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kubectl scale 是幫助我們管理 Kubernetes 部署的眾多工具之一。在本文中我們將了解如何使用此工具以及最佳使用實踐。

概述

kubectl scale命令通過調(diào)整正在運行的容器的數(shù)量來立即縮放應(yīng)用程序。這是增加部署副本數(shù)量的最快、最簡單的方法，可用于應(yīng)對服務(wù)高峰以及日常維護變更。

在本文中，我們將了解如何使用kubectl scale來擴展一個簡單的Kubernetes Deployment，同時，我們還將更深入的了解該命令相關(guān)的各種參數(shù)。最終形成kubectl scale的最佳實踐，以及一些用于調(diào)整 Kubernetes 副`本數(shù)的替代方法。

kubectl scale用例

kubectl scale用于更改Kubernetes deployment, replica set, replication controller和 statefulset 等對象的副本數(shù)碼。當我們增加副本數(shù)時，Kubernetes將啟動新的Pod來擴我們的服務(wù)。降低副本數(shù)將導致 Kubernetes 優(yōu)雅地終止一些 pod，從而釋放集群資源。

我們可以運行kubectl scale來手動調(diào)整應(yīng)用程序的副本數(shù)，以響應(yīng)不斷變化的服務(wù)容量需求。增加的流量負載可以通過增加副本數(shù)來處理，提供更多的應(yīng)用程序?qū)嵗齺矸?wù)用戶流量。當業(yè)務(wù)突發(fā)降低的時候，可以減少副本的數(shù)量。這有助于通過避免使用不需要的資源來降低成本。

使用 kubectl

kubectl scale最基本的用法是這樣的：

$ kubectl scale –replicas=3 deployment/demo-deployment

執(zhí)行此命令將調(diào)整名為demo-deployment 的部署，使其擁有三個正在運行的副本。我們可以通過替換其名稱而不是部署來定位不同類型的資源：

# ReplicaSet$ kubectl scale –replicas=3 rs/demo-replicaset# ReplicationController$ kubectl scale –replicas=3 rc/demo-replicationcontroller# StatefulSet$ kubectl scale –replicas=3 sts/demo-statefulset

基礎(chǔ)縮放

現(xiàn)在我們將看一個使用kubectl scale擴展部署的完整示例。這是一個定義簡單部署的 YAML 文件：

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: demo-deploymentspec:replicas: 1selector: matchLabels: app: demo-apptemplate: metadata: labels: app: demo-app spec: containers: – name: nginx image: nginx:latest

將此 YAML 保存到工作目錄中的demo-deployment.yaml 。接下來，使用kubectl將部署添加到我們的集群：

$ kubectl apply -f demo-deployment.yamldeployment.apps/demo-deployment created

現(xiàn)在運行kubectl get pods命令來查看已為部署創(chuàng)建的 pod：

$ kubectl get podsNAME READY STATUS RESTARTS AGEdemo-deployment-86897ddbb-jl6r6 1/1 Running 0 33s

只有一個 pod 正在運行。這是意料之中的，因為部署的清單在其spec.replicas字段中聲明了一個副本。

單個副本不足以用于生產(chǎn)應(yīng)用程序。如果托管 pod 的節(jié)點出于任何原因離線，我們可能會遇到停機時間。使用kubectl scale增加副本數(shù)以提供更多空間：

$ kubectl scale –replicas=5 deployment/demo-deploymentdeployment.apps/demo-deployment scaled

重復(fù)kubectl get pods命令以確認部署已成功擴容：

$ kubectl get podsNAME READY STATUS RESTARTS AGEdemo-deployment-86897ddbb-66lzc 1/1 Running 0 46sdemo-deployment-86897ddbb-66s9d 1/1 Running 0 46sdemo-deployment-86897ddbb-jl6r6 1/1 Running 0 3m33sdemo-deployment-86897ddbb-sgcjb 1/1 Running 0 46sdemo-deployment-86897ddbb-tgvnw 1/1 Running 0 46s

現(xiàn)在有五個 Pod 正在運行。從AGE列可以看到scale命令保留了原來的 pod 并新增了 4 個。

經(jīng)過進一步思考，我們可能會決定此應(yīng)用程序不需要五個副本。它只運行一個靜態(tài) NGINX Web 服務(wù)器，因此每個用戶請求的資源消耗應(yīng)該很低。再次使用scale命令來降低副本數(shù)并避免浪費集群容量：

$ kubectl scale –replicas=3 deployment/demo-deploymentdeployment.apps/demo-deployment created

重復(fù)kubectl get pods命令：

$ kubectl get podsNAME READY STATUS RESTARTS AGEdemo-deployment-86897ddbb-66lzc 1/1 Terminating 0 3m21sdemo-deployment-86897ddbb-66s9d 1/1 Terminating 0 3m21sdemo-deployment-86897ddbb-jl6r6 1/1 Running 0 6m8sdemo-deployment-86897ddbb-sgcjb 1/1 Running 0 3m21sdemo-deployment-86897ddbb-tgvnw 1/1 Running 0 3m21s

Kubernetes 已將兩個正在運行的 pod 標記為終止。這會將正在運行的副本計數(shù)減少到請求的三個 pod。選擇要驅(qū)逐的 pod 會被發(fā)送一個SIGTERM(https://www.containiq.com/post/sigterm-signal-15-linux-graceful-termination-exit-code-143) 信號并允許優(yōu)雅地終止(https://cloud.google.com/blog/products/containers-kubernetes/kubernetes-best-practices-terminating-with-grace)。停止后，它們將從 pod 列表中刪除。

