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使用 tke-autoscaling-placeholder 實現秒級彈性伸縮的方法

背景

當 TKE 集群配置了節(jié)點池并啟用了彈性伸縮，在節(jié)點資源不夠時可以觸發(fā)節(jié)點的自動擴容 (自動買機器并加入集群)，但這個擴容流程需要一定的時間才能完成，在一些流量突高的場景，這個擴容速度可能會顯得太慢，影響業(yè)務。 tke-autoscaling-placeholder 可以用于在 TKE 上實現秒級伸縮，應對這種流量突高的場景。

原理是什么?

tke-autoscaling-placeholder 實際就是利用低優(yōu)先級的 Pod 對資源進行提前占位(帶 request 的 pause 容器，實際不怎么消耗資源)，為一些可能會出現流量突高的高優(yōu)先級業(yè)務預留部分資源作為緩沖，當需要擴容 Pod 時，高優(yōu)先級的 Pod 就可以快速搶占低優(yōu)先級 Pod 的資源進行調度，而低優(yōu)先級的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 則會被 "擠走"，狀態(tài)變成 Pending，如果配置了節(jié)點池并啟用彈性伸縮，就會觸發(fā)節(jié)點的擴容。這樣，由于有了一些資源作為緩沖，即使節(jié)點擴容慢，也能保證一些 Pod 能夠快速擴容并調度上，實現秒級伸縮。要調整預留的緩沖資源多少，可根據實際需求調整 tke-autoscaling-placeholder的 request 或副本數。

有什么使用限制?

使用該應用要求集群版本在 1.18 以上。

如何使用?

安裝 tke-autoscaling-placeholder

在應用市場找到 tke-autoscaling-placeholder，點擊進入應用詳情，再點 創(chuàng)建應用:

選擇要部署的集群 id 與 namespace，應用的配置參數中最重要的是 replicaCount 與 resources.request，分別表示 tke-autoscaling-placeholder 的副本數與每個副本占位的資源大小，它們共同決定緩沖資源的大小，可以根據流量突高需要的額外資源量來估算進行設置。

最后點擊創(chuàng)建，你可以查看這些進行資源占位的 Pod 是否啟動成功:

$ kubectl get pod -n default
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-2p6ww  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-55jw7  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-6rq9r  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-7c95t  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-bfg8r  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-cfqt6  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-gmfmr  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-grwlh  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-ph7vl  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-xmrmv  1/1   Running  0     8s

tke-autoscaling-placeholder 的完整配置參考下面的表格:

參數	描述	默認值
replicaCount	placeholder 的副本數	10
image	placeholder 的鏡像地址	ccr.ccs.tencentyun.com/library/pause:latest
resources.requests.cpu	單個 placeholder 副本占位的 cpu 資源大小	300m
resources.requests.memory	單個 placeholder 副本占位的內存大小	600Mi
lowPriorityClass.create	是否創(chuàng)建低優(yōu)先級的 PriorityClass (用于被 placeholder 引用)	true
lowPriorityClass.name	低優(yōu)先級的 PriorityClass 的名稱	low-priority
nodeSelector	指定 placeholder 被調度到帶有特定 label 的節(jié)點	{}
tolerations	指定 placeholder 要容忍的污點	[]
affinity	指定 placeholder 的親和性配置	{}

部署高優(yōu)先級 Pod

tke-autoscaling-placeholder 的優(yōu)先級很低，我們的業(yè)務 Pod 可以指定一個高優(yōu)先的 PriorityClass，方便搶占資源實現快速擴容，如果沒有可以先創(chuàng)建一個:

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
 name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "high priority class"

在我們的業(yè)務 Pod 中指定 priorityClassName 為高優(yōu)先的 PriorityClass:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: nginx
spec:
 replicas: 8
 selector:
  matchLabels:
   app: nginx
 template:
  metadata:
   labels:
    app: nginx
  spec:
   priorityClassName: high-priority # 這里指定高優(yōu)先的 PriorityClass
   containers:
   - name: nginx
    image: nginx
    resources:
     requests:
      cpu: 400m
      memory: 800Mi

當集群節(jié)點資源不夠，擴容出來的高優(yōu)先級業(yè)務 Pod 就可以將低優(yōu)先級的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 資源搶占過來并調度上，然后 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 再 Pending:

$ kubectl get pod -n default
NAME                     READY  STATUS  RESTARTS  AGE
nginx-bf79bbc8b-5kxcw             1/1   Running  0     23s

到此這篇關于使用 tke-autoscaling-placeholder 實現秒級彈性伸縮的文章就介紹到這了,更多相關tke-autoscaling-placeholder 實現秒級彈性伸縮內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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