Kubernetes 如何计算 HPA 的 CPU 利用率？

Question

我想了解 HPA 如何计算跨 Pod 的 CPU 利用率。

根据此文档，它采用 pod 的 CPU 利用率的平均值（过去 1 分钟的平均值）除以 pod 请求的 CPU。 然后计算所有 Pod 的 CPU 的算术平均值。

不幸的是，该文档包含一些过时的信息，例如--horizontal-pod-autoscaler-sync-period默认设置为 30 秒，但在官方文档中，默认值为 15 秒。

当我测试时，我注意到 HPA 甚至在平均 CPU 达到我设置的阈值（90%）之前就扩展了，这让我认为它可能需要跨 Pod 的最大 CPU 而不是平均值。

我的问题是在哪里可以找到更新的文档以准确了解 HPA 的工作原理？

Answer 1

请注意，我手头没有 Kubernetes 集群，这是基于 k8s 源代码的理论答案。
看看这是否真的符合你的经验。

Kubernetes 是开源的，这里似乎是HPA 代码。

函数GetResourceReplica和calcPlainMetricReplicas （用于非利用率百分比）计算给定当前指标的副本数。
两者都使用usageRatio返回的GetMetricUtilizationRatio ，该值乘以 Replica 中当前准备好的 pod 数量，以获得新的 pod 数量：

New_number_of_pods = Old_numbers_of_ready_pods * usageRatio

有一个容忍检查（即如果usageRatio足够接近1，什么都不做）并且挂起和未知状态的pods 被忽略（被认为使用0% 的资源）而没有metrics 的pods 被认为使用100 % 的资源。

usageRatio由GetResourceUtilizationRatio计算，它传递了所有Pod 的指标和（资源的）请求，如下所示：

utilization = Total_sum_resource_usage_all_pods / Total_sum_resource_requests_all_pods
usageRatio = utilization * 100 / targetUtilization

targetUtilization来自 HPA 规范。
代码比我的这个摘要更容易阅读，在这种情况下，术语请求的意思是“资源请求”（这是一个有根据的猜测）。

所以我会说 90% 是所有 pod的资源使用情况，因为它们都是一个单独的 pod，请求每个 pod 的请求总和并收集指标，因为它们都在单个专用节点上运行。

Answer 2

我认为持续时间应该由 kubelet 的 --housekeeping-interval 定义，默认为 10 秒