K8s中HPA自动扩缩容及hml

1.HPA:基于cpu的利用率来动态实现pod数量的自动伸缩,创建的方法一种是yaml文件,一种是命令行(运用比较少);在yaml文件中必须要有资源控制(cpu)的字段才能生效的。

必要条件:

前置必要条件: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

HPA依赖环境:metrices-server:收集资源使用数据,给hpa

2.前面讲了手动扩容的方法:对pod的数量进行扩缩容、针对控制器创建的pod、pod的副本数量可以通过静态命令行及yam脚本进行扩缩容

3.部署hpa的依赖环境

三台同步

导入yaml文件到hpa目录下并且运行

vim hpa.yaml

hpa通过名称进行监控控制器

节点查看

扩容和缩容一旦达到阈值会立即扩容;但是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,在一定时间内pod占用的资源维持在较低的比率,然后开始慢慢缩容。

二、如何对命名空间进行资源控制

limitRange:只要是创建在这个命名空间的pod,都会根据limitRange的配置来对所有的pod进行统一的资源限制(应用比较少)

四、helm

1.heml:提供了一个模板,可以一键化部署微服务;通过打包的方式,把所有需要的yaml文件集合起来,然后一键部署;可以支持回滚;依赖于k8s

2.heml的三个概念:

Chart:部署安装k8s微服务的模板,类似于linux里面的rpm包

Repository:仓库,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可以理解为版本号

3.heml实验:

拖包、解压

自动补齐命令

安装仓库Repository和模板,仓库里面有模板

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

更新当前所有仓库的chart模板

查看仓库个数

查看当前仓库有多少模板

查看chart的详细情况

删除仓库:

自定义仓库

tree nginx/

查看配置有无语法错误

打包

部署:第一次部署release就是版本号1

做映射 vim /etc/hosts 后访问

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