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2026-05-18 00:17:59 +08:00
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tags: [kubernetes, hpa, autoscaling, statefulset, horizontal-pod-autoscaler]
create time: 2026-05-18 00:30
---
# K8s 扩缩容与有状态应用 — HPA & StatefulSet
## 概述
K8s 提供多种扩缩容机制。**HPA** 基于 CPU/Memory 或其他自定义指标实现 Pod 级别的弹性伸缩,适用于无状态服务。**StatefulSet** 则是数据库、消息队列等有状态组件的理想选择。两者各有适用场景。
## HPA 弹性伸缩
### 基础示例
```yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: order-service-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: order-service
minReplicas: 3
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70 # CPU > 70% 时扩容
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
behavior:
scaleUp:
stabilizationWindowSeconds: 60 # 扩容稳定期
policies:
- type: Pods
value: 2
periodSeconds: 60 # 每分钟最多扩 2 个
scaleDown:
stabilizationWindowSeconds: 300 # 缩容稳定期 5min(防抖动)
```
### 扩展指标:基于自定义 Metric 扩缩容
```yaml
metrics:
- type: Pods
pods:
metric:
name: http_requests_per_second
target:
type: AverageValue
averageValue: "100" # 每个 Pod 平均 100 QPS 时扩容
- type: Object
object:
metric:
name: active_users
describedObject:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: web-app
target:
type: Value
value: "500" # 每 500 活跃用户触发一次扩容
```
> [!info] HPA 的工作机制
>
> HPA 控制器每 15 秒查询 Metrics Server(CPU/Memory)或自定义 Metrics Adapter(QPS 等),计算所需 Replica 数。公式:`ceil(当前指标值 / 目标指标值 × 当前副本数)`。为了防止抖动,scaleDown 的稳定窗口通常比 scaleUp 长很多。
### HPA 调优最佳实践
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `averageUtilization` (CPU) | 60~70% | 低于 60% 浪费资源,高于 80% 延迟风险大 |
| `scaleUp.stabilizationWindow` | 0~60s | 突发流量快速响应 |
| `scaleDown.stabilizationWindow` | 300~600s | 防止抖动导致的频繁扩缩 |
| `pods[].periodSeconds` | 60s | 限制扩容频率,避免雪崩 |
## StatefulSet — 有状态应用
Deployment 适合无状态服务,而有状态服务(数据库、分布式协调器等)需要 **稳定的网络标识 + 有序的启停**。StatefulSet 就是为此而生的控制器。
### 完整示例
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: mysql-cluster
spec:
serviceName: mysql # 绑定 Headless Service
replicas: 3
podManagementPolicy: Parallel # 并行启动(生产建议 OrderedReady 逐步启动)
updateStrategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
partition: 0 # 从最后一个 Pod 开始逐步滚动
selector:
matchLabels:
app: mysql
template:
metadata:
labels:
app: mysql
spec:
containers:
- name: mysql
image: mysql:8.0
ports:
- containerPort: 3306
volumeMounts:
- name: data
mountPath: /var/lib/mysql
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: data
spec:
accessModes: ["ReadWriteOnce"]
resources:
requests:
storage: 20Gi
```
### StatefulSet 的核心特性
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| **稳定名称** | Pod 名为 `{statefulset-name}-{ordinal}`,如 `mysql-cluster-0` |
| **有序部署** | 默认依次启动:0 → 1 → 2(设置 `Parallel` 可并行) |
| **有序删除** | 反向删除:2 → 1 → 0(保证主从切换安全) |
| **持久化存储** | `volumeClaimTemplates` 为每个 Pod 独立创建 PVC,Pod 重建后数据不丢失 |
| **Headless Service** | 需搭配 `ClusterIP: None` 的 Service,每个 Pod 有独立的 DNS 记录 |
### StatefulSet vs Deployment 对比
| 维度 | Deployment | StatefulSet |
|------|-----------|-------------|
| **Pod 命名** | 随机后缀 | `{name}-{0,1,2,...}` |
| **存储** | 共享 PVC 或不持久 | 每个 Pod 独立 PVC |
| **启动顺序** | 并发 | 串行(默认) |
| **删除顺序** | 随机 | 逆序 |
| **DNS 稳定性** | 每次重建 IP 变 | 域名不变 |
| **适用场景** | Web/API 无状态服务 | DB、ZooKeeper、Kafka |
> [!note] 为什么有状态应用不适合 Deployment?
>
> Deployment 会随机销毁和重建 Pod——这意味着 PVC 会被重新绑定到不同的 Pod,存储卷中的数据和节点 ID 完全错位。StatefulSet 保证同一个 Pod 始终使用同一片存储,这对数据库、Kafka、ZooKeeper 等组件至关重要。
### Headless Service — StatefulSet 的灵魂搭档
```yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: mysql-headless
spec:
clusterIP: None # 关键:不分配 ClusterIP
selector:
app: mysql
ports:
- port: 3306
```
通过 DNS 可以直接访问单个 Pod:
- `mysql-cluster-0.mysql-headless.production.svc.cluster.local:3306`
- `mysql-cluster-1.mysql-headless.production.svc.cluster.local:3306`
## 补充:Vertical Pod Autoscaler (VPA)
HPA 只管 Pod 数量,不管单 Pod 的资源配置。如果你经常遇到 OOMKill 或 CPU Throttling,可以尝试 VPA:
```yaml
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
name: order-service-vpa
spec:
targetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: order-service
updatePolicy:
updateMode: "Auto" # Auto / Initial / Off
resourcePolicy:
containerPolicy:
minAllowed:
cpu: 100m
memory: 128Mi
maxAllowed:
cpu: "2"
memory: 4Gi
```
> [!warning] VPA 的限制
>
> VPA 在调整资源时会**驱逐并重建 Pod**。与 HPA 不同,VPA 不能无缝运行——建议在开发/测试环境中先用 `Initial` 模式观察推荐值,确定合理后再切到 `Auto`。生产环境通常结合 HPA(管数量)+ 手动调优 Resources(管质量)。
## 关联笔记
- [[../01-核心概念与Deployment]] — Deployment 基础,HPA 的目标控制器
- [[../02-配置管理]] — StatefulSet 的数据库凭据通过 Secret 注入
- [[../03-网络与服务发现]] — Headless Service 为 StatefulSet 提供 DNS 解析
- [[../hhs/MS/05-部署运维/04-SRE实践]] — SLO/Error Budget 决定扩容阈值