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通过Nginx Ingress对多个应用进行HPA

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多实例部署可以最大程度的保证应用的稳定性，但同时也会造成闲时资源的浪费和高额成本。手动调节方式工作量大还存在一定程度的滞后性。通过Nginx Ingress对多个应用进行HPA，可以自动根据应用的负载情况动态调整Pod副本数量，从而在保障应用稳定性和响应能力的同时，优化资源使用，降低成本。本文介绍通过Nginx Ingress对多个应用进行HPA的方法。

前提条件

通过Nginx Ingress对多个应用进行HPA前，需要将阿里云Prometheus指标转换成HPA可用的指标，您需要部署相关组件。

背景信息

在实际的生产中，您使用请求量来自动扩缩容时，可以通过注册http_requests_total来透出请求量指标，同时推荐使用Ingress组件自带的指标来进行HPA。

Ingress是Kubernetes API中的标准资源类型之一。Ingress实现的功能是将客户端请求的Host名称或请求的URL路径，转发到指定的Service资源中，即将Kubernetes集群外部的请求转发至集群内部的Service中，再被Service转发至Pod，处理客户端的请求。

Nginx Ingress Controller是部署于集群内部的Ingress控制器，可以为您提供性能更好，且定制性更高的使用方式。ACK集群提供的Nginx Ingress Controller在社区版本的基础上，整合了阿里云产品的一系列功能，提供了更加便捷的使用体验。

操作步骤

本教程包含两个ClusterIP型服务，通过Nginx Ingress实现对外的流量路由。基于nginx_ingress_controller_requests指标，为应用配置HPA，以实现随着流量的变化为Pod扩缩容的功能。

  1. 使用以下YAML文件创建业务Deployment和对应的Service。

    1. 创建nginx1.yaml文件。然后执行命令kubectl apply -f nginx1.yaml，创建应用test-app和对应的Service。

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: test-app
  labels:
    app: test-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: test-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: test-app
    spec:
      containers:
      - image: skto/sample-app:v2
        name: metrics-provider
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: test-app
  namespace: default
  labels:
    app: test-app
spec:
  ports:
    - port: 8080
      name: http
      protocol: TCP
      targetPort: 8080
  selector:
    app: test-app
  type: ClusterIP

    2. 创建nginx2.yaml文件。然后执行命令kubectl apply -f nginx2.yaml，创建应用sample-app和对应的Service。

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sample-app
  labels:
    app: sample-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sample-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample-app
    spec:
      containers:
      - image: skto/sample-app:v2
        name: metrics-provider
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sample-app
  namespace: default
  labels:
    app: sample-app
spec:
  ports:
    - port: 80
      name: http
      protocol: TCP
      targetPort: 8080
  selector:
    app: sample-app
  type: ClusterIP

  2. 创建ingress.yaml文件。然后执行kubectl apply -f ingress.yaml命令，部署Ingress资源。

    apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: test-ingress
  namespace: default
spec:
  ingressClassName: nginx
  rules:
    - host: test.example.com
      http:
        paths:
          - backend:
              service:
                name: sample-app
                port:
                  number: 80
            path: /
            pathType: ImplementationSpecific
          - backend:
              service:
                name: test-app
                port:
                  number: 8080
            path: /home
            pathType: ImplementationSpecific

    • host：指定服务访问域名。本示例使用test.example.com。

    • path：指定访问的URL路径。请求到来之后会根据路由规则匹配相应的Service，然后通过Service访问相应的Pod。

    • backend：由Service名称和Service端口组成，指定当前path转发的Service。

  3. 执行以下命令，获取Ingress资源。

    kubectl get ingress -o wide

    预期输出：

    NAME           CLASS   HOSTS              ADDRESS       PORTS   AGE                                                  
test-ingress   nginx   test.example.com   10.10.10.10   80      55s

  4. 部署成功后，可以通过/和/home两个路径分别访问Host地址。Nginx Ingress Controller会根据上方配置分别访问sample-app和test-app。通过阿里云Prometheus查询指标nginx_ingress_controller_requests，可以获取各应用的请求情况。

