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Kubernetes Pod 的水平自动伸缩机制（Horizontal Pod Autoscaler）

HPA 机制是基于 Pod 的历史 CPU 利用率（也支持自定义的 metric，如应用的 QPS 等）来计算副本数量。适用于 replication controller, deployment 和 replica set。有些对象不适合使用，例如：DaemonSets

HPA 被实现为 Kubernetes 的 API 资源和控制器（controller）, 该资源确定了控制器的行为，控制器周期性（默认15s）的计算当前平均 CPU 利用率与用户配置的阈值（target）是否相匹配

HPA 如何工作？

在每个周期，HPA 控制器会查询预先定义的 metrics（包含自定义 metrics）的资源使用情况

• 针对每个 pod 内置的 metrics (比如 CPU)，控制器会从 metrics API 获取每个 Pod 对应的 metrics 数据。如果配置了利用率值（target utilization value）控制器会转换为百分比值。如果配置为原始值（raw value），则直接计算。控制器会根据所有 pods 计算一个平均值然后提供一个速率值（ratio value）用来控制伸缩副本的速度

注意：如果有些 pod 没有相关指标，那么控制器不会采取任何动作

• 针对每个 pod 自定义的 metrics，控制器行为相似，只有一点区别：只支持始值，不支持利用率值

HPA 通常从聚合（aggregated）APIs（metrics.k8s.iod, custom.metrics.k8s.io, external.metrics.k8s.io） 获取 metrics。metrics.k8s.io API 通常由 metrics-server 提供，它需要独立部署。更多细节参考 metrics-server

HPA 算法

desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currenMetricValue / desiredMetricValue )]