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tags: [kubernetes, hpa, autoscaling, statefulset, horizontal-pod-autoscaler]
create time: 2026-05-18 00:30
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# 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