Kubernetes弹性伸缩全场景解析(三) - HPA实践手册

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Kubernetes弹性伸缩全场景解析(三) - HPA实践手册

莫源 2018-12-03 13:15:16 浏览2692
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前言

在上一篇文章中,给大家介绍和剖析了HPA的实现原理以及演进的思路与历程。在本文中,我们会为大家讲解如何使用HPA以及一些需要注意的细节。

autoscaling/v1实践

v1的模板可能是大家平时见到最多的也是最简单的,v1版本的HPA只支持一种指标 —— CPU。传统意义上,弹性伸缩最少也会支持CPU与Memory两种指标,为什么在Kubernetes中只放开了CPU呢?其实最早的HPA是计划同时支持这两种指标的,但是实际的开发测试中发现,内存不是一个非常好的弹性伸缩判断条件。因为和CPU不同,很多内存型的应用,并不会因为HPA弹出新的容器而带来内存的快速回收,因为很多应用的内存都要交给语言层面的VM进行管理,也就是内存的回收是由VM的GC来决定的。这就有可能因为GC时间的差异导致HPA在不恰当的时间点震荡,因此在v1的版本中,

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