k8s中的HorizontalPodAutoscaler和VerticalPodAutoscaler使用案例

HorizontalPodAutoscaler（HPA）

原理：通过调整Pod的副本数量（水平扩展）来应对负载变化。
核心指标：基于CPU、内存、自定义指标（如请求延迟、队列长度）或外部指标（如Prometheus数据）。
适用场景：

• 应对流量波动明显的服务（如Web应用、API服务）。
• 需要快速弹性伸缩的场景，特别是在云环境中节省成本。

使用案例

示例1：电商促销期间的Web服务

• 场景：电商网站在“黑色星期五”期间面临突发流量，需自动扩容Pod以维持响应速度。
• 配置：
   

  apiVersion: autoscaling/v2
  kind: HorizontalPodAutoscaler
  metadata:
    name: web-server-hpa
  spec:
    scaleTargetRef:
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: web-server
    minReplicas: 2
    maxReplicas: 10
    metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70

• 效果：当CPU使用率超过70%时，HPA自动增加Pod数量，最高扩展到10个副本；流量下降后缩容至2个副本。

示例2：基于自定义指标的自动扩缩

• 场景：消息处理服务根据队列中堆积的消息数量扩容。
• 配置：使用Prometheus监控队列长度，通过HPA触发扩缩容。

  metrics:
  - type: External
    external:
      metric:
        name: queue_messages
        selector:
          matchLabels:
            queue: my-queue
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 100

VerticalPodAutoscaler（VPA）

原理：调整Pod的CPU/内存请求和限制（垂直扩展），优化资源利用率。
更新模式：

• Auto：自动应用推荐值（可能重启Pod）。
• Initial：仅初始化时设置资源。
• Off：仅提供建议，不自动应用。
  适用场景：
• 资源需求随时间变化的服务（如批处理作业、周期性任务）。
• 避免资源浪费或优化长期运行服务的资源分配。

使用案例

示例1：优化批处理作业资源

• 场景：数据分析任务启动时需要高内存，运行后需求下降，避免资源浪费。
• 配置：

  apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
  kind: VerticalPodAutoscaler
  metadata:
    name: batch-job-vpa
  spec:
    targetRef:
      apiVersion: "apps/v1"
      kind: Deployment
      name: batch-job
    updatePolicy:
      updateMode: Auto

• 效果：VPA根据实时使用情况动态调整内存请求，初始分配4Gi，运行后降至2Gi。

示例2：避免内存不足导致Pod崩溃

• 场景：某服务偶发内存峰值，导致Pod被OOM Kill。
• 配置：VPA监控内存使用并自动增加请求值。

  resourcePolicy:
    containerPolicies:
    - containerName: '*'
      minAllowed:
        cpu: 100m
        memory: 256Mi
      maxAllowed:
        cpu: 2
        memory: 8Gi

HPA vs VPA对比

注意事项

1. HPA与VPA共存：
   同时使用时需谨慎，可能引发资源冲突。建议分开使用或通过策略协调（如HPA基于CPU，VPA优化内存）。

2. VPA限制：

   • 某些模式（如Auto）会触发Pod重启，影响服务可用性。
   • 不支持StatefulSet（截至最新版本）。

3. 依赖组件：

   • HPA需要Metrics Server或自定义指标适配器。
   • VPA需要单独安装VPA组件（包括Admission Controller）。

通过合理选择HPA和VPA，可以有效提升集群资源利用率和服务稳定性。实际应用中，通常结合监控工具（如Prometheus）和日志分析，持续优化自动扩缩策略。