Kubernetes 中的奇遇：工作节点自动伸缩

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概览

我们的初始集群是手动搭建的：控制平面是手动配置的，每个工作节点都是单独加入的。虽然这种方式适合学习，但在生产环境中既不可扩展也不具弹性。要摆脱静态、单节点工作池的限制，我们需要三项能力：

• 自动加入 – 新的虚拟机在启动后应立即加入集群。
• 自愈 – 如果节点故障，应自动配置替代节点。
• 智能伸缩 – 当负载增加时集群应扩容，负载下降时应收缩，以节省成本。

关键是在每台虚拟机上放置启动脚本，自动运行 kubeadm join。

创建永久加入令牌

标准的 kubeadm 令牌在 24 小时后过期，这对于可能运行数月的自动伸缩组来说并不合适。在控制平面上创建一个没有 TTL 的令牌：

kubeadm token create --print-join-command --ttl 0

复制打印出的完整命令；稍后你将在启动脚本中嵌入它。

构建实例模板

实例模板（Instance Template）告诉 GCP 如何创建虚拟机（包括镜像、机器类型、元数据等）。将 “ 替换为您上面复制的命令。

gcloud compute instance-templates create k8s-worker-template \
  --image-family=k8s-node-family \
  --machine-type=e2-standard-2 \
  --tags=k8s-worker \
  --metadata startup-script='#! /bin/bash
'

注： k8s-node-family 是在本系列前面部分创建的自定义镜像。

创建区域托管实例组 (MIG)

区域 MIG 将节点分布在多个可用区，以实现高可用性。

gcloud compute instance-groups managed create k8s-worker-mig \
  --template=k8s-worker-template \
  --size=1 \
  --region=us-central1

GCP 将立即启动一个节点，该节点将启动、执行启动脚本，并自动加入集群。

启用自动伸缩

将托管实例组 (MIG) 配置为基于 CPU 利用率进行伸缩。当平均 CPU 使用率超过 60 % 时，组将至少保留一个节点，并可扩展至最多五个节点。

gcloud compute instance-groups managed set-autoscaling k8s-worker-mig \
  --max-num-replicas=5 \
  --min-num-replicas=1 \
  --target-cpu-utilization=0.60 \
  --region=us-central1

测试自动伸缩器

1. 创建负载生成器 – 一个在无限循环中消耗 CPU 的 busybox pod。

   kubectl create deployment load-generator --image=busybox -- /bin/sh -c "while true; do :; done"

2. 请求 CPU – 告诉 Kubernetes 该 pod 需要多少 CPU（集群自动伸缩器需要此信息才能工作）。

   kubectl set resources deployment load-generator --requests=cpu=200m

3. 扩大负载 – 增加副本数以产生足够的需求。

   kubectl scale deployment load-generator --replicas=20

4. 观察伸缩过程

   • 在一个终端中，监视节点列表：

     kubectl get nodes -w

   • 在另一个终端中，监视 MIG 实例：

     gcloud compute instance-groups managed list-instances k8s-worker-mig --region=us-central1

   你应该会看到初始节点被占满，pods 进入 Pending 状态，GCP 自动伸缩器 provisioning 额外的 VM，直至满足负载。

与 GKE 的比较

如果你使用 Google Kubernetes Engine，整个部署可以通过一条命令完成：

gcloud container clusters create k8s-easy-cluster \
  --zone us-central1-a \
  --num-nodes 3 \
  --machine-type e2-medium

虽然 GKE 将底层细节抽象掉，但“硬核”方式构建集群可以让你更深入地了解每个组件，从而在排障时成为更出色的运维人员。

下一步

• 在不中断的情况下升级控制平面 – 继续本系列学习滚动升级。
• 探索更多自动化（例如，监控、日志记录、网络策略）。

References

• Kubernetes The Hard Way – Kelsey Hightower 的基础指南。
• Kubernetes Documentation – 所有组件的权威来源。
• Google Kubernetes Engine Documentation – 完整的 GKE 指南。