面试题：容器化应用弹性伸缩的关键组件与机制

Question

以Kubernetes为例，说明实现容器化应用弹性伸缩所涉及的关键组件，以及这些组件之间是如何协同工作来完成弹性伸缩功能的。

Answer 1

关键组件

1. HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：根据资源指标（如CPU利用率、内存使用量等）或自定义指标自动调整Pod副本数量。它持续监控目标Pod的指标，并与用户设定的指标阈值进行比较，决定是否需要增加或减少Pod副本。
2. kube - scheduler：负责将新创建的Pod调度到合适的Node节点上。当HPA决定增加Pod副本时，kube - scheduler会选择具有足够资源的Node来运行新的Pod。
3. kube - controller - manager：包含多个控制器，其中与弹性伸缩相关的是负责管理副本数量的ReplicationController（或ReplicaSet）。它确保实际运行的Pod副本数量与期望的数量一致。当HPA发出调整副本数量的指令时，ReplicationController（或ReplicaSet）会创建或删除Pod。
4. kubelet：运行在每个Node节点上，负责管理该节点上的Pod。当ReplicationController（或ReplicaSet）创建新Pod时，kubelet会在指定的Node上启动该Pod；当需要减少副本时，kubelet会停止并删除相应的Pod。
5. metrics - server：为HPA提供资源使用指标数据。它定期收集各个Pod和Node的资源使用情况，如CPU和内存的使用率等，HPA根据这些数据做出是否进行弹性伸缩的决策。

协同工作流程

1. 指标收集：metrics - server持续收集Pod和Node的资源使用指标数据，例如CPU利用率、内存使用量等。
2. HPA决策：HPA根据metrics - server提供的指标数据，与用户预先设定的指标阈值（如CPU利用率达到80%就增加副本）进行比较。如果当前Pod的资源使用指标超过或低于阈值，HPA会决定增加或减少Pod副本数量，并将期望的副本数量发送给ReplicationController（或ReplicaSet）。
3. 副本调整：ReplicationController（或ReplicaSet）接收到HPA的副本数量调整指令后，根据需要创建或删除Pod。如果需要创建新Pod，它会将Pod的创建请求发送给kube - scheduler。
4. Pod调度：kube - scheduler接收到Pod创建请求后，根据节点的资源状况和调度策略，选择一个合适的Node节点来运行新的Pod，并将调度结果返回给ReplicationController（或ReplicaSet）。
5. Pod启动与管理：ReplicationController（或ReplicaSet）将调度结果告知对应的Node节点上的kubelet。kubelet在指定的Node上启动新的Pod，并负责Pod的日常管理，如监控Pod状态、重启失败的Pod等。当需要减少副本时，kubelet停止并删除相应的Pod，从而实现容器化应用的弹性伸缩。