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如何使用tke-autoscaling-placeholder實現秒級彈性伸縮

發布時間:2021-11-23 22:58:28 來源:億速云 閱讀:129 作者:柒染 欄目:云計算

這篇文章將為大家詳細講解有關如何使用tke-autoscaling-placeholder實現秒級彈性伸縮,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

背景

當 TKE 集群配置了節點池并啟用了彈性伸縮,在節點資源不夠時可以觸發節點的自動擴容 (自動買機器并加入集群),但這個擴容流程需要一定的時間才能完成,在一些流量突高的場景,這個擴容速度可能會顯得太慢,影響業務。 tke-autoscaling-placeholder 可以用于在 TKE 上實現秒級伸縮,應對這種流量突高的場景。

原理是什么?

tke-autoscaling-placeholder 實際就是利用低優先級的 Pod 對資源進行提前占位(帶 request 的 pause 容器,實際不怎么消耗資源),為一些可能會出現流量突高的高優先級業務預留部分資源作為緩沖,當需要擴容 Pod 時,高優先級的 Pod 就可以快速搶占低優先級 Pod 的資源進行調度,而低優先級的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 則會被 "擠走",狀態變成 Pending,如果配置了節點池并啟用彈性伸縮,就會觸發節點的擴容。這樣,由于有了一些資源作為緩沖,即使節點擴容慢,也能保證一些 Pod 能夠快速擴容并調度上,實現秒級伸縮。要調整預留的緩沖資源多少,可根據實際需求調整 tke-autoscaling-placeholder的 request 或副本數。

有什么使用限制?

使用該應用要求集群版本在 1.18 以上。

如何使用?

安裝 tke-autoscaling-placeholder

在應用市場找到 tke-autoscaling-placeholder,點擊進入應用詳情,再點 創建應用:

如何使用tke-autoscaling-placeholder實現秒級彈性伸縮

選擇要部署的集群 id 與 namespace,應用的配置參數中最重要的是 replicaCountresources.request,分別表示 tke-autoscaling-placeholder 的副本數與每個副本占位的資源大小,它們共同決定緩沖資源的大小,可以根據流量突高需要的額外資源量來估算進行設置。

最后點擊創建,你可以查看這些進行資源占位的 Pod 是否啟動成功:

$ 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 的完整配置參考下面的表格:

參數描述默認值
replicaCountplaceholder 的副本數10
imageplaceholder 的鏡像地址ccr.ccs.tencentyun.com/library/pause:latest
resources.requests.cpu單個 placeholder 副本占位的 cpu 資源大小300m
resources.requests.memory單個 placeholder 副本占位的內存大小600Mi
lowPriorityClass.create是否創建低優先級的 PriorityClass (用于被 placeholder 引用)true
lowPriorityClass.name低優先級的 PriorityClass 的名稱low-priority
nodeSelector指定 placeholder 被調度到帶有特定 label 的節點{}
tolerations指定 placeholder 要容忍的污點[]
affinity指定 placeholder 的親和性配置{}

部署高優先級 Pod

tke-autoscaling-placeholder 的優先級很低,我們的業務 Pod 可以指定一個高優先的 PriorityClass,方便搶占資源實現快速擴容,如果沒有可以先創建一個:

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

在我們的業務 Pod 中指定 priorityClassName 為高優先的 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 # 這里指定高優先的 PriorityClass
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        resources:
          requests:
            cpu: 400m
            memory: 800Mi

當集群節點資源不夠,擴容出來的高優先級業務 Pod 就可以將低優先級的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 資源搶占過來并調度上,然后 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

關于如何使用tke-autoscaling-placeholder實現秒級彈性伸縮就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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