k8s通过什么配置控制cpu内存弹性伸缩

Kubernetes可以通过Horizontal Pod Autoscaler（HPA）控制CPU和内存的弹性伸缩。HPA根据指标（如CPU利用率或内存使用率）自动扩展或收缩Pod的副本数。在Kubernetes中，HPA是一种控制器，它监视Pod的资源使用情况，并根据需要调整Pod的副本数，以确保Pod的可用性和性能。可以通过定义HPA对象来配置CPU和内存的弹性伸缩，例如：

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

这个配置文件定义了一个名为myapp-hpa的HPA对象，它监视Deployment对象的资源使用情况，并根据CPU利用率自动调整Pod的副本数，以保证平均CPU利用率不超过50%。最小副本数为1，最大副本数为10。

相关问题

k8s修改pod的yaml文件CPU、内存设置命令详解

在Kubernetes中，我们可以使用kubectl命令行工具或者在Kubernetes Dashboard中修改Pod的YAML文件来修改CPU和内存的设置。下面是具体的命令和步骤：

1. 使用kubectl命令行工具修改Pod的YAML文件

首先，使用kubectl命令行工具获取要修改的Pod的YAML文件：

kubectl get pod <pod-name> -o yaml > pod.yaml

然后，使用文本编辑器打开pod.yaml文件，修改spec.containers.resources字段中的cpu和memory属性，例如：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:latest
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: "512Mi"
      requests:
        cpu: "0.5"
        memory: "256Mi"

最后，使用kubectl apply命令应用修改后的YAML文件：

kubectl apply -f pod.yaml

2. 在Kubernetes Dashboard中修改Pod的YAML文件

在Kubernetes Dashboard中，可以通过以下步骤修改Pod的YAML文件：

- 打开Kubernetes Dashboard，并进入要修改的Pod的详情页面；
- 点击“Edit”按钮，进入编辑页面；
- 在“Containers”选项卡中，修改Resource Limits和Resource Requests字段的cpu和memory属性；
- 点击“Save”按钮保存修改。

需要注意的是，修改Pod的CPU和内存设置可能会影响应用程序的性能和可用性，因此需要谨慎操作。

go k8s sdk 调用metrics接口获取节点cpu内存使用率代码实现

要调用 Kubernetes 的 Metrics API 获取节点的 CPU 和内存使用率，可以使用 Go 语言编写以下代码：

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

	metricsv1beta1 "k8s.io/metrics/pkg/client/clientset/versioned/typed/metrics/v1beta1"
	"k8s.io/client-go/rest"
	metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
)

func main() {
	// 创建 Kubernetes REST 配置
	config, err := rest.InClusterConfig()
	if err != nil {
		panic(err.Error())
	}

	// 创建 Metrics API 客户端
	metricsClient, err := metricsv1beta1.NewForConfig(config)
	if err != nil {
		panic(err.Error())
	}

	// 获取节点列表
	nodes, err := metricsClient.Nodes().List(context.Background(), metav1.ListOptions{})
	if err != nil {
		panic(err.Error())
	}

	// 遍历节点列表获取各节点的 CPU 和内存使用率
	for _, node := range nodes.Items {
		nodeName := node.Name
		usage, err := metricsClient.Nodes().GetMetrics(context.Background(), nodeName)
		if err != nil {
			panic(err.Error())
		}
		cpuUsage := usage.Usage["cpu"]
		memoryUsage := usage.Usage["memory"]
		fmt.Printf("Node %s CPU usage: %v\n", nodeName, cpuUsage)
		fmt.Printf("Node %s memory usage: %v\n", nodeName, memoryUsage)
	}

	// 等待 10 秒钟
	time.Sleep(10 * time.Second)
}

这个代码会从 Kubernetes 集群中获取节点列表，然后遍历节点列表，通过 Metrics API 获取各节点的 CPU 和内存使用率。最后输出结果。

需要注意的是，这个代码需要在 Kubernetes 集群内部运行，因为它使用了 InClusterConfig() 方法获取 Kubernetes REST 配置。同时，要确保 Metrics API 已经启用，并且在调用 Metrics API 时传入正确的节点名称。