Kubernetes 如何计算 HPA 的 CPU 利用率？

Question

我想了解 HPA 如何跨 Pod 计算 CPU 利用率。

根据这个doc，它需要一个 pod 的 CPU 利用率平均值（过去 1 分钟的平均值）除以该 pod 请求的 CPU。然后计算所有 pod 的 CPU 的算术平均值。

不幸的是，该文档包含一些过时的信息，例如 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 默认设置为 30 秒，但在 the official doc 中，默认值为 15 秒。

当我测试时，我注意到 HPA 甚至在平均 CPU 达到我设置的阈值（即 90%）之前就扩大了，这让我认为它可能会占用 Pod 的最大 CPU 而不是平均值。

我的问题是在哪里可以找到更新的文档以准确了解 HPA 的工作原理？

Answer 1

请注意，我手头没有Kubernetes集群，这是基于k8s源代码的理论答案。
看看这是否真的符合你的经验。

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Kubernetes 是开源的，这里好像是HPA code。

函数 GetResourceReplica 和 calcPlainMetricReplicas（用于非利用率百分比）计算给定当前指标的副本数。
两者都使用GetMetricUtilizationRatio返回的usageRatio，这个值乘以Replica中当前就绪的pod数量得到新的pod数量：

New_number_of_pods = Old_numbers_of_ready_pods * usageRatio

有一个容差检查（即，如果usageRatio 足够接近 1，则什么都不做）并且挂起和未知状态的 pod 被忽略（考虑使用 0% 的资源），而没有指标的 pod被认为使用了 100% 的资源。

usageRatio 是由 GetResourceUtilizationRatio 计算的，它传递了 所有 pod 的指标和（资源的）请求，如下所示：

utilization = Total_sum_resource_usage_all_pods / Total_sum_resource_requests_all_pods
usageRatio = utilization * 100 / targetUtilization

targetUtilization 来自 HPA 规范。
代码比我的这个摘要更容易阅读，在这种情况下，术语请求意味着“资源请求”（这是有根据的猜测）。

所以我想说 90% 是所有 pod 的资源使用率，因为它们都是单个 pod，请求每个 pod 请求的总和，并在它们都运行时收集指标单个专用节点。

Answer 2

根据https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/78988#issuecomment-502106361，这取决于配置以及指标服务器和 kublet 报告的问题，HPA 应该只使用以下信息： https://kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline/#cpu

我认为持续时间应该由 kubelet 的 --housekeeping-interval 定义，默认为 10 秒