KEDA下一代弹性伸缩工具

陈凯迪
k8s
9天前
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1.简介

KEDA (Kubernetes-based Event-Driven Autoscaling) 是一个强大的开源组件，专为 Kubernetes 环境设计，用于实现基于事件的弹性伸缩。下面我为你详细介绍一下 KEDA。

2.工作原理

KEDA 的核心在于事件驱动的自动伸缩机制。它与 Kubernetes 原生的 HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 并非替代关系，而是协同工作。

简单来说：

当需要将工作负载的副本数缩到“闲时”副本数（包括缩到 0），或从“闲时”副本数扩容时，由 KEDA 直接修改工作负载的副本数。
其他情况下的扩缩容则由 HPA 负责。KEDA 会自动创建并管理一个 HPA 对象，并向 HPA 提供其收集到的外部指标数据（External Metrics），HPA 再利用这些指标数据驱动扩缩容。这意味着 KEDA 复用了 HPA 的成熟能力。

KEDA 通过其定义的 CRD（如 ScaledObject、ScaledJob）来配置伸缩规则，并内置了丰富的 Scaler（伸缩器），用于从各种外部事件源（如消息队列、数据库、监控系统等）获取指标。

3.安装与部署

使用 Helm 安装 KEDA

添加 KEDA 的 Helm 仓库：

helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts helm repo update

创建命名空间（如果尚未存在）：

kubectl create namespace keda
使用 Helm 安装 KEDA：

helm install keda kedacore/keda --namespace keda

安装完成后，你可以使用 kubectl get pods -n keda 来查看 KEDA 组件的运行状态。

4.配置示例

下面是一个简单的 ScaledObject 配置示例：

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: cpu-scaledobject
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    name: nginx-deployment  # 指定要伸缩的目标 Deployment
  minReplicaCount: 1    # 最小副本数，可以将副本数调整为0
  maxReplicaCount: 10   # 最大副本数
  triggers:
  - type: cpu           # 触发器类型为 cpu
    metadata:
      type: Utilization
      value: "50"       # 目标 CPU 利用率阈值设为 50%

根据 CPU/内存压力扩容：

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: demo
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: a
  minReplicaCount: 10
  maxReplicaCount: 1000
  triggers:
    - type: memory
      metricType: Utilization
      metadata:
        value: "60"
    - type: cpu
      metricType: Utilization
      metadata:
        value: "60"

定时水平伸缩（Cron 触发器）：

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: demo
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: demo
  minReplicaCount: 2
  maxReplicaCount: 1000
  triggers:
    - type: cron
      metadata:
        timezone: Asia/Shanghai
        start: 30 9 * * * # 早上9:30开始扩容
        end: 30 10 * * *  # 早上10:30结束，期间副本数设为200
        desiredReplicas: "200"
    - type: cron
      metadata:
        timezone: Asia/Shanghai
        start: 30 17 * * * # 下午5:30开始扩容
        end: 30 18 * * *   # 下午6:30结束，期间副本数设为200
        desiredReplicas: "200"
    - type: memory # 同时配置资源指标触发器，应对突发流量
      metricType: Utilization
      metadata:
        value: "60"
    - type: cpu
      metricType: Utilization
      metadata:
        value: "60"

5.优势

丰富的事件源支持：内置大量 Scaler，轻松集成各种外部系统，无需复杂适配。
支持缩容到零：当完全没有事件时，可以将副本数缩容到零，实现极致的成本节约。
与 HPA 无缝集成：复用 HPA 的稳定能力，同时提供更灵活的触发机制。
云原生且轻量：本身设计为 Kubernetes 的单一用途轻量组件，易于安装和运维。
CNCF 毕业项目：表明其成熟度、稳定性和社区活跃度都已达到很高水平，可放心用于生产环境。

6.注意事项

KEDA 确实可以将副本数缩减到 0。这实际上是 KEDA 的一个标志性特性，也是它区别于 Kubernetes 原生 HPA 的一个重要方面，但在应用时也需要考虑冷启动延迟问题，即：副本从 0 开始扩容时，应用的启动时间（冷启动）可能会对请求的响应时间有一定影响。你需要确保应用能够处理这种延迟，或者配置就绪检查来避免在应用完全启动前接收流量。