自动扩展工作负载

在 Kubernetes 中，您可以根据当前的资源需求对工作负载进行*扩缩*。这使得您的集群能够更灵活、更高效地应对资源需求的变化。

当您扩缩工作负载时，您可以增加或减少工作负载管理的副本数量，或者调整副本可用的资源。

第一种方法称为*水平扩缩*，而第二种方法称为*垂直扩缩*。

根据您的用例，可以通过手动和自动的方式来扩缩您的工作负载。

手动扩缩工作负载

Kubernetes 支持*手动扩缩*工作负载。水平扩缩可以使用 kubectl CLI 完成。对于垂直扩缩，您需要*修补*工作负载的资源定义。

有关这两种策略的示例，请参见下文。

• **水平扩缩**：运行应用程序的多个实例
• **垂直扩缩**：调整分配给容器的 CPU 和内存资源的大小

自动扩缩工作负载

Kubernetes 还支持*自动扩缩*工作负载，这也是本页的重点。

Kubernetes 中的*自动扩缩*概念是指自动更新管理一组 Pod 的对象的能力（例如 Deployment）。

水平扩缩工作负载

在 Kubernetes 中，您可以使用*HorizontalPodAutoscaler* (HPA) 自动水平扩缩工作负载。

它作为 Kubernetes API 资源和 控制器 实现，并定期调整工作负载中 副本 的数量，以匹配观察到的资源利用率，例如 CPU 或内存使用率。

有一个关于为 Deployment 配置 HorizontalPodAutoscaler 的演练教程。

垂直扩缩工作负载

您可以使用*VerticalPodAutoscaler* (VPA) 自动垂直扩缩工作负载。与 HPA 不同，VPA 默认不随 Kubernetes 提供，而是一个单独的项目，可以在 GitHub 上找到。

安装后，它允许您为您的工作负载创建 CustomResourceDefinitions (CRD)，这些定义定义了*如何*以及*何时*扩缩托管副本的资源。

目前，VPA 可以以四种不同的模式运行

就地调整大小的要求

就地调整工作负载的大小而*无需*重新启动 Pod 或其 容器 需要 Kubernetes 1.27 或更高版本。此外，需要启用 InPlaceVerticalScaling 功能门。

InPlacePodVerticalScaling：启用就地 Pod 垂直扩缩。

基于集群大小的自动扩缩

对于需要根据集群大小进行扩缩的工作负载（例如 cluster-dns 或其他系统组件），您可以使用 Cluster Proportional Autoscaler。就像 VPA 一样，它不是 Kubernetes 核心的一部分，而是作为其自己的项目托管在 GitHub 上。

Cluster Proportional Autoscaler 观察可调度 节点 和核心的数量，并相应地扩缩目标工作负载的副本数量。

如果副本数量应保持不变，您可以使用 Cluster Proportional Vertical Autoscaler 根据集群大小垂直扩缩您的工作负载。该项目*目前处于测试阶段*，可以在 GitHub 上找到。

Cluster Proportional Autoscaler 扩缩工作负载的副本数量，而 Cluster Proportional Vertical Autoscaler 根据集群中的节点和/或核心数量调整工作负载（例如 Deployment 或 DaemonSet）的资源请求。

事件驱动的自动扩缩

也可以根据事件扩缩工作负载，例如使用 Kubernetes Event Driven Autoscaler (**KEDA**)。

KEDA 是一个 CNCF 毕业项目，使您能够根据要处理的事件数量（例如队列中的消息数量）来扩缩您的工作负载。有各种各样的适配器可供选择，用于不同的事件源。

基于计划的自动扩缩

另一种扩缩工作负载的策略是*计划*扩缩操作，例如为了在非高峰时段减少资源消耗。

与事件驱动的自动扩缩类似，这种行为可以通过 KEDA 及其 Cron 扩缩器 来实现。Cron 扩缩器允许您定义用于扩缩或缩减工作负载的计划（和时区）。

扩缩集群基础设施

如果扩缩工作负载不足以满足您的需求，您还可以扩缩集群基础设施本身。

扩缩集群基础设施通常意味着添加或删除 节点。有关更多信息，请阅读集群自动扩缩。

下一步

• 了解有关水平扩缩的更多信息
  • 扩展 StatefulSet
  • HorizontalPodAutoscaler 演练
• 就地调整容器资源大小
• 自动扩展集群中的 DNS 服务
• 了解有关集群自动扩缩的信息