k3s动态扩容

k8s/hpa.yaml

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+# Horizontal Pod Autoscaler - 水平Pod自动扩缩容配置
+# 根据 CPU 和内存使用率自动调整 Pod 副本数量
+apiVersion: autoscaling/v2
+kind: HorizontalPodAutoscaler
+metadata:
+  name: data-engine-hpa  # HPA 资源名称
+  namespace: default     # 命名空间
+spec:
+  # 指定要自动扩缩容的目标 Deployment
+  scaleTargetRef:
+    apiVersion: apps/v1
+    kind: Deployment
+    name: data-engine
+  
+  # 副本数量范围
+  minReplicas: 1   # 最小副本数：始终保持至少 1 个 Pod 运行
+  maxReplicas: 10  # 最大副本数：防止无限扩容，最多扩展到 10 个 Pod
+  
+  # 扩缩容触发指标（满足任一条件即触发）
+  metrics:
+    # CPU 使用率指标
+    - type: Resource
+      resource:
+        name: cpu
+        target:
+          type: Utilization
+          averageUtilization: 70  # 当所有 Pod 的平均 CPU 使用率超过 70% 时触发扩容
+    
+    # 内存使用率指标
+    - type: Resource
+      resource:
+        name: memory
+        target:
+          type: Utilization
+          averageUtilization: 80  # 当所有 Pod 的平均内存使用率超过 80% 时触发扩容
+  
+  # 扩缩容行为策略
+  behavior:
+    # 向上扩容策略（快速响应负载增加）
+    scaleUp:
+      stabilizationWindowSeconds: 60  # 稳定窗口期：60 秒内只基于最高需求决策，防止抖动
+      policies:
+        # 策略1：按固定数量扩容
+        - type: Pods
+          value: 2              # 每次最多增加 2 个 Pod
+          periodSeconds: 60     # 每 60 秒评估一次
+        
+        # 策略2：按比例扩容
+        - type: Percent
+          value: 50             # 每次最多增加当前副本数的 50%
+          periodSeconds: 60     # 每 60 秒评估一次
+      
+      selectPolicy: Max  # 选择两个策略中扩容幅度更大的方式（更激进）
+    
+    # 向下缩容策略（保守缩容，避免频繁波动）
+    scaleDown:
+      stabilizationWindowSeconds: 300  # 稳定窗口期：300 秒（5分钟），比扩容更保守
+      policies:
+        # 策略1：按固定数量缩容
+        - type: Pods
+          value: 1              # 每次最多减少 1 个 Pod
+          periodSeconds: 60     # 每 60 秒评估一次
+        
+        # 策略2：按比例缩容
+        - type: Percent
+          value: 25             # 每次最多减少当前副本数的 25%
+          periodSeconds: 60     # 每 60 秒评估一次
+      
+      selectPolicy: Min  # 选择两个策略中缩容幅度更小的方式（更保守）