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GKE HPA仅针对节点CPU利用率，而不针对目标部署

GKE HPA（Google Kubernetes Engine Horizontal Pod Autoscaler）是Google Kubernetes Engine（GKE）中的一个功能，用于自动调整Pod的副本数量，以满足应用程序的负载需求。它可以根据节点的CPU利用率来自动扩展或收缩Pod的数量。

GKE HPA的工作原理是通过监控节点的CPU利用率来判断应用程序的负载情况。当节点的CPU利用率超过一定阈值时，HPA会自动增加Pod的副本数量，以应对高负载情况。反之，当节点的CPU利用率低于一定阈值时，HPA会自动减少Pod的副本数量，以节省资源。

GKE HPA的优势在于它可以根据实际的负载情况动态地调整Pod的数量，从而提高应用程序的性能和可用性。它可以自动处理负载峰值和负载波动，确保应用程序始终具有足够的资源来处理请求。

GKE HPA适用于需要根据负载情况自动调整资源的应用程序，特别是对于具有高度变化的负载情况的应用程序，如电商网站的促销活动期间或新闻网站的热门事件期间。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云容器服务（Tencent Cloud Container Service，TKE），它是腾讯云提供的一种容器化部署和管理服务。TKE提供了类似于GKE HPA的功能，可以自动调整Pod的副本数量以适应负载需求。您可以通过TKE的自动伸缩功能来实现类似于GKE HPA的功能。

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k8s多维度自动弹性伸缩

后续会针对CA做源码分析。 1.3 HPA 负责调整 pod 的副本数量来实现。...里设置 metrics 类型和期望的目标 metrics 数值 HPA Controller 定期（默认15s）reconcile 每个 HPA 对象 reconcile 里通过 metrics 的...API 获取该 HPA 的 metrics 实时最新数值，并与目标值比较，确定扩缩容方向 计算出 Deployment 的目标副本数，最后调用 Deployment 的 scale 接口调整副本数 存在多个指标时...，GCE一般是3~4min 缩容最终时间： 仅缩容pod：取决于 HPA 的缩容冷却时间，默认好像是5min 缩容Node：CA的冷却时间是10min 六、总结 本文针对 k8s 集群扩容的背景、价值、...实现做了大概的介绍，HPA 默认就可以使用，CA需要额外安装组件使用，而VPA使用较少。

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    到目前为止，我们仅考虑了扩展部分，但是当工作负载使用率下降时，应该有一种方法可以适当地进行扩展，而不会引起正在处理的现有请求的中断。我们将在后面的部分中查看这些事情的实现细节。...这比查看节点的CPU总百分比要有效得多。由于创建节点最多可能需要一分钟或更长时间，具体取决于我们的云提供商和其他因素，因此可能需要一些时间才能安排Pod。...集群自动扩缩器提供各种标记和方法来调整节点扩缩行为。 为了缩减规模，需要查看该节点上的平均利用率，当然也可以依据其他因素。...2、Horizontal Pod Autoscaler (HPA) Pod水平自动扩缩器是一个控制回路，可监视和扩缩部署中的Pod。...我们可以定义阈值以及部署应扩展到的最小和最大扩展。HPA的原始版本为GA（autoscaling / v1），仅支持将CPU作为可以监控的指标。

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    背景和现状 当前 TKE 上有很多关于弹性、资源利用率、成本节约、负载感知调度组件，比如 HPA、HPC、VPA、CA、在离线混部等产品，更多可查看资源利用率提升工具大全。...突发流量时，感知缓慢，而推荐中心能够协同本地感知，联合其他副本一起协同，快速进行 HPA 的动作，从而做到秒级 HPA 快速突发扩容；采用 eBPF，在感知到某种系统调用过度时候，直接配置事件触发扩容；...针对传统的 PaaS 平台，比如 DBA 集群，这部分集群的应用特征都具备数据库的特性，而经验丰富的 DBA 对数据库的特征、参数调优具备更多的优化经验，我们允许 PaaS 平台自定义推荐中心的推荐策略...执行引擎 执行引擎就是执行的具体动作，例如 HPA、VPA、在离线混部等动作，更多可查看：资源利用率提升工具大全。...当前的普遍做法是做超售，一般是两个维度： Node 维度超售，给节点设置超售，比如节点本身只有48核，但是可以设置超售2倍，让他给调度器造成一种假象，按照96核调度；因为不同的节点计算能力和内存不匹配，

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    过小 会导致在节点上过度堆叠Pod，如果所有CPU资源被用尽，则会在节点级别上产生争抢和CPU throttling的风险 会导致在节点上过度堆叠Pod，如果所有Memory资源都被用尽，则会在节点级别上产生...此时 HPA 的目标利用率偏低，仅为应对突发流量，绝大多数时间内不发生自动弹性。...业务规格调整+扩缩容应对日常流量变化： 在规格优化的基础上再通过 HPA 应用日常流量使的 Request 可以减少到均值。此时 HPA 的目标利用率等于应用的平均利用率。...算法分析应用的真实用量推荐更合适的副本数量 HPA 推荐: 扫描集群中的 Workload，针对适合适合水平弹性的 Workload 推荐 HPA 配置 闲置节点推荐: 扫描集群中的闲置节点 本文重点讨论...计算副本算法 以 CPU 举例，假设工作负载 CPU 历史用量的 P99 是10核，Pod CPU Request 是5核，目标峰值利用率是50%，可知副本数是4个可以满足峰值利用率不小于50%。

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