如何使 Kubernetes 集群自动扩容？Cluster Autoscaler 全面解析 _小知识

当我们使用 Kubernetes 部署应用后，会发现如果用户增长速度超过预期，以至于计算资源不够时，你会怎么做呢？Kubernetes 给出的解决方案就是：自动伸缩（auto-scaling），通过自动伸缩组件之间的配合，可以 7*24 小时的监控着你的集群，动态变化负载，以适应你的用户需求。

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自动伸缩组件水平自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaler，HPA）
HPA 可以基于实时的 CPU 利用率自动伸缩 Replication Controller、Deployment 和 Replica Set 中的 Pod 数量。也可以通过搭配 Metrics Server 基于其他的度量指标。
垂直自动伸缩（Vertical Pod Autoscaler，VPA）
VPA 可以基于 Pod 的使用资源来自动设置 Pod 所需资源并且能够在运行时自动调整资源。
集群自动伸缩（Cluster Autoscaler，CA）
CA 是一个可以自动伸缩集群 Node 的组件。如果集群中有未被调度的 Pod，它将会自动扩展 Node 来使 Pod 可用，或是在发现集群中的 Node 资源使用率过低时，删除 Node 来节约资源。
插件伸缩（Addon Resizer）
这是一个小插件，它以 Sidecar 的形式来垂直伸缩与自己同一个部署中的另一个容器，目前唯一的策略就是根据集群中节点的数量来进行线性扩展。通常与 [Metrics Server](
https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/cluster/addons/metrics-server/metrics-server-deployment.yaml#L66) 配合使用，以保证其可以负担不断扩大的整个集群的 metrics API 服务。
通过 HPA 伸缩无状态应用，VPA 伸缩有状态应用，CA 保证计算资源，它们的配合使用，构成了一个完整的自动伸缩解决方案。
Cluster Autoscaler 详细介绍上面介绍的四个组件中，HPA 是在 kubernetes 代码仓库中的，随着 kubernetes 的版本进行更新发布，不需要部署，可以直接使用。其他的三个组件都在官方社区维护的仓库(
https://github.com/kubernetes/autoscaler)中，Cluster Autoscaler 的 v1.0(GA) 版本已经随着 kubernetes 1.8 一起发布，剩下两个则还是 beta 版本。
部署Cluster Autoscaler 通常需要搭配云厂商使用，它提供了 Cloud Provider 接口供各个云厂商接入，云厂商通过伸缩组（Scaling Group）或节点池（Node Pool）的功能对 ECS 类产品节点进行增加删除等操作。

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目前（v1.18.1）已接入的云厂商：
Alicloud：https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/alicloud/README.md
Aws：https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md
Azure：https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/azure/README.md
Baiducloud：https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/baiducloud/README.md
Digitalocean：https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/digitalocean/README.md
googleCloud GCE：https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/cluster-management/#upgrading-google-compute-engine-clusters
GoogleCloud GKE：https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/cluster-autoscaler
OpenStack Magnum：https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/magnum/README.md
Packet：https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/packet/README.md
启动参数：
https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md#
what-are-the-parameters-to-ca
工作原理Cluster Autoscaler 抽象出了一个 NodeGroup 的概念，与之对应的是云厂商的伸缩组服务。Cluster Autoscaler 通过 CloudProvider 提供的 NodeGroup 计算集群内节点资源，以此来进行伸缩。
在启动后，Cluster Autoscaler 会定期（默认 10s）检查未调度的 Pod 和 Node 的资源使用情况，并进行相应的 Scale UP 和 Scale Down 操作。
Scale UP
当 Cluster Autoscaler 发现有 Pod 由于资源不足而无法调度时，就会通过调用 `Scale UP` 执行扩容操作。
在 Scale UP 中会只会计算在 NodeGroup 中存在的 Node，我们可以将 Worker Node 统一交由伸缩组进行管理。并且由于伸缩组非同步加入的特性，也会考虑到 Upcoming Node 。
为了业务需要，集群中可能会有不同规格的 Node，我们可以创建多个 NodeGroup，在扩容时会根据 --expander 选项配置指定的策略，选择一个扩容的节点组，支持如下[五种策略](
https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md#what-are-expanders)：