• 如何优化k8s中HPA的弹性速率


    本文分享自华为云社区《K8s 核心资源指标HPA性能优化之路》,作者:可以交个朋友。

    一 背景

    以弹性指标为cpu、memory为例。在Kubernetes 1.7版本中引入了聚合层,允许第三方应用程序注册相关API接口到kube-apiserver上。其中 /apis/metrics.k8s.io/v1beta1 一般由metrics-server程序提供,以插件的形式安装在K8s集群中。相关流程如下:
    image.png
    纵观整个链路如何优化HPA的弹性速率呢?

     

    二 关键时间点分析

    首先对于HPA controller

    Kubernetes 将HPA pod自动扩缩实现为一个间歇运行的控制回路,间隔由kube-controller-manager的 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period参数设置,默认间隔为15s。

    然后kubelet指标汇总。kubelet提供指标端点:10250/metrics/resource 15刷新一次指标数据。容器指标由cadvisor负责采集,cAdvisor已经集成到kubelet程序当中。

    metrics-server默认抓取时间为60s一次,60s的时间间隔内,kubelet的指标已经刷新4轮了,HPAcontroller也运行4轮了。

    所以我们优化的思路可以从metrics-server程序入手,可以将HPA弹性响应速率提高45s左右。kube-controller-manager的参数不宜修改,设置过短会对集群控制面造成压力,产生过载风险。kubelet刷新指标间隔15s 同样也是一个合理且推荐的数值。

    三 优化方案

    metrics-server启动参数--metric-resolution可用于设置指标保留的时间。默认是60s,我们可以将该值设置为15s 加快pod资源指标的获取速率。

    未修改指标保存时间前,查看metrics-server日志可以发现平均60s抓取一次指标

    image.png

    修改metrics-server负载配置,添加启动参数
    复制代码
    containers:
      - command:
        - /metrics-server
        - --metric-resolution=15s # 添加该参数,加快指标更新速率
        - --v=6  # 可设置日志级别,可以通过日志查看进程工作信息
        - xxx 
    复制代码

    查看metrics-server日志发现抓取指标间隔为15s

    image.png

    四 验证过程

    主要是对比优化该参数后,HPA弹性的速率是否提高。

    基于负载app01创建伸缩策略,以cpu指标为例,HPA配置清单如下:

    复制代码
    apiVersion: autoscaling/v2
    kind: HorizontalPodAutoscaler
    metadata:
      name: app01
      namespace: hu
    spec:
      scaleTargetRef:
        apiVersion: apps/v1
        kind: Deployment
        name: app01
      minReplicas: 1
      maxReplicas: 10
      metrics:
      - type: Resource
        resource:
          name: cpu
          target:
            type: Utilization
            averageUtilization: 50
    复制代码

    4.1 优化前

    对工作负载进行压测,探知HPAcontroller感知metrics的变化并观察HPA弹性的灵敏度

    image.png

    通过上图我们可以发现,HPA对指标变化感知滞后:

    其中60s-90s区间内,指标数值一直为250%,未发生变化。实际情况是HPAcontroller已经运转三次,但是每次获取的指标均为250%。
    4m-7m15s区间内,每隔60s HPA状态刷新一次,也就是说60s后 HPAcontroller才能感知下游服务的状态变化。

    可能大家也会有疑问,在执行 kubectl get xxx -w 的时候,每隔15s也刷新了一次数据,那是因为有其它value值发生了变化,例如REPLICAS值发生了变化,所以被记录了下来,并不是因为指标刷新触发的。

    4.2 优化后

    对工作负载进行压测,探知HPAcontroller感知metrics的变化并观察HPA弹性的灵敏度

    image.png

    通过上图我们可以发现,HPA对指标变化的获取提升明显,几乎每隔15s指标都会变化一次,如果获取的指标满足扩容条件则会立马扩容。

    其中 60s-90s 区间内,其它选项保持不变(MINPODS、MAXPODS、REPLICAS),指标每隔15s就会刷新一次。HPA会根据当前获取的指标结合特定算法进行扩缩的实例的判断。
    其中2m15s-4m 区间内,其它选项保持不变,指标固定每隔15s会刷新一次。

    可能大家会有疑问,明明指标已经达到扩容条件了,例如60s那个时间点,这就和HPA算法有关系了,如果存在未就绪状态或者不健康的pod,这些pod会被搁置掉不参与计算,所以75s那个时间,并未看到扩容行为。但是这些动作不与metrics指标层面冲突,metrics-server每隔15s上报一次指标,剩下具体的扩缩就是HPA controller该做的了。

     

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