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使用ASM指标实现工作负载的自动弹性伸缩

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服务网格ASM为ACK集群内的服务通信提供了一种非侵入式的生成遥测数据的能力。这种遥测功能提供了服务行为的可观测性，可以帮助运维人员对应用程序进行故障排除、维护和优化，而不会带来任何额外负担。根据监控的四个黄金指标维度（延迟、流量、错误和饱和度），服务网格ASM为管理的服务生成一系列指标。本文介绍如何使用ASM指标实现工作负载的自动弹性伸缩。

前提条件

背景信息

服务网格ASM为管理的服务生成一系列指标。更多信息，请参见Istio标准指标。

自动伸缩是一种根据资源使用情况进行自动扩缩工作负载的方法。Kubernetes中的自动伸缩具有以下两个维度：

  • 集群自动伸缩器CA（Cluster Autoscaler）：用于处理节点伸缩操作，可以增加或减少节点。

  • 水平自动伸缩器HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：用于自动伸缩应用部署中的Pod，可以调节Pod的数量。

Kubernetes提供的聚合层允许第三方应用程序将自身注册为API Addon组件来扩展Kubernetes API。这样的Addon组件可以实现Custom Metrics API，并允许HPA访问任意指标。HPA会定期通过Resource Metrics API查询核心指标（例如CPU或内存）以及通过Custom Metrics API获取特定于应用程序的指标，包括ASM提供的可观测性指标。弹性伸缩

步骤一：开启采集Prometheus监控指标

具体操作，请参见将监控指标采集到ARMS Prometheus。

步骤二：部署自定义指标API Adapter

  1. 执行以下命令，下载Adapter安装包，然后在ACK集群中安装部署自定义指标API Adapter。

    关于Adapter安装包的更多信息，请参见kube-metrics-adapter。

    ## 如果使用Helm v3。
helm -n kube-system install asm-custom-metrics ./kube-metrics-adapter  --set prometheus.url=http://prometheus.istio-system.svc:9090

  2. 安装完成后，通过以下方式确认kube-metrics-adapter已启用。

    • 执行以下命令，确认autoscaling/v2beta已存在。

      kubectl api-versions |grep "autoscaling/v2beta"

      预期输出：

      autoscaling/v2beta

    • 执行以下命令，确认kube-metrics-adapter Pod状态。

      kubectl get po -n kube-system |grep metrics-adapter

      预期输出：

      asm-custom-metrics-kube-metrics-adapter-85c6d5d865-2****          1/1     Running   0          19s

    • 执行以下命令，列出Prometheus适配器提供的自定义外部指标。

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

      预期输出：

      {
  "kind": "APIResourceList",
  "apiVersion": "v1",
  "groupVersion": "external.metrics.k8s.io/v1beta1",
  "resources": []
}

步骤三：部署示例应用

  1. 创建test命名空间。具体操作，请参见管理命名空间与配额。

  2. 启用Sidecar自动注入。具体操作，请参见安装Sidecar代理。

  3. 部署示例应用。

    1. 使用以下内容，创建podinfo.yaml文件。

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: podinfo
  namespace: test
  labels:
    app: podinfo
spec:
  minReadySeconds: 5
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 0
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: podinfo
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
      labels:
        app: podinfo
    spec:
      containers:
      - name: podinfod
        image: stefanprodan/podinfo:latest
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9898
          name: http
          protocol: TCP
        command:
        - ./podinfo
        - --port=9898
        - --level=info
        livenessProbe:
          exec:
            command:
            - podcli
            - check
            - http
            - localhost:9898/healthz
          initialDelaySeconds: 5
          timeoutSeconds: 5
        readinessProbe:
          exec:
            command:
            - podcli
            - check
            - http
            - localhost:9898/readyz
          initialDelaySeconds: 5
          timeoutSeconds: 5
        resources:
          limits:
            cpu: 2000m
            memory: 512Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 64Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: podinfo
  namespace: test
  labels:
    app: podinfo
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - name: http
      port: 9898
      targetPort: 9898
      protocol: TCP
  selector:
    app: podinfo

