事件驱动组件Eventing
作者：互联网
Autoscaler计算Pod数的基本逻辑 指标收集周期与决策周期 ◼ Autoscaler每2秒钟计算一次Revision上所需要Pod实例数量 ◼ Autoscaler每2秒钟从Revision的Pod实例（Quueu-Proxy容器）上抓取一次指标数据，并将其（每秒的）平均值存储于单独的bucket中 ◆实例较少时，则从每个实例抓取指标 ◆实例较多时，则从实例的一个子集上抓取指标，因而计算出的Pod实例数量并非精准数值 决策过程 ◼ Autoscaler在Revision中检索就绪状态的Pod实例数量 ◆若就绪实例数量为0，则将其设定为1，即使用Activator作为实例 ◼ Autoscaler检查累积收集的可用指标 ◆若不存在任何可用指标，则将所需要的Pod实例数设置为0 ◆若存在累积的指标，则计算出窗口期内的平均并发请求数 ◆根据平均并发请求数和每实例的并发目标值计算出所需要的Pod实例数 ⚫ 窗口期内每实例的平均并发请求数 = Bucket中的样本值之和 / Bucket数量 ⚫ 每实例的目标并发请求数 = 单实例目标并发数 * 目标利用率 ⚫ 期望的Pod数 = 窗口期内每实例的并发请求数 / 每实例目标并发请求数 ◆Panic的触发条件 ⚫ 期望的Pod数 / 现有的Pod数 ≥ 2 ⚫ 60秒之后返回至Stable Knative支持的Autoscaler Knative支持基于KPA与HPA的自动缩放机制，但二者的功能略有不同 ◼ Knative Pod Autoscaler ◆Knative Serving的核心组件，且默认即为启用状态 ◆支持缩容至0 ◆不支持基于CPU的自动缩放机制 ◼ Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler ◆Kubernetes系统上的组件 ◆不支持缩容至0 ◆支持基于CPU的自动缩放机制 另外，二者支持的指标也不尽相同 Autoscaler的全局配置 全局配置参数定义在knative-serving名称空间中的configmap/auto-scaler之中 相关的参数 ◼ container-concurrency-target-default：实例的目标并发数，即最大并发数，默认值为100； ◼ container-concurrency-target-percentage：实例的目标利用率，默认为“0.7”； ◼ enable-scale-to-zero：是否支持缩容至0，默认为true；仅KPA支持； ◼ max-scale-up-rate：最大扩容速率，默认为1000； ◆当前可最大扩容数 = 最大扩容速率 * Ready状态的Pod数量 ◼ max-scale-down-rate：最大缩容速率，默认为2； ◆当前可最大缩容数 = Ready状态的Pod数量 / 最大缩容速率 ◼ panic-window-percentage：Panic窗口期时长相当于Stable窗口期时长的百分比，默认为10，即百分之十； ◼ panic-threshold-percentage：因Pod数量偏差而触发Panic阈值百分比，默认为200，即2倍； ◼ scale-to-zero-grace-period：缩容至0的宽限期，即等待最后一个Pod删除的最大时长，默认为30s； ◼ scale-to-zero-pod-retention-period：决定缩容至0后，允许最后一个Pod处于活动状态的最小时长，默认为0s； ◼ stable-window：稳定窗口期的时长，默认为60s； ◼ target-burst-capacity：突发请求容量，默认为200； ◼ requests-per-second-target-default：每秒并发（RPS）的默认值，默认为200；使用rps指标时生效；
root@master01:/opt/knative-in-practise/serving/autoscaling# cat autoscaling-scale-to-zero.yaml
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: hello
namespace: default
spec:
template:
metadata:
annotations:
autoscaling.knative.dev/scale-to-zero-pod-retention-period: "1m5s" #决定缩容至0后，允许最后一个Pod处于活动状态的最小时长
spec:
containers:
- image: ikubernetes/helloworld-go
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: TARGET
value: "Knative Autoscaling Scale-to-Zero"
并发案例
root@master01:/opt/knative-in-practise/serving/autoscaling# cat autoscaling-concurrency.yaml
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: hello
namespace: default
spec:
template:
metadata:
annotations:
autoscaling.knative.dev/target-utilization-percentage: "60" #目标利用率
autoscaling.knative.dev/target: "10" #单实例并发数，软限制，流量突发尖峰期允许超出
spec:
containers:
- image: ikubernetes/helloworld-go
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: TARGET
value: "Knative Autoscaling Concurrency"
apt install hey #测试工具
hey -z 60s -c 20 -host "hello.magedu.com" http://192.168.80.251?sleep=100&prime=10000&bloat=5 并发20，持续60秒root@master01:/opt/knative-in-practise/serving/autoscaling# kubectl get po -l serving.knative.dev/configuration=hello #60s NAME READY STATUS RESTARTS AGE hello-00003-deployment-57c8698c5f-cdqwj 3/3 Running 0 6m45s hello-00003-deployment-57c8698c5f-czlgh 3/3 Running 0 27s
hey -z 60s -c 60 -host "hello.magedu.com" http://192.168.80.251?sleep=100&prime=10000&bloat=5 #最大10个，每个pod
root@master01:/opt/knative-in-practise/serving/autoscaling# kubectl get po -l serving.knative.dev/configuration=hello |grep -v ImagePul NAME READY STATUS RESTARTS AGE hello-00003-deployment-57c8698c5f-8jtqk 3/3 Running 0 30s hello-00003-deployment-57c8698c5f-cdqwj 3/3 Running 0 8m32s hello-00003-deployment-57c8698c5f-h47qt 3/3 Running 0 36s hello-00003-deployment-57c8698c5f-q5pvd 3/3 Running 0 34s hello-00003-deployment-57c8698c5f-t5gzz 3/3 Running 0 33s
标签：serving,Eventing,事件驱动,并发,实例,knative,组件,Pod,hello 来源： https://www.cnblogs.com/gxc888/p/15933630.html