基于流量请求数实现Knative服务自动扩缩容_服务网格(ASM)-阿里云帮助中心

Knative on ASM中提供开箱即用、基于流量请求的自动扩缩容KPA（Knative Pod Autoscaler）功能。当您遇到因业务流量波动导致的服务性能不稳定或资源浪费问题时，可以基于流量请求数实现服务自动扩缩容。通过监控和分析实时流量数据动态调整服务实例数，既能保障高峰期的服务质量和用户体验，又能有效节约闲置资源，在降低成本的同时提高系统整体效能。

前提条件

已使用Knative on ASM创建Knative服务。具体操作，请参见使用Knative on ASM部署Serverless应用。

说明

本示例以默认域名example.com为例为您演示功能。如需使用自定义域名, 请参见在Knative on ASM中使用自定义域名。

自动扩缩容介绍

Knative Serving为每个Pod注入QUEUE代理容器（queue-proxy）。该容器负责向Autoscaler报告业务容器的并发指标。接收到这些指标之后，Autoscaler会根据并发请求数及缩放算法，调整Deployment的Pod数量，从而实现自动扩缩容。

扩缩容

并发数和QPS

并发数指同一时刻Pod的接收的请求数；QPS指Pod每秒响应的请求数，即最大吞吐能力。

并发数的增加并不一定会导致QPS增加。应用在访问压力较大的情况下，如果并发数增加，可能导致系统超负荷工作，CPU、内存等其他消耗导致系统性能下降，从而导致响应延迟，QPS反而会下降。

算法

Knative Pod Autoscaler（KPA）基于每个Pod的平均请求数（或并发数）进行自动扩缩容，Knative默认使用基于并发数的自动弹性，每个Pod的最大并发数为100。此外，Knative还提供了目标使用率（target-utilization-percentage）的概念，用于指定自动扩缩容的目标使用率。

基于并发数弹性为例，Pod数计算方式如为：Pod数=并发请求总数/（Pod最大并发数*目标使用率）

例如，如果服务中Pod最大并发数设置为10，目标使用率设置为0.7，此时如果接收到了100个并发请求，则Autoscaler就会创建15个Pod（即100/(0.7*10)≈15）。

KPA基于每个Pod的平均请求数（或并发数）来进行自动扩缩容，并结合了Stable稳定模式和Panic恐慌模式两个概念，以实现精细化的弹性。

Stable稳定模式
在稳定模式中，KPA会在默认的稳定窗口期（默认为60秒）内计算Pod的平均并发数。根据这个平均并发数，KPA会调整Pod的数量，以保持稳定的负载水平。
Panic恐慌模式
在恐慌模式中，KPA会在恐慌窗口期（默认为6秒）内计算Pod的平均并发数。恐慌窗口期=稳定窗口期*panic-window-percentage（panic-window-percentage取值是0～1，默认是0.1）。当请求突然增加导致当前Pod的使用率超过恐慌窗口百分比时，KPA会快速增加Pod的数量以满足负载需求。

在KPA中，弹性生效的判断是基于恐慌模式下计算得出的Pod数量是否超过恐慌阈值（PanicThreshold）。恐慌阈值=panic-threshold-percentage/100，panic-threshold-percentage默认为200，即恐慌阈值默认为2。

综上所述，如果在恐慌模式下计算得出的Pod数量大于或等于当前Ready Pod数量的两倍，那么KPA将使用恐慌模式下计算得出的Pod数量进行弹性生效；否则，将使用稳定模式下计算得出的Pod数量。

KPA配置介绍

KPA的全局默认配置位于kantive-serving命名空间下ConfigMap的config-autoscaler中。您可以执行以下命令，查看config-autoscaler的默认配置。下文介绍重点参数。

kubectl -n knative-serving get cm config-autoscaler -o yaml

预期输出（已忽略代码中的注释部分）：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: config-autoscaler
  namespace: knative-serving
data:
  _example:
    container-concurrency-target-default: "100"
    container-concurrency-target-percentage: "0.7"
    enable-scale-to-zero: "true"
    max-scale-up-rate: "1000"
    max-scale-down-rate: "2"
    panic-window-percentage: "10"
    panic-threshold-percentage: "200"
    scale-to-zero-grace-period: "30s"
    scale-to-zero-pod-retention-period: "0s"
    stable-window: "60s"
    target-burst-capacity: "200"
    requests-per-second-target-default: "200"