    2. 执行以下命令，部署podinfo。

      kubectl apply -n test -f podinfo.yaml

  4. 为了触发自动弹性伸缩，需要在命名空间test中部署负载测试服务，用于触发请求。

    1. 使用以下内容，创建loadtester.yaml文件。

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: loadtester
  namespace: test
  labels:
    app: loadtester
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: loadtester
  template:
    metadata:
      labels:
        app: loadtester
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
    spec:
      containers:
        - name: loadtester
          image: weaveworks/flagger-loadtester:0.18.0
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          ports:
            - name: http
              containerPort: 8080
          command:
            - ./loadtester
            - -port=8080
            - -log-level=info
            - -timeout=1h
          livenessProbe:
            exec:
              command:
                - wget
                - --quiet
                - --tries=1
                - --timeout=4
                - --spider
                - http://localhost:8080/healthz
            timeoutSeconds: 5
          readinessProbe:
            exec:
              command:
                - wget
                - --quiet
                - --tries=1
                - --timeout=4
                - --spider
                - http://localhost:8080/healthz
            timeoutSeconds: 5
          resources:
            limits:
              memory: "512Mi"
              cpu: "1000m"
            requests:
              memory: "32Mi"
              cpu: "10m"
          securityContext:
            readOnlyRootFilesystem: true
            runAsUser: 10001
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: loadtester
  namespace: test
  labels:
    app: loadtester
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: loadtester
  ports:
    - name: http
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: http

    2. 执行以下命令，部署负载测试服务。

      kubectl apply -n test -f loadtester.yaml

  5. 验证部署示例应用和负载测试服务是否成功。

    1. 执行以下命令，确认Pod状态。

      kubectl get pod -n test

      预期输出：

      NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
loadtester-64df4846b9-nxhvv   2/2     Running   0          2m8s
podinfo-6d845cc8fc-26xbq      2/2     Running   0          11m

    2. 执行以下命令，进入负载测试器容器，并使用hey命令生成负载。

      export loadtester=$(kubectl -n test get pod -l "app=loadtester" -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')
kubectl -n test exec -it ${loadtester} -c loadtester -- hey -z 5s -c 10 -q 2 http://podinfo.test:9898

      返回结果，生成负载成功，说明示例应用和负载测试服务部署成功。

步骤四：使用ASM指标配置HPA

定义一个HPA，该HPA将根据每秒接收的请求数来扩缩Podinfo的工作负载数量。当平均请求流量负载超过10 req/sec时，将指示HPA扩大部署。

  1. 使用以下内容，创建hpa.yaml。

    apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: podinfo
  namespace: test
  annotations:
    metric-config.external.prometheus-query.prometheus/processed-requests-per-second: |
      sum(
          rate(
              istio_requests_total{
                destination_workload="podinfo",
                destination_workload_namespace="test",
                reporter="destination"
              }[1m]
          )
      ) 
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: podinfo
  metrics:
    - type: External
      external:
        metric:
          name: prometheus-query
          selector:
            matchLabels:
              query-name: processed-requests-per-second
        target:
          type: AverageValue
          averageValue: "10"

  2. 执行以下命令，部署HPA。

    kubectl apply -f hpa.yaml

  3. 执行以下命令，验证HPA是否部署成功。

    列出Prometheus适配器提供的自定义外部指标。

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

    预期输出：

    {
  "kind": "APIResourceList",
  "apiVersion": "v1",
  "groupVersion": "external.metrics.k8s.io/v1beta1",
  "resources": [
    {
      "name": "prometheus-query",
      "singularName": "",
      "namespaced": true,
      "kind": "ExternalMetricValueList",
      "verbs": [
        "get"
      ]
    }
  ]
}

    返回结果中包含自定义的ASM指标的资源列表，说明HPA部署成功。

验证自动弹性伸缩

  1. 执行以下命令，进入测试器容器，并使用hey命令生成工作负载请求。

    kubectl -n test exec -it ${loadtester} -c loadtester -- sh
~ $ hey -z 5m -c 10 -q 5 http://podinfo.test:9898

  2. 执行以下命令，查看自动伸缩状况。

    说明

    默认情况下，指标每30秒执行一次同步，并且只有在最近3分钟~5分钟内容器没有重新缩放时，才可以进行放大或缩小。这样，HPA可以防止冲突决策的快速执行，并为集群自动扩展程序预留时间。

    watch kubectl -n test get hpa/podinfo

    预期输出：

    NAME      REFERENCE            TARGETS          MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
podinfo   Deployment/podinfo   8308m/10 (avg)   1         10        6          124m

    一分钟后，HPA将开始扩大工作负载，直到请求/秒降至目标值以下。负载测试完成后，每秒的请求数将降为零，并且HPA将开始缩减工作负载Pod数量，几分钟后上述命令返回结果中的REPLICAS副本数将恢复为一个。

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