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这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用tke-autoscaling-placeholder实现秒级弹性伸缩，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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当 TKE 集群配置了节点池并启用了弹性伸缩，在节点资源不够时可以触发节点的自动扩容 (自动买机器并加入集群)，但这个扩容流程需要一定的时间才能完成，在一些流量突高的场景，这个扩容速度可能会显得太慢，影响业务。 tke-autoscaling-placeholder 可以用于在 TKE 上实现秒级伸缩，应对这种流量突高的场景。
tke-autoscaling-placeholder 实际就是利用低优先级的 Pod 对资源进行提前占位(带 request 的 pause 容器，实际不怎么消耗资源)，为一些可能会出现流量突高的高优先级业务预留部分资源作为缓冲，当需要扩容 Pod 时，高优先级的 Pod 就可以快速抢占低优先级 Pod 的资源进行调度，而低优先级的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 则会被 "挤走"，状态变成 Pending，如果配置了节点池并启用弹性伸缩，就会触发节点的扩容。这样，由于有了一些资源作为缓冲，即使节点扩容慢，也能保证一些 Pod 能够快速扩容并调度上，实现秒级伸缩。要调整预留的缓冲资源多少，可根据实际需求调整 tke-autoscaling-placeholder的 request 或副本数。
使用该应用要求集群版本在 1.18 以上。
在应用市场找到 tke-autoscaling-placeholder，点击进入应用详情，再点 创建应用:
选择要部署的集群 id 与 namespace，应用的配置参数中最重要的是 replicaCount 与 resources.request，分别表示 tke-autoscaling-placeholder 的副本数与每个副本占位的资源大小，它们共同决定缓冲资源的大小，可以根据流量突高需要的额外资源量来估算进行设置。
最后点击创建，你可以查看这些进行资源占位的 Pod 是否启动成功:
$ kubectl get pod -n default tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-2p6ww 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-55jw7 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-6rq9r 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-7c95t 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-bfg8r 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-cfqt6 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-gmfmr 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-grwlh 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-ph7vl 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-xmrmv 1/1 Running 0 8s
tke-autoscaling-placeholder 的完整配置参考下面的表格:
| 参数 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
replicaCount | placeholder 的副本数 | 10 |
image | placeholder 的镜像地址 | ccr.ccs.tencentyun.com/library/pause:latest |
resources.requests.cpu | 单个 placeholder 副本占位的 cpu 资源大小 | 300m |
resources.requests.memory | 单个 placeholder 副本占位的内存大小 | 600Mi |
lowPriorityClass.create | 是否创建低优先级的 PriorityClass (用于被 placeholder 引用) | true |
lowPriorityClass.name | 低优先级的 PriorityClass 的名称 | low-priority |
nodeSelector | 指定 placeholder 被调度到带有特定 label 的节点 | {} |
tolerations | 指定 placeholder 要容忍的污点 | [] |
affinity | 指定 placeholder 的亲和性配置 | {} |
tke-autoscaling-placeholder 的优先级很低，我们的业务 Pod 可以指定一个高优先的 PriorityClass，方便抢占资源实现快速扩容，如果没有可以先创建一个:
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1 kind: PriorityClass metadata: name: high-priority value: 1000000 globalDefault: false description: "high priority class"
在我们的业务 Pod 中指定 priorityClassName 为高优先的 PriorityClass:
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx spec: replicas: 8 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: priorityClassName: high-priority # 这里指定高优先的 PriorityClass containers: - name: nginx image: nginx resources: requests: cpu: 400m memory: 800Mi
当集群节点资源不够，扩容出来的高优先级业务 Pod 就可以将低优先级的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 资源抢占过来并调度上，然后 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 再 Pending:
$ kubectl get pod -n default NAME READY STATUS RESTARTS AGE nginx-bf79bbc8b-5kxcw 1/1 Running 0 23s
关于如何使用tke-autoscaling-placeholder实现秒级弹性伸缩就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。