_example字段下展示的参数配置为默认值。如需修改，请将_example字段下相应的字段复制到data字段下进行修改。

说明

对config-autoscaler所做的修改对全局的Knative service生效。如需单独对某个Knative service进行修改，您可以通过Annotation注解的方式。具体操作，请参考下文场景一：设置并发请求数实现自动扩缩容、场景二：设置扩缩容边界实现自动扩缩容。

为KPA配置缩容至0

字段	描述	示例值
scale-to-zero-grace-period	在缩容至0之前，inactive revision保留的运行时间（最小时间为30s）。	30s
stable-window	Stable模式运行时，Autoscaler在稳定窗口期下平均并发数下的操作。此外, stable-window也可以在Revision注释中配置，例如`autoscaling.knative.dev/window: 60s`。	60s
enable-scale-to-zero	设置字段为`true`。	true

配置Autoscaler的并发数

字段	描述	示例值
container-concurrency-target-default	定义在指定时间（软限制）需要多少并发请求，为Knative中Autoscaler的推荐配置。ConfigMap中默认配置的并发target为100。此外, 此字段值可以通过Revision中的`autoscaling.knative.dev/target`注释进行修改，例如`autoscaling.knative.dev/target: 50`。	100
containerConcurrency	限制在给定时间内允许并发请求的数量。 1：确保一次只有1个请求由Revision给定的容器实例处理。 2-N：请求的并发值限制为2或更多。 0：不作限制，由系统自身决定。	0
container-concurrency-target-percentage	并发百分比，即并发因子，会直接参与扩缩容并发数计算。*实际扩缩容并发数=target（或者containerConcurrency）container-concurrency-target-percentage。*例如，如果并发数target或者containerConcurrency设置值为`100`，并发因子container-concurrency-target-percentage为`0.7`，那么实际担当并发数达到70（1000.7）时就会触发扩容操作。	0.7

配置扩缩容边界

通过minScale和maxScale，可以配置应用程序提供服务的最小和最大Pod数量，以控制服务冷启动或者控制计算成本。

说明

如果未设置minScale注释，Pod将缩放至0。
如果未设置maxScale注释，创建的Pod数量将没有上限。
如果设置config-autoscaler的enable-scale-to-zero为false，Pod将缩放至1。

minScale和maxScale可以在Revision模板中按照以下方式进行配置。

spec:
  template:
    metadata:
      autoscaling.knative.dev/minScale: "2"
      autoscaling.knative.dev/maxScale: "10"

场景一：设置并发请求数实现自动扩缩容

本场景将在集群中部署autoscale-go应用，通过设置并发请求数，基于KPA实现自动扩缩容。

说明

关于如何使用Knative on ASM创建Knative服务，请参见使用Knative on ASM部署Serverless应用。

创建autoscale-go.yaml，设置并发目标数为10，即autoscaling.knative.dev/target取值为10。

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: autoscale-go
  namespace: default
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: autoscale-go
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/target: "10"
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/autoscale-go:0.1

使用kubectl连接到集群，在命令行执行以下命令部署autoscale-go。
```
kubectl apply -f autoscale-go.yaml
```
登录ASM控制台，单击目标实例名称，然后选择ASM网关 > 入口网关，在服务地址区域，获取IP。
使用Hey压测工具，执行30s内保持50个并发请求。
关于Hey压测工具的安装步骤和详细信息，请参见Hey。
说明
请将xxx.xxx.xxx.xxx替换为您实际的访问网关地址。关于如何获取访问网关地址的具体操作，请参见获取访问网关地址。
```
hey -z 30s -c 50   -host "autoscale-go.default.example.com"   "http://xxx.xxx.xxx.xxx?sleep=100&prime=10000&bloat=5"
```
预期输出：
预期输出表明，整个过程中共扩容7个Pod。这是由于当容器并发量大于目标并发量的一定百分比后（默认为70%），Knative会提前创建更多的Pod备用，避免并发量进一步增加的情况下目标值被突破。

场景二：设置扩缩容边界实现自动扩缩容

扩缩容边界指应用程序提供服务的最小和最大Pod数量。本场景将在集群中部署autoscale-go应用，通过设置应用程序提供服务的最小和最大Pod数量实现自动扩缩容。

说明