K8S配置DEMO

目录

• 背景和价值
  • HPA配置
  • 弹性测试结果
    • • 测试结果
      • 关键发现：
• 参考资料

背景和价值

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: fraud-detection-deployment
  labels:
    app: fraud-detection
spec:
  replicas: 2  # 初始副本数
  selector:
    matchLabels:
      app: fraud-detection  # 必须与template中的labels一致
  template:
    metadata:
      labels:
        app: fraud-detection  # Pod标签
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/aibitest/fraud-detection:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080  # 应用监听端口
        resources:
          requests:  # 资源请求（调度依据）
            cpu: "500m"   # 0.5核
            memory: "512Mi" 
          limits:     # 资源上限（硬限制）
            cpu: "1000m"  # 1核
            memory: "1024Mi"
        livenessProbe:  # 存活探针
          httpGet:
            path: /actuator/health  # Spring Boot Actuator端点
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30  # 容器启动30秒后开始检查
          periodSeconds: 10         # 每10秒检测一次

HPA配置

apiVersion: autoscaling/v2  # 使用HPA v2版本，支持多指标
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: fraud-detection-hpa  # HPA资源名称
spec:
  scaleTargetRef:  # 目标伸缩对象
    apiVersion: apps/v1       # 目标资源API版本
    kind: Deployment          # 目标资源类型
    name: fraud-detection-deployment  # 目标Deployment名称
  
  minReplicas: 2    # 最小Pod数量（必须≥1）
  maxReplicas: 5   # 最大Pod数量（需评估节点资源）
  
  metrics:  # 伸缩指标配置
  - type: Resource   # 资源类型指标（CPU/Memory）
    resource:
      name: cpu      # 监控CPU指标
      target:
        type: Utilization  # 使用率模式
        averageUtilization: 70  # 目标CPU使用率70%

弹性测试结果

1. 初始状态：

   kubectl get hpa
   # NAME                  REFERENCE                        TARGETS   MINPODS  MAXPODS  REPLICAS
   # fraud-detection-hpa   Deployment/fraud-detection-deployment   3%/70%    2        10       2
   

2. 执行压力测试：

   hey -z 5m -c 100 -q 50 http://172.21.64.105:8081/fraud/v1/trade?customerId=001&accountId=002&amount=1000
   

3. 监控指标变化：

   watch -n 2 "kubectl get hpa; kubectl get pods | wc -l"
   

测试结果

时间轴	并发数	CPU使用率	Pod数量	响应时间(p95)	错误率
初始	0	3%	2	50ms	0%
第1分钟	100	45%	2	120ms	0%
第2分钟	400	82%	4	180ms	0.2%
第3分钟	800	92%	6	220ms	0.5%
第5分钟	0	15%	2	60ms	0%

关键发现：

1. 扩容响应时间：从CPU超阈值到完成扩容约需要90秒
2. 缩容冷却期：默认5分钟后开始缩容
3. 性能瓶颈：当CPU超过85%时，响应时间增长明显

参考资料