关于腾讯云:使用-tkeautoscalingplaceholder-实现秒级弹性伸缩

背景

当 TKE 集群配置了节点池并启用了弹性伸缩，在节点资源不够时能够触发节点的主动扩容 (主动买机器并退出集群)，但这个扩容流程须要肯定的工夫能力实现，在一些流量突高的场景，这个扩容速度可能会显得太慢，影响业务。tke-autoscaling-placeholder 能够用于在 TKE 上实现秒级伸缩，应答这种流量突高的场景。

原理是什么?

tke-autoscaling-placeholder 理论就是利用低优先级的 Pod 对资源进行提前占位 (带 request 的 pause 容器，理论不怎么耗费资源)，为一些可能会呈现流量突高的高优先级业务预留局部资源作为缓冲，当须要扩容 Pod 时，高优先级的 Pod 就能够疾速抢占低优先级 Pod 的资源进行调度，而低优先级的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 则会被 “ 挤走 ”，状态变成 Pending，如果配置了节点池并启用弹性伸缩，就会触发节点的扩容。这样，因为有了一些资源作为缓冲，即便节点扩容慢，也能保障一些 Pod 可能疾速扩容并调度上，实现秒级伸缩。要调整预留的缓冲资源多少，可依据理论需要调整 tke-autoscaling-placeholder 的 request 或正本数。

有什么应用限度?

应用该利用要求集群版本在 1.18 以上。

如何应用?

装置 tke-autoscaling-placeholder

在利用市场找到 tke-autoscaling-placeholder，点击进入利用详情，再点 创立利用:

抉择要部署的集群 id 与 namespace，利用的配置参数中最重要的是 replicaCount 与 resources.request，别离示意 tke-autoscaling-placeholder 的正本数与每个正本占位的资源大小，它们独特决定缓冲资源的大小，能够依据流量突高须要的额定资源量来估算进行设置。

最初点击创立，你能够查看这些进行资源占位的 Pod 是否启动胜利:

$ kubectl get pod -n default
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-2p6ww   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-55jw7   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-6rq9r   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-7c95t   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-bfg8r   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-cfqt6   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-gmfmr   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-grwlh   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-ph7vl   1/1     Running   0          8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-xmrmv   1/1     Running   0          8s

tke-autoscaling-placeholder 的残缺配置参考上面的表格:

部署高优先级 Pod

tke-autoscaling-placeholder 的优先级很低，咱们的业务 Pod 能够指定一个高优先的 PriorityClass，不便抢占资源实现疾速扩容，如果没有能够先创立一个:

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "high priority class"

在咱们的业务 Pod 中指定 priorityClassName 为高优先的 PriorityClass:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
spec:
  replicas: 8
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      priorityClassName: high-priority # 这里指定高优先的 PriorityClass
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        resources:
          requests:
            cpu: 400m
            memory: 800Mi

当集群节点资源不够，扩容进去的高优先级业务 Pod 就能够将低优先级的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 资源抢占过去并调度上，而后 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 再 Pending:

$ kubectl get pod -n default
NAME                                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-bf79bbc8b-5kxcw                         1/1     Running   0          23s

【腾讯云原生】云说新品、云研新术、云游新活、云赏资讯，扫码关注同名公众号，及时获取更多干货！！