Kubernetes v1.33：HorizontalPodAutoscaler 可配置容忍度

本文介绍**HorizontalPodAutoscaler 的可配置容忍度**，这是 Kubernetes 1.33 中首次推出的一个 Alpha 特性。

这是什么？

Horizontal Pod Autoscaling 是 Kubernetes 一个著名的特性，它允许你的工作负载根据资源利用率，通过增加或减少副本数来自动调整大小。

假设你在一个 Kubernetes 集群中运行一个有 50 个副本的 Web 应用。你配置了 HorizontalPodAutoscaler (HPA) 以根据 CPU 利用率进行扩缩容，目标利用率为 75%。现在，假设所有副本的当前 CPU 利用率为 90%，高于期望的 75%。HPA 将使用以下公式计算所需的副本数：

在本例中

因此，HPA 会将副本数从 50 增加到 60，以减少每个 Pod 上的负载。同样，如果 CPU 利用率降至 75% 以下，HPA 将相应地减少副本数。Kubernetes 文档提供了扩缩容算法的详细描述。

为了避免在出现微小指标波动时创建或删除副本，Kubernetes 应用了一种滞后机制：只有当当前和期望的指标值差异超过 10% 时，它才会更改副本数。在上面的例子中，由于当前和期望指标值之间的比率为 \(90/75\)，即比目标高出 20%，超过了 10% 的容忍度，因此扩容操作将继续进行。

这个 10% 的默认容忍度是集群范围的；在旧的 Kubernetes 版本中，它无法进行微调。这个值适用于大多数使用场景，但对于大型部署来说太粗略了，因为 10% 的容忍度可能代表几十个 Pod。因此，社区长期以来一直要求能够调整这个值。

在 Kubernetes v1.33 中，这现在成为可能。

我该如何使用它？

在你的 Kubernetes v1.33 集群中启用 `HPAConfigurableTolerance` 特性门控后，你可以为你的 HorizontalPodAutoscaler 对象添加所需的容忍度。

容忍度出现在 `spec.behavior.scaleDown` 和 `spec.behavior.scaleUp` 字段下，因此扩容和缩容可以有不同的容忍度。一个典型的用法是为扩容指定一个较小的容忍度（以快速响应峰值），但为缩容指定一个较高的容忍度（以避免因小的指标波动而过于频繁地添加和删除副本）。

例如，一个缩容容忍度为 5%、扩容无容忍度的 HPA 将如下所示：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app
spec:
  ...
  behavior:
    scaleDown:
      tolerance: 0.05
    scaleUp:
      tolerance: 0

我想要所有细节！

通过阅读 KEP-4951 获取所有技术细节，并关注 issue 4951 以获得该特性毕业的通知。

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