K8S哲学 - 资源调度 HPA (horizontal pod autoScaler-sync-period)

kubectl exec:

kubectl exec -it pod-name -c container-name -- /bin/sh

kubectl run 

 

通过一个 deployment来 演示

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deploy
  labels: 
    app: deploy
spec: 
   replicas: 1
   selector: 
     matchLabels:
       app: deploy-pod
   template:
    metadata:
       name: deploy-pod
       labels:
         app: deploy-pod
    spec:
      containers:
        - name: deploy-con
          image: nginx
          command: ["/bin/sh"]
          args: ["-c", "while true;do wget -q -O http:127.0.0.1 > /dev/null;  done"]
          livenessProbe:
             # startupProbe:
             # readinessProbe:
            httpGet:
              path: /index.html
              port: 80
            successThreshold: 1
            failureThreshold: 3
            periodSeconds: 3
            timeoutSeconds: 5
          env: 
          -  name: ARGS
             value: hhhhh
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 128Mi
            limits:
              cpu: 200m
              memory: 128Mi
          volumeMounts:
            # - name: my-volumes
            #   mountPath: /app
            - name: my-volumes2
              mountPath: /app2
      volumes: 
      - name: my-volumes2
        hostPath:
          path: /app2
    # volumeClaimTemplates:
    # - metadata: 
    #     name: my-volumes
    #   spec: 
    #     accessModes: ['ReadWriteOnce']
    #     resources:
    #         requests: 
    #           storage: '200Mi'
          

最小2个node 最大5个

 spec.containers[0].resources 

requests: min

limits: max

执行:

kubectl autoscale deploy deploy --cpu-percent=20 --min=2 --max=5 

my-deploy 创建 HPA

kubectl top 查看  pod 或 node 的占用指标 (metrics) 

表示 pod一旦创建 ,就一直 死循环请求 nginx页面,造成 cpu 升高,让 hpa 自动扩展 pod

数量

超过所限制的 100m 后自动 扩展 pod1 数量

当 cpu 降低后 ,hpa 会将 pod 数量维持在最 低的数量

 kubectl exec -it pod-name  -c container-name --/bin/bash 执行这个 pod里面的容器  curl 127.0.0.1查看nginx

但是 如果对 该pod 直接 执行 curl 则无法访问

原因是:

创建一个 service.yaml

重点是kind:service里面  selector 没有 matchLabels 直接写 labels

要和上面的 pod模版里面的 labels 对应上,这样可以 通过 service 实现服务发现

直接 访问 service 的ip 就可访问 pod的 服务,而不用关心pod的ip地址,流量可能打到 任何和 service 绑定的 pod 上面。

类式docker 的 【routing mesh 】思想,

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: deploy-service
 labels:
   app: deploy-service
spec: 
  ports: 
   - port: 80
     targetPort: 80
     name: deploy-service-pod
  selector: 
     app: deploy-pod
  type: NodePort

查看 service 与之关联的 pod

这里我用的 是minikube 可以,将 minikube内部ip 和 主机ip 打通

minikube service service-name 

现在 通过 一个死循环的方式 一直 请求这个 servive,让pod的 cpu升高 ,

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