HPA
pod的数量进行扩缩容
针对控制器创建的pod
deployment：
replica：
静态：edit
yaml：apply -f
HPA：基于cpu的利用率来实现pod数量的自动伸缩。
Horizontal pod autoscaling
yaml文件------------主流------------------>必须要有资源控制这个字段才能生效。
命令行 生成hpa的配置
比要条件：
前置比要条件：控制创建，而且必须能设置副本数
配置的必要条件：必须要声明pod的资源控制。
依赖环境：
metrices-server hpa使用的依赖环境。k8s使用集群资源的集中查询器。收集资源使用数据，给HPA，scheduller等等使用
echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches # 释放页面缓存
echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches # 释放目录项和inode缓存
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches # 释放所有缓存[root@master01 hpa]# vim hpa.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: hpa-test1
labels:
hpa: test1
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
hpa: test1
template:
metadata:
labels:
hpa: test1
spec:
containers:
- name: centos
image: centos:7
command: ["/bin/bash", "-c", "yum install -y epel-release --nogpgcheck && yum install -y stress --nogpgcheck && sleep 3600"]
volumeMounts:
- name: yum1
mountPath: /etc/yum.repos.d/
resources:
limits:
cpu: "1"
memory: 512Mi
volumes:
- name: yum1
hostPath:
path: /etc/yum.repos.d
---
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: hpa-centos1
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: hpa-test1
#就是用来匹配需要监控器类型和名称
#资源占用率高，要扩容，扩容的数量
#资源占用率低，要缩容，最小的保持数量
#定义扩缩容的指标，阈值。
minReplicas: 1
maxReplicas: 6
targetCPUUtilizationPercentage: 50
#占用50%的cpu
[root@master01 nginx1]# kubectl top node node01
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
node01 328m 16% 1938Mi 52%
[root@master01 hpa]# kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
hpa-centos2 StatefulSet/hpa-test1 0%/50% 1 6 2 2m13s
nginx1 Deployment/nginx1 1%/80% 1 6 1 64m扩容和缩容的速度
扩容是一旦达到阈值，会立即扩容。
缩容的速度会相对较慢。
为了保证pod的正常工作，扩容必须要快。
缩容的时候为了保证pod的资源突然又变大了，可以继续维持pod的数量。在一定时间之内，pod占用的资源维持在了较低的比率，然后开始慢慢缩容。
对命名空间做资源限制：
[root@master01 hpa]# vim ns.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: ns-xy102
namespace: xy102
#对指定的命名空间进行资源限制
spec:
hard:
pods: "20"
#设置该命名空间可以创建pod的最大数量
requests.cpu: "2"
#只能使用2个cpu
requests.memory: 1Gi
#只能使用1个G的内存
limits.cpu: "3"
limits.memory: 2Gi
#limits是最多能使用多少
configmaps: "10"
#创建configmap的数量限制
persistentvolumeclaims: "4"
#创建pvc请求的限制
secrets: "10"
#创建加密配置文件的限制
services: "10"
#创建service的限制
[root@master01 hpa]# kubectl apply -f ns.yaml
resourcequota/ns-xy102 created
[root@master01 hpa]# kubectl describe namespaces xy102
Name: xy102
Labels: <none>
Annotations: <none>
Status: Active
Resource Quotas
Name: ns-xy102
Resource Used Hard
-------- --- ---
configmaps 1 10
limits.cpu 0 3
limits.memory 0 2Gi
persistentvolumeclaims 0 4
pods 0 20
requests.cpu 0 2
requests.memory 0 1Gi
secrets 1 10
services 0 10
No LimitRange resource.limitRange：
只要是创建在这个命令空间的pod。都会根据limitRange的配置来对所有的pod进行统一的资源限制
[root@master01 hpa]# vim limitRange.yaml
apiVersion: v1
name: xy102-limit
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
name: xy102-limit
namespace: xy102
#指定命名空间
spec:
limits:
- default:
#直接加default就相当于是上限
memory: 1Gi
cpu: "4"
defaultRequest:
#这个就是软限制
memory: 1Gi
cpu: "4"
type: Container
#指定类型，Container pod pvc
[root@master01 hpa]# kubectl describe namespaces xy102
Name: xy102
Labels: <none>
Annotations: <none>
Status: Active
Resource Quotas
Name: ns-xy102
Resource Used Hard
-------- --- ---
configmaps 1 10
limits.cpu 0 3
limits.memory 0 2Gi
persistentvolumeclaims 0 4
pods 0 20
requests.cpu 0 2
requests.memory 0 1Gi
secrets 1 10
services 0 10
Resource Limits
Type Resource Min Max Default Request Default Limit Max Limit/Request Ratio
---- -------- --- --- --------------- ------------- -----------------------
Container memory - - 1Gi 1Gi -
Container cpu - - 4 4 -
helm：
nginx ingress
deployment
svc
ingress
heml提供了一个模板，可以一键化的部署微服务。
通过打包的方式，把所有需要的yaml文件集合一起，然后一键部署。
可以支持回滚。
heml
k8s的部署可以配置，可以集成，可以动态修改
三个概念：
Chart：部署安装k8s微服务的模板。类似于linux里面的rpm包。
Repository：仓库，仓库用来保存Chart
Release：当我们使用chart部署微服务时。每部署一次就会有一个Release。(理解为版本号)
[root@master01 opt]# rz -E
rz waiting to receive.
