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这篇文章将为大家详细讲解有关 Knative Serving 如何自动扩缩容 Autoscaler，文章内容质量较高，因此丸趣 TV 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。
Knative Serving 默认情况下，提供了开箱即用的快速、基于请求的自动扩缩容功能 – Knative Pod Autoscaler（KPA）。下面带你体验如何在 Knative 中玩转 Autoscaler。
Autoscaler 机制
Knative Serving 为每个 POD 注入 QUEUE 代理容器 (queue-proxy)，该容器负责向 Autoscaler 报告用户容器并发指标。Autoscaler 接收到这些指标之后，会根据并发请求数及相应的算法，调整 Deployment 的 POD 数量，从而实现自动扩缩容。
算法
Autoscaler 基于每个 POD 的平均请求数（并发数）进行扩所容处理。默认并发数为 100。br / POD 数 = 并发请求总数 / 容器并发数
如果服务中并发数设置了 10，这时候如果加载了 50 个并发请求的服务，Autoscaler 就会创建了 5 个 POD（50 个并发请求 /10=POD）。
Autoscaler 实现了两种操作模式的缩放算法：Stable（稳定模式）和 Panic（恐慌模式）。
稳定模式
在稳定模式下，Autoscaler 调整 Deployment 的大小，以实现每个 POD 所需的平均并发数。POD 的并发数是根据 60 秒窗口内接收所有数据请求的平均数来计算得出。
恐慌模式
Autoscaler 计算 60 秒窗口内的平均并发数，系统需要 1 分钟稳定在所需的并发级别。但是，Autoscaler 也会计算 6 秒的恐慌窗口，如果该窗口达到目标并发的 2 倍，则会进入恐慌模式。在恐慌模式下，Autoscaler 在更短、更敏感的紧急窗口上工作。一旦紧急情况持续 60 秒后，Autoscaler 将返回初始的 60 秒稳定窗口。
|
Panic Target--- +--| 20
| |
| ------Panic Window
| |
Stable Target--- +-------------------------|--| 10 CONCURRENCY
| | |
| -----------Stable Window
| | |
--------------------------+-------------------------+--+ 0
120 60 0
TIME配置 KPA
通过上面的介绍，我们对 Knative Pod Autoscaler 工作机制有了初步的了解，那么接下来介绍如何配置 KPA。在 Knative 中配置 KPA 信息，需要修改 k8s 中的 ConfigMap：config-autoscaler，该 ConfigMap 在 knative-serving 命名空间下。查看 config-autoscaler 使用如下命令：
kubectl -n knative-serving get cm config-autoscaler默认的 ConfigMap 如下：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: config-autoscaler
namespace: knative-serving
data:
container-concurrency-target-default: 100
container-concurrency-target-percentage: 1.0
enable-scale-to-zero: true
enable-vertical-pod-autoscaling: false
max-scale-up-rate: 10
panic-window: 6s
scale-to-zero-grace-period: 30s
stable-window: 60s
tick-interval: 2s为 KPA 配置缩容至 0
为了正确配置使 Revision 缩容为 0，需要修改 ConfigMap 中的如下参数。
scale-to-zero-grace-period
scale-to-zero-grace-period 表示在缩为 0 之前，inactive revison 保留的运行时间（最小是 3 0s）。
scale-to-zero-grace-period: 30sstable-window
当在 stable mode 模式运行中，autoscaler 在稳定窗口期下平均并发数下的操作。
stable-window: 60sstable-window 同样可以配置在 Revision 注释中。
autoscaling.knative.dev/window: 60senable-scale-to-zero
保证 enable-scale-to-zero 参数设置为 true br /
Termination period
Termination period（终止时间）是 POD 在最后一个请求完成后关闭的时间。POD 的终止周期等于稳定窗口值和缩放至零宽限期参数的总和。在本例中，Termination period 为 90 秒。br /
配置并发数
可以使用以下方法配置 Autoscaler 的并发数：
target
target 定义在给定时间（软限制）需要多少并发请求，是 Knative 中 Autoscaler 的推荐配置。
在 ConfigMap 中默认配置的并发 target 为 100。
`container-concurrency-target-default: 100`这个值可以通过 Revision 中的 autoscaling.knative.dev/target 注释进行修改：
autoscaling.knative.dev/target: 50containerConcurrency
注意：只有在明确需要限制在给定时间有多少请求到达应用程序时，才应该使用 containerConcurrency (容器并发)。只有当应用程序需要强制的并发约束时，才建议使用 containerConcurrency。
containerConcurrency 限制在给定时间允许并发请求的数量（硬限制），并在 Revision 模板中配置。
