数据。可以使用以下配置创建一个自定义度量源，从Prometheus中获取GC暂停时间的指标数据：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  
kind: Prometheus  
metadata:  
  name: my-app-gc-pause-time  
spec:  
  http:  
    servicePort: 9091  
    metrics:  
    - name: gc_pause_time_seconds_sum  
      help: Total GC pause time in seconds.  
      expression: sum(irate(gc_pause_time_seconds_sum[5m])) by (pod)

上述配置中，创建了一个Prometheus资源，用于收集GC暂停时间的指标数据。gc_pause_time_seconds_sum表示GC暂停时间的总和，使用irate()函数计算最近5分钟内每分钟的平均暂停时间，并使用sum()函数对所有Pod进行聚合。最终，通过by(pod)对每个Pod进行分组，以便与Pod数量进行关联。

接下来，使用以下配置创建一个HPA对象：

apiVersion: autoscaling/v2beta2  
kind: HorizontalPodAutoscaler  
metadata:  
  name: my-app-hpa  
spec:  
  scaleTargetRef:  
    apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    name: my-app-deployment  
  minReplicas: 2  
  maxReplicas: 10  
  metrics:  
  - type: PodsMetricSource  
    podsMetricSource:  
      metricName: gc_pause_time_seconds_sum  
      targetAverageValue: 10 # 目标平均GC暂停时间（秒）  
    thresholds:  
    - type: PodsMetricSource  
      podsMetricSource:  
        metricName: gc_pause_time_seconds_sum  
        targetAverageValue: 2 # 每分钟GC暂停时间的目标计数（可根据需求调整）

上述配置中，HPA使用了PodsMetricSource类型的度量源，该度量源从Pod级别的度量指标中获取数据。

metricName设置为gc_pause_time_seconds_sum，表示使用之前创建的自定义度量源来收集GC暂停时间的指标数据。

targetAverageValue设置了一个目标GC暂停时间的平均值。在此示例中，目标GC暂停时间为2秒。

同时，为了更好地控制扩缩容的灵敏度，还添加了一个额外的阈值（threshold），该阈值使用相同的度量指标，但设置了每分钟GC暂停时间的目标计数。在此示例中，如果每分钟GC暂停时间超过2，HPA将触发扩容操作。

请注意，上述示例仅为了演示如何基于Java GC暂停时间实现Pod自动扩缩容，并提供了基本的配置示例。实际应用中，可能需要根据具体的应用场景、GC类型、监控工具等进行调整和优化。

扩展点

prometheus对所有pod进行流量监控 配置举例

Prometheus是一个开源的监控和告警工具，它可以用于监控各种系统和应用程序的性能。要使用Prometheus监控所有Pod的流量，您可以按照以下步骤进行设置：

1. 安装和配置Prometheus：首先，您需要在您的Kubernetes集群中安装和配置Prometheus。这可以通过使用Kubernetes的Helm Chart或类似的工具来完成。您可以参考Prometheus的官方文档以获取更详细的安装和配置说明。

2. 创建ServiceMonitor资源：在您的Kubernetes集群中，为每个要监控的Pod或服务创建一个ServiceMonitor资源。ServiceMonitor资源允许Prometheus监控指定服务的指标。以下是一个示例ServiceMonitor资源的配置：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  
kind: ServiceMonitor  
metadata:  
  name: my-pod-service-monitor  
spec:  
  namespace: your-namespace # 指定要监控的Pod所属的命名空间  
  selector:  
    matchLabels:  
      app: your-pod-app-label # 指定要监控的Pod的标签  
  endpoints:  
  - basicAuth:  
      password:  
        name: your-pod-metrics-password # 指定metrics服务的密码  
        key: password  
      username: your-pod-metrics-username # 指定metrics服务的用户名  
    path: /metrics # 指定metrics服务的路径  
    port: your-pod-metrics-port # 指定metrics服务的端口

根据您的实际情况修改上述示例中的命名空间、标签、用户名、密码和端口等信息

3. 创建Prometheus目标：在Prometheus的配置文件（通常是prometheus.yml）中，创建一个新的目标，用于监控Pod的流量。以下是一个示例配置：

scrape_configs:  
  - job_name: 'pod-traffic'  
    kubernetes_sd_configs:  
      - role: pod  
    relabel_configs:  
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]  
        target_label: pod_app_label  
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_container_id]  
        target_label: pod_container_id  
      - source_labels: [__address__]  
        target_label: pod_address  
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?  
      - source_labels: [__metrics_path__]  
        target_label: pod_metrics_path

上述配置中，我们指定了job_name为pod-traffic，并配置了kubernetes_sd_configs以发现Pod。relabel_configs用于重标记指标的元数据，以便更方便地识别和组织指标数据。

4. 重新加载Prometheus配置：保存并关闭Prometheus的配置文件后，使用以下命令重新加载Prometheus配置：

curl -X POST http://<prometheus-address>:9090/-/reload

其中<prometheus-address>是Prometheus服务的主机名或IP地址。

5. 监视Pod流量：现在，Prometheus将会收集所有指定Pod的流量指标，并在其查询界面上显示它们。您可以使用Prometheus的查询语言（PromQL）来编写查询，以获取有关Pod流量的度量标准和趋势等信息。例如，以下查询可以获取所有Pod的总请求计数：

sum(rate(http_requests_total{job="pod-traffic"}[1m])) by (pod_app_label)