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；
参考链接：
https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/metrics-server
二、安装部署Metrics-Server组件
就是给k8s集群安装top命令的意思；
1，下载Metrics-Server资源清单
· 第一种方式：github下载
root@k8s231 metricsserver# wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/high-availability-1.21+.yaml
· 第二种方式：本地上传安装包
百度云盘；
链接：https://pan.baidu.com/s/1axn44_AsbHQxIMw9nuNVMw?pwd=jtqb
提取码：jtqb
2，编辑Metrics-Server的资源清单
root@k8s231 metricsserver# vim high-availability-1.21+.yaml
spec:
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchLabels:
k8s-app: metrics-server
namespaces:
- kube-system
topologyKey: kubernetes.io/hostname
containers:
- 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:v0.7.0
image: registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.3
3，创建Metrics-Server资源
root@k8s231 metricsserver# kubectl apply -f high-availability-1.21+.yaml
4，验证Metrics-Server是否成功安装
· 查看pod
root@k8s231 metricsserver# kubectl get pods -A
· 使用top命令测试是否管用
查节点的top值
root@k8s231 metricsserver# kubectl top node
查看pod的top值
root@k8s231 metricsserver# kubectl top pods -A
三、hpa资源实现pod水平伸缩（自动扩缩容）
1，当资源使用超一定的范围，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，只要监控资源使用超过阔值，则会直接创建pod；
3，当资源使用率恢复到阔值以下时，需要等待一段时间才会释放，大概时5分钟；
1，编辑deployment资源
root@k8s231 hpa# cat deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: dm-hpa
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
k8s: xinjizhiwa
template:
metadata:
labels:
k8s: xinjizhiwa
spec:
containers:
- name: c1
image: centos:7
command:
tail
-f
/etc/hosts
resources:
requests:
cpu: "50m"
limits:
cpu: "150m"
2，编写hpa资源清单
root@k8s231 hpa# cat hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: hpa-tools
spec:
#指定pod最大的数量是多少（自动扩容的上限）
maxReplicas: 10
#指定pod最小的pod数量是多少（自动缩容的下限）
minReplicas: 2
#弹性伸缩引用的目标是谁？
scaleTargetRef:
#目标资源的api
apiVersion: "apps/v1"
#目标资源的类型kind
kind: Deployment
#目标资源的名称metadata-name是什么
name: dm-hpa
#使用cpu阈值（使用到达多少，开始扩容、缩容）
#95%
targetCPUUtilizationPercentage: 95
3，创建hpa和deploy资源
root@k8s231 hpa# kubectl apply -f .
4，查看hpa资源
root@k8s231 hpa# kubectl get hpa -o wide
到这里，就已经实现了自动扩缩容的pod副本了；
至此，咱们的metrics-server组件和hpa资源，就学习完毕了；
四、压测测试
1，进入pod，安装stress工具
· 进入pod容器
root@k8s231 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@k8s231 \~# 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；