如何通过AHPA配置自定义指标以实现应用扩缩_容器服务 Kubernetes 版 ACK(ACK)-阿里云帮助中心

很多场景中需要根据自定义指标（例如HTTP请求的QPS、消息队列的长度等）对应用进行扩缩容。AHPA（Autoscaling Horizontal Pod Autoscaler）提供了External Metrics机制，结合alibaba-cloud-metrics-adapter组件，可以为应用提供更加丰富的扩缩容机制。本文介绍如何通过AHPA配置自定义指标以实现应用扩缩容。

前提条件

已创建ACK托管集群或ACK Serverless集群。详细信息，请参见创建Kubernetes托管版集群、创建集群。
已安装AHPA Controller组件。

步骤一：准备示例

登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择集群。
在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择工作负载 > 无状态。
在无状态页面，单击使用YAML创建资源。

在创建页面，使用如下YAML，创建应用sample-app、对应的Service以及压测示例fib-loader-qps，然后单击创建。

说明

此容器暴露出自定义指标requests_per_second，用来标识每秒访问次数。

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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: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/knative-sample-fib-server:v1
        name: metrics-provider
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
        env:
        - name: NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name

在创建页面，使用如下YAML，创建ServiceMonitor，然后单击创建。

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apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: sample-app
  namespace: default
spec:
  endpoints:
  - interval: 30s
    port: http
    path: /metrics
  namespaceSelector:
    any: true
  selector:
    matchLabels:
      app: sample-app

开启ServiceMonitor。
1. 登录ARMS控制台。
2. 在左侧导航栏选择Prometheus监控 > 实例列表，进入可观测监控 Prometheus 版的实例列表页面。
3. 在页面顶部，选择Prometheus实例所在的地域，单击目标实例名称（与集群同名）。
4. 在左侧导航栏选择服务发现，然后在右侧页面单击配置页签，然后单击ServiceMonitor页签。
5. 在sample-app所在行，开启操作列的开关。

步骤二：部署Metrics Adapter

获取HTTP API的内网地址。
1. 登录ARMS控制台。
2. 在左侧导航栏选择Prometheus监控 > 实例列表，进入可观测监控 Prometheus 版的实例列表页面。
3. 在实例列表页面顶部，选择Prometheus实例所在的地域，然后单击目标实例名称（格式为arms_metrics_{RegionId}_XXX）。
4. 在左侧导航栏单击设置，在HTTP API地址（Grafana 读取地址）区域，查看并记录内网地址（Prometheus URL）。
  - （可选）如果开启了Token，则需要设置访问Token。请记录Token的值。
  - 查看并记录内网地址（Prometheus URL）。

部署ack-alibaba-cloud-metrics-adapter。

登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择市场 > 应用市场。
单击应用目录页签，搜索并单击ack-alibaba-cloud-metrics-adapter。
在ack-alibaba-cloud-metrics-adapter页面，单击右上角的一键部署。
在基本信息配置向导中，选择集群和命名空间，然后单击下一步。

在参数配置配置向导中，选择Chart版本。根据在获取HTTP API的内网地址获取的值，在参数区域配置prometheus.url和prometheus.prometheusHeader，然后单击确定。

  prometheus:
    enabled: true
    # 填写HTTP API的内网地址，即阿里云Prometheus监控的URL地址。
    url: http://cn-beijing-intranet.arms.aliyuncs.com:9090/api/v1/prometheus/6b4b40986a3bec4f92ea418534****/115964845466****/arms-metrics-6fae216078e4****/cn-beijing
    # 阿里云Prometheus开启鉴权Token后，请配置prometheusHeader Authorization。
    prometheusHeader:
    - Authorization: eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjIwMDc1MTY0MDksImlzcyI6Imh0dHA6******liYWJhY2xvdWQuY29tIiwiaWF0IjoxNjkyMTU2NDA5LCJqdGkiOiI3NmRkOWJkOS0zYzBkLTRjY2MtOTFkYy1lZTU1OGFkNjg3NmMifQ.gltEJ7g4j-QPao2durNk3OiEBYhv2F_nzG-cncVfFtY

配置自定义指标。

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。
在alibaba-cloud-metrics-adapter所在行，单击操作列的更新。

将下面的YAML文件内容复制，然后粘贴并覆盖模板中对应的参数。注意下面示例说明中的requests_per_second，需要修改为实际对应的指标，对应Prometheus每秒请求数指标。然后单击更新。

  ......
  prometheus:
    adapter:
      rules:
        custom:
        - metricsQuery: sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>})
          name:
            as: requests_per_second
          resources:
            overrides:
              namespace:
                resource: namespace
          seriesQuery: requests_per_second # 设置指标名称，请确保阿里云Prometheus中指标和此处一致。
        default: false
    enabled: true    # 这里设置为true，打开Prometheus Adapter。
    ......

执行如下命令，通过Custom Metrics指标查询方式，查看可用指标详情。

kubectl get --raw "/apis/external.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/requests_per_second"
{"kind":"ExternalMetricValueList","apiVersion":"external.metrics.k8s.io/v1beta1","metadata":{},"items":[{"metricName":"requests_per_second","metricLabels":{},"timestamp":"2023-08-15T07:59:09Z","value":"10"}]}

步骤三：部署AHPA

创建如下AHPA资源。

设置external.metric，指定指标名称以及matchLabels。指标名称与配置自定义指标中的指标名称保持一致。这里指定自定义指标为requests_per_second。
设置目标阈值，这里指定AverageValue为10，表示每秒请求数超过10就开始扩容。

展开查看YAML详细信息

apiVersion: autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1
kind: AdvancedHorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: customer-deployment
  namespace: default
spec:
  metrics:
  - external:
      metric:
        name: requests_per_second
        selector:
          matchLabels:
            namespace: default
            service: sample-app
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 10
    type: External
  minReplicas: 0
  maxReplicas: 50
  prediction:
    quantile: 95
    scaleUpForward: 180
  scaleStrategy: observer
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: sample-app
  instanceBounds:
  - startTime: "2023-08-01 00:00:00"
    endTime: "2033-08-01 00:00:00"
    bounds:
    - cron: "* 0-8 ? * MON-FRI"
      maxReplicas: 50
      minReplicas: 4
    - cron: "* 9-15 ? * MON-FRI"
      maxReplicas: 50
      minReplicas: 5
    - cron: "* 16-23 ? * MON-FRI"
      maxReplicas: 50
      minReplicas: 1

执行如下命令，查看AHPA结果。

custom-metric % kubectl get ahpa
NAME                  STRATEGY   REFERENCE                   METRIC                TARGETS     DESIREDPODS   REPLICAS   MINPODS   MAXPODS   AGE
customer-deployment   observer   Deployment/sample-app       requests_per_second   60000m/10   6             1          1         50        7h53m

K8s需要高精度时，会使用单位m或k。例如1001m=1.001，这里60000m=60。预期输出表明，每秒请求数为60，超过了设置的目标阈值10，计算出期望Pod数（DESIREDPODS）为6。