面试题：容器化之容器编排与DevOps基础协同

Question

请阐述容器编排工具（如Kubernetes）在与DevOps协同发展过程中，如何实现应用的自动化部署和扩缩容，列举关键的操作步骤和涉及到的核心概念。

Answer 1

自动化部署

1. 关键操作步骤
   • 定义部署配置：使用Kubernetes的Deployment资源对象，编写YAML文件来定义应用的镜像版本、副本数量、容器资源限制等信息。例如：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my - app - deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my - app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my - app
    spec:
      containers:
      - name: my - app - container
        image: my - app - image:v1.0
        resources:
          limits:
            cpu: "1"
            memory: "1Gi"
          requests:
            cpu: "0.5"
            memory: "512Mi"

- **创建部署**：通过`kubectl create -f deployment.yaml`或`kubectl apply -f deployment.yaml`命令将定义好的`Deployment`配置应用到Kubernetes集群中。`create`命令用于首次创建资源，`apply`命令则支持更新已有资源。
- **滚动更新**：当需要更新应用镜像版本时，只需修改`Deployment`配置文件中的镜像版本号，然后再次执行`kubectl apply -f deployment.yaml`。Kubernetes会自动以滚动的方式逐步替换旧版本的容器为新版本，确保服务的连续性。例如，从`my - app - image:v1.0`更新到`my - app - image:v1.1`。

2. 核心概念 - Deployment：是Kubernetes中用于管理无状态应用的主要资源对象，负责定义应用的期望状态，包括副本数量、镜像版本等，并确保集群中的实际状态与期望状态一致。它通过控制ReplicaSet来实现应用的部署和更新。 - ReplicaSet：负责维护指定数量的Pod副本，确保集群中始终有期望数量的Pod在运行。当某个Pod出现故障时，ReplicaSet会自动创建新的Pod来替代它。Deployment通常会创建和管理ReplicaSet。 - Pod：是Kubernetes中最小的可部署和可管理的计算单元，一个Pod可以包含一个或多个紧密相关的容器。应用的实际运行实例就是在Pod中，多个Pod可以共享网络和存储资源。

自动化扩缩容

1. 关键操作步骤
   • 基于CPU或内存指标的自动扩缩容：
     • 创建Horizontal Pod Autoscaler（HPA）：使用kubectl autoscale命令或编写HPA的YAML文件来创建基于CPU或内存使用率的自动扩缩容控制器。例如，基于CPU使用率创建HPA：

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my - app - hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my - app - deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

  - **监控指标**：Kubernetes通过`metrics - server`来收集Pod的CPU和内存使用指标。`metrics - server`需要提前部署到集群中，为HPA提供数据支持。
  - **扩缩容触发**：当Pod的平均CPU使用率超过`targetCPUUtilizationPercentage`（这里是50%）时，HPA会自动增加Pod副本数量；当使用率低于该值时，HPA会自动减少Pod副本数量，确保CPU使用率维持在目标范围内。
- **基于自定义指标的自动扩缩容**：
  - **部署自定义指标适配器**：例如`Prometheus Adapter`，用于将自定义指标（如应用特定的请求速率、队列长度等）暴露给Kubernetes的API Server。
  - **定义基于自定义指标的HPA**：在HPA的YAML文件中指定自定义指标和目标值。例如，假设自定义指标为`my_custom_metric`，目标值为100：

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my - app - custom - hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my - app - deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: my_custom_metric
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 100

2. 核心概念
   • Horizontal Pod Autoscaler（HPA）：通过监控Pod的资源使用率或自定义指标，自动调整Deployment或ReplicaSet中的Pod副本数量，以满足应用的负载需求。HPA实现了水平方向（增加或减少Pod数量）的自动扩缩容。
   • Vertical Pod Autoscaler（VPA）：与HPA不同，VPA主要负责根据容器的资源使用情况，自动调整容器的资源请求（requests）和限制（limits），实现垂直方向（调整单个Pod的资源配额）的自动扩缩容。不过，VPA相对HPA使用场景较少，且配置和使用更为复杂。
   • 自定义指标：除了CPU和内存等默认指标外，应用可以定义和暴露自己的特定指标（如业务相关的请求量、响应时间等），用于更精准的扩缩容决策。通过自定义指标适配器，Kubernetes可以识别并利用这些指标进行自动扩缩容。