K8S HPA：Pod 的自动水平扩展（yaml示例）

以下是一个 Kubernetes 中 Pod 的自动水平扩展示例，使用 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）来根据 CPU 使用率自动调整 Pod 的副本数。

1. 创建 Deployment：
   首先，创建一个 Deployment 对象，定义应用程序的容器和资源需求。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: example-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: example-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: example-app
    spec:
      containers:
        - name: example-container
          image: example/image:latest
          resources:
            limits:
              cpu: 500m
            requests:
              cpu: 200m

2. 创建 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：
   接下来，创建一个 HorizontalPodAutoscaler 对象，定义 Pod 的自动水平扩展规则。

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: example-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: example-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 50

在上述示例中，HPA 的目标是 Deployment “example-deployment”，它将根据 CPU 使用率自动调整 Pod 的副本数。设置了最小副本数为 1，最大副本数为 10。平均 CPU 使用率目标为 50%。

3. 应用配置：
   应用上述 YAML 配置文件到 Kubernetes 集群，创建 Deployment 和 HPA 对象：

kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f hpa.yaml

4. 监视 HPA：
   使用以下命令来监视 HPA 的状态和自动扩展的情况：

kubectl get hpa
kubectl describe hpa example-hpa

通过这些命令，您可以查看 HPA 的当前状态、目标和当前副本数，以及根据 CPU 使用率的变化自动调整 Pod 的副本数。

5. 测试自动扩展：
   模拟负载来触发自动扩展。可以使用工具如 hey、ab 或自定义脚本来发送请求到应用程序，以增加 CPU 使用率。

hey -c 10 -z 30s http://example-app

根据负载的增加，HPA 将监测 CPU 使用率，并根据定义的规则自动扩展 Pod 的副本数。

以上是一个基本的 Kubernetes Pod 的自动水平扩展示例。您可以根据自己的需求和环境进行调整和扩展，例如根据其他指标（如内存使用率）进行自动扩展，或者调整 HPA 的配置参数。