一、HPA工作机制
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。
HPA：根据度量值计算Pod的数量。可以配置单个和多个度量指标，配置单个度量指标时，只需要对Pod的当前度量数据求和，除以期望目标值，然后向上取整，就能得到期望的副本数。例如有一个Deployment控制有3个Pod，每个Pod的CPU使用率是70%、50%、90%，而HPA中配置的期望值是50%，计算期望副本数=（70 + 50 + 90）/50 = 4.2，向上取整得到5，即期望副本数就是5。
二、使用示例
创建一个HPA，期望CPU的利用率为70%，副本数的范围是1-10。
创建后HPA查看。
可以看到，TARGETS的期望值是70%，而实际是0%，这就意味着HPA会做出缩容动作，期望副本数量=(0+0+0+0)/70=0，但是由于最小副本数为1，所以Pod数量会调整为1。等待一段时间，可以看到Pod数量变为1。
查看HPA详情，可以在Events里面看到这样一条记录。这表示HPA在21秒前成功的执行了缩容动作，新的Pod数量为1，原因是所有度量数量都比目标值低。
$ kubectl describe hpa scale
如果再查看Deployment的详情，可以在Events里面看到这样一条记录。这表示Deployment的副本数量被设置为1了，跟HPA中看到的一致。
$ kubectl describe deploy nginx-deployment
三、Cluster AutoScaler
Cluster Autoscaler是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件，根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容。