  5. 修改组件alibaba-cloud-metrics-adapter中的adapter.config文件，将Prometheus中的指标转换成HPA可用的指标。

    说明

    在进行本步骤前，请确保已完成了组件alibaba-cloud-metrics-adapter的部署和prometheus.url的配置。

    1. 登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择集群。

    2. 在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择应用 > Helm。

    3. 单击ack-alibaba-cloud-metrics-adapter。

    4. 在资源区域，单击adapter-config。

    5. 在adapter-config页面，单击页面右上角的YAML 编辑。

    6. 用以下代码替换值中的代码，然后单击页面下方的确定。

      关于以下配置项详解，请参考基于阿里云Prometheus指标的容器水平伸缩。

      rules:
- metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m]))
  name:
    as: ${1}_per_second
    matches: ^(.*)_requests
  resources:
    namespaced: false
    overrides:
      controller_namespace:
        resource: namespace
  seriesQuery: nginx_ingress_controller_requests

  6. 执行以下命令，查看指标输出。

    kubectl get --raw "/apis/external.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/*/nginx_ingress_controller_per_second" | jq .

    查询指标结果如下：

    {
  "kind": "ExternalMetricValueList",
  "apiVersion": "external.metrics.k8s.io/v1beta1",
  "metadata": {},
  "items": [
    {
      "metricName": "nginx_ingress_controller_per_second",
      "metricLabels": {},
      "timestamp": "2022-03-31T10:11:37Z",
      "value": "0"
    }
  ]
}

  7. 创建hpa.yaml文件。然后执行kubectl apply -f hpa.yaml命令，对业务应用sample-app和test-app分别部署HPA。

    apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: sample-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: sample-app
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: External
      external:
        metric:
          name: nginx_ingress_controller_per_second
          selector:
            matchLabels:
#可以通过这个字段对指标进行过滤，这里设置的字段会传入adapter.config中的<<.LabelMatchers>>标签。
              service: sample-app
#External指标类型下只支持Value和AverageValue类型的目标值。
        target:
          type: AverageValue
          averageValue: 30
----------
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: test-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: test-app
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: External
      external:
        metric:
          name: nginx_ingress_controller_per_second
          selector:
            matchLabels:
#可以通过这个字段对指标进行过滤，这里设置的字段会传入adapter.config中的<<.LabelMatchers>>标签。
              service: test-app
#External指标类型下只支持Value和AverageValue类型的目标值。
        target:
          type: AverageValue
          averageValue: 30

  8. 执行以下命令，查看HPA部署情况。

    kubectl get hpa

    预期输出：

    NAME         REFERENCE               TARGETS       MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
sample-hpa   Deployment/sample-app   0/30 (avg)   1         10        1          74s
test-hpa     Deployment/test-app     0/30 (avg)   1         10        1          59m

  9. HPA部署成功后，进行压测实验，观察业务应用是否会随着请求增大而扩容。

    1. 执行以下命令，对Host下的/home路径进行压测。

      ab -c 50 -n 5000 test.example.com/home

    2. 执行以下命令，查看HPA情况。

      kubectl get hpa

      预期输出：

      NAME         REFERENCE               TARGETS           MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
sample-hpa   Deployment/sample-app   0/30 (avg)        1         10        1          22m
test-hpa     Deployment/test-app     22096m/30 (avg)   1         10        3          80m

    3. 执行以下命令，对Host的根路径进行压测。

      ab -c 50 -n 5000 test.example.com/

    4. 执行以下命令，查看HPA情况。

      kubectl get hpa

      预期输出：

      NAME         REFERENCE               TARGETS           MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
sample-hpa   Deployment/sample-app   27778m/30 (avg)   1         10        2          38m
test-hpa     Deployment/test-app     0/30 (avg)        1         10        1          96m

      从上述结果可以看到，业务应用在请求量增大超过阈值的情况下成功扩容。

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  • 构建自定义操作系统镜像以提高复杂场景下弹性伸缩的便捷性，请参见弹性优化之自定义镜像。

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