Kubernetes弹性伸缩全场景解读（五） - 定时伸缩组件发布与开源

梦里梦外; 2022-10-02 00:34 131阅读 0赞

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## 前言 ##

容器技术的发展让软件交付和运维变得更加标准化、轻量化、自动化。这使得动态调整负载的容量变成一件非常简单的事情。在kubernetes中，通常只需要修改对应的replicas数目即可完成。当负载的容量调整变得如此简单后，我们再回过头来看下应用的资源画像。对于大部分互联网的在线应用而言，负载的峰谷分布是存在一定规律的。例如下图是一个典型web应用的负载曲线。从每天早上8点开始，负载开始飙高，在中午12点到14点之间，负载会回落；14点到18点会迎来第二个高峰；在18点之后负载会逐渐回落到最低点。

![1240][]

资源的波峰和波谷之间相差3~4倍左右的容量，低负载的时间会维持8个小时左右。如果使用纯静态的容量规划方式进行应用管理与部署，我们可以计算得出资源浪费比为25% (计算方式:1 - (1x8+4x16)/4x24 = 0.25 )。而当波峰和波谷之间的差别到达10倍的时候，资源浪费比就会飙升至57%(计算方式:1 - (1x8+10x16)/10x24 = 0.57 )。

那么当我们面对这么多的资源浪费时，是否可以通过弹性的方式来解决呢？标准的HPA是基于指标阈值进行伸缩的，常见的指标主要是CPU、内存，当然也可以通过自定义指标例如QPS、连接数等进行伸缩。但是这里存在一个问题，因为基于资源的伸缩存在一定的时延，这个时延主要包含：采集时延(分钟级) + 判断时延(分钟级) + 伸缩时延(分钟级)。而对于上图中，我们可以发现负载的峰值毛刺还是非常尖锐的，这有可能会由于HPA分钟级别的伸缩时延造成负载数目无法及时变化，短时间内应用的整体负载飙高，响应时间变慢。特别是对于一些游戏业务而言，由于负载过高带来的业务抖动会造成玩家非常差的体验。

为了解决这个场景，阿里云容器服务提供了`kube-cronhpa-controller`，专门应对资源画像存在周期性的场景。开发者可以根据资源画像的周期性规律，定义time schedule，提前扩容好资源，而在波谷到来后定时回收资源。底层再结合`cluster-autoscaler`的节点伸缩能力，提供资源成本的节约。

## 使用方式 ##

`cronhpa`是基于CRD的方式开发的controller，使用`cronhpa`的方式非常简单，整体的使用习惯也尽可能的和HPA保持一致。[代码仓库地址][Link 1]

**1. 安装CRD**

kubectl apply -f config/crds/autoscaling_v1beta1_cronhorizontalpodautoscaler.yaml

**2. 安装RBAC授权**

# create ClusterRole 
    kubectl apply -f config/rbac/rbac_role.yaml
    
    # create ClusterRolebinding and ServiceAccount 
    kubectl apply -f config/rbac/rbac_role_binding.yaml

**3. 部署`kubernetes-cronhpa-controller`**

kubectl apply -f config/deploy/deploy.yaml

**4. 验证`kubernetes-cronhpa-controller`安装状态**

kubectl get deploy kubernetes-cronhpa-controller -n kube-system -o wide 
    
    kubernetes-cronhpa-controller git:(master)  kubectl get deploy kubernetes-cronhpa-controller -n kube-system
    NAME                            DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    kubernetes-cronhpa-controller   1         1         1            1           49s

## 运行一个cronhpa的demo ##

安装了`kubernetes-cronhpa-controller`后，我们可以通过一个简单的demo进行功能的验证。在部署前，我们先看下一个标准的cronhpa的定义。

apiVersion: autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1
    kind: CronHorizontalPodAutoscaler
    metadata:
      labels:
        controller-tools.k8s.io: "1.0"
      name: cronhpa-sample
      namespace: default 
    spec:
       scaleTargetRef:
          apiVersion: apps/v1beta2
          kind: Deployment
          name: nginx-deployment-basic
       jobs:
       - name: "scale-down"
         schedule: "30 */1 * * * *"
         targetSize: 1
       - name: "scale-up"
         schedule: "0 */1 * * * *"
         targetSize: 3

其中`scaleTargetRef`字段负责描述伸缩的对象，`jobs`中定义了扩展的`crontab`定时任务。在这个例子中，设定的是每分钟的第0秒扩容到3个Pod，每分钟的第30s缩容到1个Pod。如果执行正常，我们可以在30s内看到负载数目的两次变化。

**1. 部署demo应用与cronhpa的配置**

kubectl apply -f examples/deployment_cronhpa.yaml

**2. 检查demo应用副本数目**

kubectl get deploy nginx-deployment-basic 
    
    kubernetes-cronhpa-controller git:(master)  kubectl get deploy nginx-deployment-basic
    NAME                     DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    nginx-deployment-basic   2         2         2            2           9s

