一、什么是HPA？
HPA（Horizontal Pod Autoscaler，水平Pod自动伸缩器）可根据观察到的CPU、内存使用率或自定义度量标准来自动扩展或缩容Pod的数量。HPA不适用于无法缩放的对象，比如DaemonSet
HPA控制器会定期调整RC或Deployment的副本数，以使观察到的平均CPU利用率与用户指定的目标相匹配
HPA需要metrics-server（项目地址：https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server）获取度量指标，由于在高可用集群安装中已经安装了metrics-server，所以本节的实践部分无须再次安装
二、HPA原理
2.1、为什么要使用HPA
在生产环境中，总会有一些意想不到的事情发生，比如公司网站流量突然升高，此时之前创建的Pod已不足以撑住所有的访问，而运维人员也不可能24小时守着业务服务，这时就可以通过配置HPA，实现负载过高的情况下自动扩容Pod副本数以分摊高并发的流量，当流量恢复正常后，HPA会自动缩减Pod的数量
2.2、HPA中一些细节的处理
噪声处理：
通过上面的公式可以发现，Target的数目很大程度上会影响最终的结果，而在Kubernetes中，无论是变更或者升级，都更倾向于使用Recreate而不是Restart的方式进行处理。这就导致了在Deployment的生命周期中，可能会出现某一个时间，Target会由于计算了Starting或者Stopping的的Pod而变得很大。这就会给HPA的计算带来非常大的噪声，在HPA Controller的计算中，如果发现当前的对象存在Starting或者Stopping的Pod会直接跳过当前的计算周期，等待状态都变为Running再进行计算。
冷却周期：
在弹性伸缩中，冷却周期是不能逃避的一个话题，很多时候我们期望快速弹出与快速回收，而另一方面，我们又不希望集群震荡，所以一个弹性伸缩活动冷却周期的具体数值是多少，一直被开发者所挑战。在HPA中，默认的扩容冷却周期是3分钟，缩容冷却周期是5分钟。
边界值计算：
我们回到刚才的计算公式，第一次我们算出需要弹出的容器数目是5，此时扩容后整体的负载是42%，但是我们似乎忽略了一个问题，一个全新的Pod启动会不会自己就占用了部分资源？此外，8%的缓冲区是否就能够缓解整体的负载情况，要知道当一次弹性扩容完成后，下一次扩容要最少等待3分钟才可以继续扩容。为了解决这些问题，HPA引入了边界值△，目前在计算边界条件时，会自动加入10%的缓冲，这也是为什么在刚才的例子中最终的计算结果为6的原因
2.3、原理
通过集群内的资源监控系统（metrics-server），来获取集群中资源的使用状态。
根据CPU、内存、以及用户自定义的资源指标数据的使用量或连接数为参考依据，来制定一个临界点，一旦超出这个点，HPA就会自动创建出pod副本
HPA通过定期（定期轮询的时间通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period选项来设置，默认的时间为30秒）通过Status.PodSelector来查询pods的状态，获得pod的CPU使用率。然后，通过现有pods的CPU使用率的平均值（计算方式是最近的pod使用量（最近一分钟的平均值，从metrics-serve中获得）
除以设定的每个Pod的CPU使用率限额）跟目标使用率进行比较，并且在扩容时，还要遵循预先设定的副本数限制：MinReplicas <= Replicas <= MaxReplicas。
计算扩容后Pod的个数：sum(最近一分钟内某个Pod的CPU使用率/量的平均值)/CPU使用上限的整数+1
流程
1、创建HPA资源，设定目标CPU使用率限额，以及最大、最小实例数
2、收集一组中（PodSelector）每个Pod最近一分钟内的CPU使用率，并计算平均值
3、读取HPA中设定的CPU使用限额
4、计算：平均值之和/限额，求出目标调整的实例个数
5、目标调整的实例数不能超过1中设定的最大、最小实例数，如果没有超过，则扩容；超过，则扩容至最大的实例个数
6、回到2，不断循环
三、实现一个Web服务器的自动伸缩特性
使HPA生效前提：
必须定义 requests参数，必须安装metrics-server
# 1、运行hpa资源，名称为php-apache，并设置请求CPU的资源为200m并暴露一个80端口
[root@k8s-master01 ~]# kubectl run php-apache --image=mirrorgooglecontainers/hpa-example --requests=cpu=200m --expose --port=80
service/php-apache created
pod/php-apache created
# 2、当hpa资源的deployment资源对象的CPU使用率达到20%时，就进行扩容，最多可以扩容到5个
[root@k8s-master01 ~]# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=20 --min=1 --max=5
# 3、确定当前的pod正常运行
[root@master ~]# kubectl get pod | grep php-apa
php-apache-867f97c8cb-9mpd6 1/1 Running 0 44m
模拟消耗php-apache的资源，并验证pod是否会自动扩容与缩容
# 新开启多个终端（也可使用node节点），对php-apache的pod进行死循环请求，如下（如果你的系统资源比较充足，可以选择开启多个终端，对pod进行死循环请求
while true; do wget -q -O- 10.97.45.108; done
# 然后查看数量
[root@master ~]# kubectl get pod
# 当停止死循环请求后，也并不会立即减少pod数量，会等一段时间后减少pod数量，防止流量再次激增。
# 至此，HPA实现pod副本数量的自动扩容与缩容就实现了。