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我正在单个群集上使用Google Kubernetes Engine。
群集会自动扩展节点数量。
我已经创建了三个部署,并使用网站(工作负载->部署->操作->自动缩放)设置了自动缩放策略,因此没有手动编写YAML配置。
基于官方的guide,我没有犯任何错误。
If you do not specify requests, you can autoscale based only on theabsolute value of the resource's utilization, such as milliCPUs forCPU utilization.
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: student
name: student
namespace: ulibretto
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: student
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
type: RollingUpdate
template:
metadata:
labels:
app: student
spec:
containers:
- env:
- name: CLUSTER_HOST
valueFrom:
configMapKeyRef:
key: CLUSTER_HOST
name: shared-env-vars
- name: BIND_HOST
valueFrom:
configMapKeyRef:
key: BIND_HOST
name: shared-env-vars
- name: TOKEN_TIMEOUT
valueFrom:
configMapKeyRef:
key: TOKEN_TIMEOUT
name: shared-env-vars
image: gcr.io/ulibretto/github.com/ulibretto/studentservice
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: studentservice-1
---
apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
labels:
app: student
name: student-hpa-n3bp
namespace: ulibretto
spec:
maxReplicas: 100
metrics:
- resource:
name: cpu
targetAverageUtilization: 80
type: Resource
minReplicas: 1
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: student
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
annotations:
cloud.google.com/neg: '{"ingress":true}'
labels:
app: student
name: student-ingress
namespace: ulibretto
spec:
clusterIP: 10.44.5.59
ports:
- port: 5000
protocol: TCP
targetPort: 5000
selector:
app: student
sessionAffinity: None
type: ClusterIP
问题在于HPA看不到指标(平均CPU利用率),这确实很奇怪(请参见图片)。
最佳答案
编辑过
你是对的。您不需要像我之前提到的那样在namespace: ulibretto
中指定scaleTargetRef:
。
当您提供所有YAML时,我就能够找到正确的根本原因。
如果您要检查GKE docs,则会在代码中找到注释
resources:
# You must specify requests for CPU to autoscale
# based on CPU utilization
requests:
cpu: "250m"
您的部署未指定
resource requests
。我对此进行了尝试(由于无法部署您的容器并更改了HPA中的apiVersion,我删除了一些部分):
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: student
name: student
namespace: ulibretto
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: student
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
type: RollingUpdate
template:
metadata:
labels:
app: student
spec:
containers:
- image: nginx
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: studentservice-1
resources:
requests:
cpu: "250m"
---
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
labels:
app: student
name: student-hpa
namespace: ulibretto
spec:
maxReplicas: 100
minReplicas: 1
targetCPUUtilizationPercentage: 80
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: student
$ kubectl get all -n ulibretto
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/student-6f797d5888-84xfq 1/1 Running 0 7s
pod/student-6f797d5888-b7ctq 1/1 Running 0 7s
pod/student-6f797d5888-fbtmd 1/1 Running 0 7s
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/student 3/3 3 3 7s
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/student-6f797d5888 3 3 3 7s
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/student-hpa Deployment/student <unknown>/80% 1 100 0 7s
约1-5分钟后,您将收到一些指标。
$ kubectl get all -n ulibretto
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/student-6f797d5888-84xfq 1/1 Running 0 95s
pod/student-6f797d5888-b7ctq 1/1 Running 0 95s
pod/student-6f797d5888-fbtmd 1/1 Running 0 95s
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/student 3/3 3 3 95s
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/student-6f797d5888 3 3 3 95s
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/student-hpa Deployment/student 0%/80% 1 100 3 95s
如果您要使用CLI创建HPA,则情况相同:
$ kubectl autoscale deployment student -n ulibretto --cpu-percent=50 --min=1 --max=100
horizontalpodautoscaler.autoscaling/student autoscaled
$ kubectl get hpa -n ulibretto
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
student Deployment/student <unknown>/50% 1 100 0 3s
一段时间后,您将收到
0%
而不是
<unknown>
$ kubectl get all -n ulibretto
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/student-6f797d5888-84xfq 1/1 Running 0 4m4s
pod/student-6f797d5888-b7ctq 1/1 Running 0 4m4s
pod/student-6f797d5888-fbtmd 1/1 Running 0 4m4s
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/student 3/3 3 3 4m5s
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/student-6f797d5888 3 3 3 4m5s
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/student Deployment/student 0%/50% 1 100 3 58s
关于kubernetes - HPA无法读取GKE上的指标值(CPU利用率),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62721059/
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