**3. 查看cronhpa的状态 ，确认cronhpa的job已提交**

kubectl describe cronhpa cronhpa-sample 
    
    Name:         cronhpa-sample
    Namespace:    default
    Labels:       controller-tools.k8s.io=1.0
    Annotations:  kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
                    {"apiVersion":"autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1","kind":"CronHorizontalPodAutoscaler","metadata":{"annotations":{},"labels":{"controll...
    API Version:  autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1
    Kind:         CronHorizontalPodAutoscaler
    Metadata:
      Creation Timestamp:  2019-04-14T10:42:38Z
      Generation:          1
      Resource Version:    4017247
      Self Link:           /apis/autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1/namespaces/default/cronhorizontalpodautoscalers/cronhpa-sample
      UID:                 05e41c95-5ea2-11e9-8ce6-00163e12e274
    Spec:
      Jobs:
        Name:         scale-down
        Schedule:     30 */1 * * * *
        Target Size:  1
        Name:         scale-up
        Schedule:     0 */1 * * * *
        Target Size:  3
      Scale Target Ref:
        API Version:  apps/v1beta2
        Kind:         Deployment
        Name:         nginx-deployment-basic
    Status:
      Conditions:
        Job Id:           38e79271-9a42-4131-9acd-1f5bfab38802
        Last Probe Time:  2019-04-14T10:43:02Z
        Message:
        Name:             scale-down
        Schedule:         30 */1 * * * *
        State:            Submitted
        Job Id:           a7db95b6-396a-4753-91d5-23c2e73819ac
        Last Probe Time:  2019-04-14T10:43:02Z
        Message:
        Name:             scale-up
        Schedule:         0 */1 * * * *
        State:            Submitted
    Events:               <none>

**4. 等待一段时间，查看cronhpa的运行状态。**

kubernetes-cronhpa-controller git:(master) kubectl describe cronhpa cronhpa-sample
    Name:         cronhpa-sample
    Namespace:    default
    Labels:       controller-tools.k8s.io=1.0
    Annotations:  kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
                    {"apiVersion":"autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1","kind":"CronHorizontalPodAutoscaler","metadata":{"annotations":{},"labels":{"controll...
    API Version:  autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1
    Kind:         CronHorizontalPodAutoscaler
    Metadata:
      Creation Timestamp:  2019-04-15T06:41:44Z
      Generation:          1
      Resource Version:    15673230
      Self Link:           /apis/autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1/namespaces/default/cronhorizontalpodautoscalers/cronhpa-sample
      UID:                 88ea51e0-5f49-11e9-bd0b-00163e30eb10
    Spec:
      Jobs:
        Name:         scale-down
        Schedule:     30 */1 * * * *
        Target Size:  1
        Name:         scale-up
        Schedule:     0 */1 * * * *
        Target Size:  3
      Scale Target Ref:
        API Version:  apps/v1beta2
        Kind:         Deployment
        Name:         nginx-deployment-basic
    Status:
      Conditions:
        Job Id:           84818af0-3293-43e8-8ba6-6fd3ad2c35a4
        Last Probe Time:  2019-04-15T06:42:30Z
        Message:          cron hpa job scale-down executed successfully
        Name:             scale-down
        Schedule:         30 */1 * * * *
        State:            Succeed
        Job Id:           f8579f11-b129-4e72-b35f-c0bdd32583b3
        Last Probe Time:  2019-04-15T06:42:20Z
        Message:
        Name:             scale-up
        Schedule:         0 */1 * * * *
        State:            Submitted
    Events:
      Type    Reason   Age   From                            Message
      ----    ------   ----  ----                            -------
      Normal  Succeed  5s    cron-horizontal-pod-autoscaler  cron hpa job scale-down executed successfully

此时可以在event中发现负载的定时伸缩已经生效。

## 最后 ##

`kubernetes-cronhpa-controller`可以很好的解决拥有周期性资源画像的负载弹性，结合底层的`cluster-autoscaler`可以降低大量的资源成本。目前`kubernetes-cronhpa-controller`已经[正式开源][Link 1]，更详细的用法与文档请查阅代码仓库的文档，欢迎开发者提交issue与pr。

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本文作者：莫源

[原文链接][Link 2]

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[2019_Python_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3061697
[hot3.png]: /images/20220113/f46e6364e8ea4ef6917925263e7d68f5.png
[1240]: /images/20220113/116407838a9f49b494b0e75fedac7d5d.png
[Link 1]: https://github.com/AliyunContainerService/kubernetes-cronhpa-controller
[Link 2]: https://yq.aliyun.com/articles/699020?utm_content=g_1000054769