條件縮放

有時我們可能想要擴展資源，但前提是已經(jīng)有特定數(shù)量的副本在運行。這可以避免意外覆蓋以前的副本，例如集群中其他用戶所做的更改。

在命令中包含–current-replicas標志可以達到效果：

$ kubectl scale –current-replicas=3 –replicas=5 deployment/demo-deploymentdeployment.apps/demo-deployment scaled

此示例將演示deployment擴展到五個副本，但前提是當前有三個副本正在運行。–current -replicas值始終完全匹配；我們不能將條件表示為“小于”或“大于”特定計數(shù)。

擴展多個資源

當我們提供多個名稱作為參數(shù)時， kubectl scale命令可以一次縮放多個資源。每個資源都將縮放到由–replicas標志設(shè)置的相同副本計數(shù)。

$ kubectl scale –replicas=5 deployment/app deployment/databasedeployment.apps/app scaleddeployment.apps/database scaled

此命令將應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫deployment擴展到每個五個副本。

我們可以通過提供–all標志來擴展特定類型的每個資源，例如此示例以擴展默認命名空間中的所有部署：

$ kubectl scale –all –replicas=5 –namespace=default deploymentdeployment.apps/app scaleddeployment.apps/database scaled

這會選擇當前活動命名空間內(nèi)的每個匹配資源?？s放的對象顯示在命令的輸出中。

我們可以對使用–selector標志縮放的對象進行精細控制。這我們可以使用標準選擇語法根據(jù)對象的標簽(https://www.containiq.com/post/using-kubernetes-labels-selectors-annotations) 過濾對象。這是一個使用app-name=demo-app標簽擴展所有部署的示例：

$ kubectl scale –replicas=5 –selector=app-name=demo-app deploymentdeployment.apps/app scaleddeployment.apps/database scaled

更改超時

–timeout標志設(shè)置 Kubectl 在放棄縮放操作之前將等待的時間。默認情況下，沒有等待期。該標志接受可讀的時間值，例如5m或1h：

$ kubectl scale –replicas=5 –timeout=1m deployment/demo-deployment

如果無法立即完成縮放更改，這可以讓我們避免長時間的終端掛起。盡管kubectl scale是一個命令式命令，但在將新 pod 調(diào)度到節(jié)點時，對縮放的更改有時可能需要幾分鐘才能完成。

最佳實踐

使用kubectl scale通常是擴展工作負載的最快、最可靠的方法。但是，為了安全操作，需要記住一些最佳實踐。如下所示：

• 避免過于頻繁地縮放：對副本計數(shù)的更改應(yīng)響應(yīng)特定事件，例如導致請求運行緩慢或丟包的擁塞。最好分析當前的服務(wù)性能，估算一下當前需要滿足性能的資源需求，同時也預(yù)估一下未來的增長容量。避免過于頻繁地擴展應(yīng)用程序，因為在創(chuàng)建和終止POD時，每個操作都可能導致延遲。
• 副本縮小到零將會導致服務(wù)停止。您可以運行kubectl scale–replicas=0，這將刪除選定對象中的所有容器。通過使用該命令，調(diào)整replicas的參數(shù)，從而實現(xiàn)向上的擴容。
• 確保我們選擇了正確的對象。沒有確認提示，因此請務(wù)必注意正在選擇的對象。按名稱手動選擇對象是最安全的方法，可以防止您意外地擴展應(yīng)用程序的其他部分，從而導致停機或資源浪費。
• 使用 –current-replicas來避免意外。使用–current replications標志可以確保僅當當前計數(shù)符合您的期望時，縮放才會更改，從而提高安全性。否則，您可能會無意中覆蓋其他用戶或Kubernetes autoscaler應(yīng)用的縮放更改。

kubectl Scale的替代方式

運行kubectl scale是一項必不可少的操作，它對集群有著直接的影響。您正在指示Kubernetes盡快提供特定數(shù)量的副本。如果使用命令式的kubectl create命令創(chuàng)建對象，這是合乎邏輯的，但是如果最初使用聲明性的YAML文件運行kubectl apply，則這是不合適的，如上所示。運行scale命令后，集群中的副本數(shù)量將不同于YAML的spec.replications字段中定義的副本數(shù)量。更好的做法是修改YAML文件，然后將其重新應(yīng)用于集群。

首先將spec.replicas字段更改為我們所需的新副本數(shù)：

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: demo-deploymentspec:replicas: 5selector: matchLabels: app: demo-apptemplate: metadata: labels: app: demo-app spec: containers: – name: nginx image: nginx:latest

現(xiàn)在對修改后的文件重復(fù)kubectl apply命令：

$ kubectl apply -f demo-deployment.yaml

kubectl 將自動區(qū)分更改并采取措施將集群的狀態(tài)演變?yōu)槲募新暶鞯臓顟B(tài)。這將導致 Pod 被自動創(chuàng)建或終止，因此運行實例的數(shù)量再次與spec.replicas字段匹配。

kubectl scale的另一個替代方案是 Kubernetes 對自動縮放的支持。配置此機制允許 Kubernetes 根據(jù) CPU 使用率和網(wǎng)絡(luò)活動等指標在配置的最小值和最大值之間自動調(diào)整副本計數(shù)。

最后的總結(jié)

kubectl scale命令是擴展 Kubernetes deployments, replica sets, replication controllers以及stateful sets的通用方式。它在每次調(diào)用時以一個或多個對象為目標，并對其進行縮放，以便運行指定數(shù)量的 pod。

我們可以選擇設(shè)置條件，因此只有在存在特定數(shù)量的現(xiàn)有副本時才會更改比例，從而避免在錯誤方向上意外調(diào)整大小。

同時我們也希望能夠遵循一些本文所提到的最佳時實踐，從而平穩(wěn)，可靠的實現(xiàn)資源的擴縮容。

*原文：https://www.containiq.com/post/kubectl-scale