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:

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

修改 metrics-server 负载配置，添加启动参数

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 

查看 metrics-server 日志发现抓取指标间隔为 15s

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：

apiVersion: autoscaling/v2kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:  name: app01  namespace: huspec:  scaleTargetRef:    apiVersion: apps/v1    kind: Deployment    name: app01  minReplicas: 1  maxReplicas: 10  metrics:  - type: Resource    resource:      name: cpu      target:        type: Utilization        averageUtilization: 50

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

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

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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