containerConcurrency: 0 | 1 | 2-N1: 将确保一次只有一个请求由 Revision 给定的容器实例处理；
2-N: 请求的并发值限制为 2 或更多；
0: 表示不作限制，有系统自身决定。
配置扩缩容边界（minScale 和 maxScale）
通过 minScale 和 maxScale 可以配置应用程序提供服务的最小和最大 Pod 数量。通过这两个参数配置可以控制服务冷启动或者控制计算成本。
minScale 和 maxScale 可以在 Revision 模板中按照以下方式进行配置：
spec:
template:
metadata:
autoscaling.knative.dev/minScale: 2
autoscaling.knative.dev/maxScale: 10通过在 Revision 模板中修改这些参数，将会影响到 PodAutoscaler 对象，这也表明在无需修改 Knative Serving 系统配置的情况下，PodAutoscaler 对象是可被修改的。
edit podautoscaler revision-name注意：这些注释适用于 Revision 的整个生命周期。即使 Revision 没有被任何 route 引用，minscale 指定的最小 POD 计数仍将提供。请记住，不可路由的 Revision 可能被垃圾收集掉。
默认情况
如果未设置 minscale 注释，pods 将缩放为零（如果根据上面提到的 configmap，enable-scale-to-zero 为 false，则缩放为 1）。
如果未设置 maxscale 注释，则创建的 Pod 数量将没有上限。
基于 KPA 配置的示例
Knative 0.7 版本部署安装可以参考：阿里云部署 Knative
我们使用官方提供的 autoscale-go 示例来进行演示，示例 service.yaml 如下：
apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
name: autoscale-go
namespace: default
spec:
template:
metadata:
labels:
app: autoscale-go
annotations:
autoscaling.knative.dev/target: 10
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/autoscale-go:0.1获取访问网关：
$ kubectl get svc istio-ingressgateway --namespace istio-system --output jsonpath= {.status.loadBalancer.ingress[*][ip]}
121.199.194.150Knative 0.7 版本中获取域名信息：
$ kubectl get route autoscale-go --output jsonpath= {.status.url} | awk -F/ {print $3}
autoscale-go.default.example.com场景 1：并发请求示例
如上配置，当前最大并发请求数 10。我们执行 30s 内保持 50 个并发请求，看一下执行情况：
hey -z 30s -c 50 -host autoscale-go.default.example.com http://121.199.194.150?sleep=100 prime=10000 bloat=5结果正如我们所预期的：扩容出来了 5 个 POD。
场景 2：扩缩容边界示例
修改一下 servcie.yaml 配置如下：
apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
name: autoscale-go
namespace: default
spec:
template:
metadata:
labels:
app: autoscale-go
annotations:
autoscaling.knative.dev/target: 10
autoscaling.knative.dev/minScale: 1
autoscaling.knative.dev/maxScale: 3
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/autoscale-go:0.1当前最大并发请求数 10，minScale 最小保留实例数为 1，maxScale 最大扩容实例数为 3。
我们依然执行 30s 内保持 50 个并发请求，看一下执行情况：
hey -z 30s -c 50 -host autoscale-go.default.example.com http://121.199.194.150?sleep=100 prime=10000 bloat=5结果如我们所预期：最多扩容出来了 3 个 POD，并且即使在无访问请求流量的情况下，保持了 1 个运行的 POD。
看了上面的介绍，是不是感觉在 Knative 中配置应用扩缩容是如此简单？其实 Knative 中除了支持 KPA 之外，也支持 K8s HPA。你可以通过如下配置基于 CPU 的 Horizontal POD Autoscaler（HPA）。
通过在修订模板中添加或修改 autoscaling.knative.dev/class 和 autoscaling.knative.dev/metric 值作为注释，可以将 Knative 配置为使用基于 CPU 的自动缩放，而不是默认的基于请求的度量。配置如下：
spec:
template:
metadata:
autoscaling.knative.dev/metric: concurrency
autoscaling.knative.dev/class: hpa.autoscaling.knative.dev你可以自由的将 Knative Autoscaling 配置为使用默认的 KPA 或 Horizontal POD Autoscaler（HPA）。
关于 Knative Serving 如何自动扩缩容 Autoscaler 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。
