Kubernetes：将 HPA 与来自其他 pod 的指标一起使用

Question

我有：

1. 在 k8s 中部署服务 A 和 B
2. 普罗米修斯堆栈

我想在服务 B 的度量 m1 更改时扩展服务 A。 我发现但或多或少不适合的解决方案：

1. 我可以使用规范的以下部分为服务 A 定义 HPA：

  - type: Object
      object:
        metric:
          name: m1
        describedObject:
          apiVersion: api/v1
          kind: Pod
          name: certain-pod-of-service-B
        current:
          value: 10k

从技术上讲，它会起作用。 但它不适合 k8s 的动态特性。 我也不能在 HPA 中使用 pods metric（metrics: - type: Pods pods:) 因为它会为服务 A 的 pod 请求 m1 metric（显然没有这个）

2. 在 prometheus-adapter 中定义自定义指标，从服务 B 的 pod 查询 m1 指标。它更合适，但看起来像解决方法，因为我已经有一个指标 m1

3. 外部指标也是如此

我觉得我错过了一些东西，因为它看起来不像是一个不现实的案例:) 所以，请告诉我如何在 k8s 中按另一个服务的度量来扩展一个服务？

Answer 1

我决定提供一个社区 Wiki 答案，以帮助面临类似问题的其他人。

Horizontal Pod Autoscaler是一项 Kubernetes 功能，允许基于一个或多个监控指标扩展应用程序。
我们可以在Horizontal Pod Autoscaler 文档中找到：

Horizontal Pod Autoscaler 会根据观察到的 CPU 利用率（或者，在自定义指标支持下，根据一些其他应用程序提供的指标）自动扩展复制 controller、部署、副本集或有状态集中的 Pod 数量。

我们可以在 Horizontal Pod Autoscaler 中使用三组指标：

• 资源指标：Pod 和节点的预定义资源使用指标（CPU 和内存）。
• 自定义指标：与 Kubernetes object 关联的自定义指标。
• 外部指标：与 Kubernetes object 无关的自定义指标。

任何 HPA 目标都可以根据扩展目标中pod （或容器）的资源使用情况进行扩展。 CPU 利用率指标是一个resource metric ，您可以指定除 CPU 之外的其他资源指标（例如内存）。 这似乎是最简单、最基本的扩展方法，但我们可以通过使用custom metrics或external metrics 。

custom metrics和external metrics之间有一个主要区别（请参阅： 用于自动缩放工作负载的自定义和外部指标）：

自定义指标和外部指标彼此不同：

在 Kubernetes 中运行的应用程序会报告自定义指标。 来自未在集群上运行的应用程序或服务报告的外部指标，但其性能会影响您的 Kubernetes 应用程序。

总而言之，在我看来，在上述情况下使用custom metrics是可以的，我没有找到任何其他合适的方法来完成这项任务。