在 Kubernetes HPA 中过度配置 Pod 资源

Question

目前，如果我们想在 kubernetes 中使用 Horizo​​ntal Pod 自动缩放，我们需要为我们想要做的服务指定以下内容：

   Limits:
      cpu:  150m
      memory:   150Mi
    Requests:
      cpu:      42m
      memory:       50Mi

我有一些服务都可以使用 HPA 进行扩展。

我们能否过度供应这些服务？ 像这些服务一样，资源添加超出了 VM 可用的总资源。

更新:: 1.对问题的更多解释，2.添加图片

考虑一种情况：假设 pod 的请求在总可用 CPU 范围内，但超出限制

例如：

总可用 CPU 为 1000m 内核，2 个 pod，每个 500m 内核 requests 和 limit 1000m。

如果总长度只有 1000m，我可以将这个限制设置为每个 1000m 吗？

如果是？ Update2：

现在，如果 pod 2 没有使用其全部 500m 的 CPU 内核，并且 pod 1 有 达到其总请求限制 500m，

这个 pod 现在可以使用超过 500m 的核心，而这些核心没有被 第二个作为限制设置为 1000 ？

如果不是？ Update2：我猜这不再有效

那我猜无法完成过度配置？

Answer 1

先简单解释一下Autoscaling Algorithm：

每 30 秒一次（--horizontal-pod-autoscaler-sync-period 默认值），自动缩放器控制循环将 Pod 排队并收集它们的 CPU 利用率。然后，它将该值的算术平均值与配置的阈值进行比较，并调整副本数以匹配所需的 CPU 利用率目标。 CPU 利用率是 pod 过去 1 分钟 CPU 使用率除以 pod 请求的 CPU 的平均值。目前，CPU 使用率取自 Heapster 服务（应该存在于 kube-system 命名空间中）。

在这部分，资源请求、资源限制和 pod 亲和性都没有用处。我们只得到了所需数量的副本。 然后调度器参与自动伸缩过程，并根据副本数开始调度 Pod。此时会考虑资源请求、资源限制和 pod 亲和性来决定下一个 pod 副本将部署到哪个节点。

根据上面提到的，您可以有多个部署不能同时扩展到最大副本数。但是在资源不足的情况下，首先谁扩容 - 消耗资源，任何其他不适合剩余资源的 Pod 将不会被调度，直到资源再次空闲。

在 GCP 或 GKE 上，您可以在需要更多计算能力时使用autoscaler 向集群添加新节点，并在负载下降时移除它们。这将有助于避免“过度配置”，因为您始终可以拥有所需数量的计算能力，不多也不少。

更新： 调度程序根据可用资源、命名空间上设置的默认或配置限制以及 pod 亲和性来决定是否运行 pod。

限制每个特定 pod 的工作，限制其资源消耗；它们并非旨在限制多个 pod 的汇总资源消耗。

使用请求中提到的资源量启动 pod。

例如，如果您在节点上有 1000 个 CPU，并且 Pod 请求 500 个限制为 1000，则调度程序知道其他 500 个可用，即使 Pod 消耗所有资源达到限制。因此，在具有 1000 个 CPU 可用的节点上，您可以启动两个 pod，每个请求 500 和限制 1000。