[root@master01 opt]# tar -xf helm-v3.10.0-linux-amd64.tar.gz
[root@master01 opt]# ls
linux-amd64
[root@master01 opt]# cd linux-amd64/
[root@master01 linux-amd64]# mv helm /usr/local/bin/
[root@master01 linux-amd64]# vim /etc/profile
source <(kubectl completion bash)
[root@master01 linux-amd64]# source /etc/profile
#安装仓库和模板
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm repo add stable http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts
helm repo add aliyun https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts
helm repo add incubator https://charts.helm.sh/incubator
###上面这几个在master命令行输入
#更新当前所有仓库的chart
[root@master01 linux-amd64]# helm show chart aliyun/nginx-lego
###查看chart的详情
[root@master01 linux-amd64]# helm repo remove aliyun
[root@master01 linux-amd64]# helm install redis1 stable/redis -n default
###用helm创建redis的pod
[root@master01 linux-amd64]# helm uninstall redis1
release "redis1" uninstalled
###删除helm创建的pod使用helm的yaml模板
[root@master01 opt]# mkdir helm
[root@master01 opt]# cd helm/
[root@master01 helm]# helm create nginx1
Creating nginx1
[root@master01 helm]# yum -y install tree
[root@master01 helm]# tree nginx1/
nginx1/
├── charts #依赖环境，一般为空，也不需要
├── Chart.yaml #包含chart的元信息，chart的版本，名称等等
├── templates #包含了部署k8s的应用pod的模板文件
│ ├── deployment.yaml #基于控制器
│ ├── _helpers.tpl
│ ├── hpa.yaml #做hpa的监控，自动伸缩
│ ├── ingress.yaml #对外访问
│ ├── NOTES.txt
│ ├── serviceaccount.yaml #创建服务账号
│ ├── service.yaml #创建service的清单
│ └── tests
│ └── test-connection.yaml
└── values.yaml #我们的配置在values里面完成，集合在了这个配置里面，当配置完成之后，可以通过values配置把参数传给 template里面的模板文件，进行覆盖。
3 directories, 10 files[root@master01 nginx1]# vim values.yaml
replicaCount: 3 ##更改副本数
tag: "1.22"
#tag:使用镜像的版本号，不改默认最新
ingress:
enabled: true
hosts:
- host: www.xy102.com
paths:
- path: /
pathType: Prefix
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 128Mi
# requests:
# cpu: 100m
# memory: 128Mi
autoscaling:
enabled: true
minReplicas: 1
maxReplicas: 6
targetCPUUtilizationPercentage: 80[root@master01 helm]# helm package nginx1/
Successfully packaged chart and saved it to: /opt/helm/nginx1-0.1.0.tgz
[root@master01 helm]# ls
nginx1 nginx1-0.1.0.tgz
[root@master01 helm]# helm install nginx1 /opt/helm/nginx1-0.1.0.tgz
#第一次部署，release就是版本号，版本号1