一、前提条件：安装Metrics Server
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）依赖Metrics Server收集Pod的CPU、内存等资源使用数据。在CentOS上安装Metrics Server的步骤如下：
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml 安装后检查Metrics Server状态，确保其正常运行：
kubectl get pods -n kube-system | grep metrics-server 若未正常运行，可删除对应Pod触发重启：
kubectl delete pod -n kube-system <metrics-server-pod-name> 二、配置HPA（Horizontal Pod Autoscaler）
HPA是Kubernetes实现Pod水平自动扩缩容的核心资源，以下是详细配置步骤：
HPA需根据Pod的资源请求（requests）计算利用率，因此必须在Deployment中定义容器的resources.requests和resources.limits。示例如下：
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: my-app spec: replicas: 1 # 初始副本数，HPA会动态调整 selector: matchLabels: app: my-app template: metadata: labels: app: my-app spec: containers: - name: my-container image: nginx:latest ports: - containerPort: 80 resources: requests: # 调度依据，必须设置 cpu: "100m" # 0.1核 memory: "64Mi" limits: # 资源上限，防止Pod被OOM Kill cpu: "200m" # 0.2核 memory: "128Mi" 将上述内容保存为deployment.yaml，应用到集群：
kubectl apply -f deployment.yaml 通过HPA配置自动扩缩容规则，以下是一个基于CPU利用率的示例（支持v2beta2及以上API版本）：
apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: my-hpa spec: scaleTargetRef: # 指定扩缩容目标（Deployment/ReplicaSet/StatefulSet） apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-app minReplicas: 1 # 最小副本数（避免缩容至0） maxReplicas: 10 # 最大副本数（集群资源上限） metrics: - type: Resource # 资源指标（支持CPU、内存） resource: name: cpu # 指标名称（CPU/memory） target: type: Utilization # 目标类型（Utilization/AverageValue） averageUtilization: 50 # 目标利用率（如50%） 将上述内容保存为hpa.yaml，应用到集群：
kubectl apply -f hpa.yaml 说明：
scaleTargetRef：指定要扩缩容的对象（如Deployment），需与已有资源名称一致；minReplicas/maxReplicas：限制Pod数量范围，避免过度扩缩容；metrics：可配置多个指标（如CPU+内存），支持Utilization（利用率）或AverageValue（绝对值）。使用以下命令查看HPA的当前状态（包括副本数、目标利用率、当前利用率）：
kubectl get hpa 输出示例：
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE my-hpa Deployment/my-app 30%/50% 1 10 1 2m TARGETS：显示当前利用率/目标利用率（如30%表示当前CPU利用率为30%，目标为50%）；REPLICAS：当前Pod副本数。查看详细信息（包括扩缩容决策记录）：
kubectl describe hpa my-hpa 三、测试自动扩缩容
通过模拟负载触发HPA自动调整Pod数量，常用工具如hey（快速HTTP压测工具）：
# 安装hey（若未安装） wget https://github.com/rakyll/hey/releases/download/v0.0.0/hey_linux_amd64 -O hey chmod +x hey mv hey /usr/local/bin/ # 发起压测（向my-app发送10个并发请求，持续30秒） hey -c 10 -z 30s http://<my-app-service-ip> 随着负载增加，HPA会根据CPU利用率自动增加Pod副本数（不超过maxReplicas）；负载降低时，自动减少副本数（不低于minReplicas）。
四、可选：基于自定义指标的自动扩缩容
若需根据非资源指标（如QPS、队列长度）扩缩容，需安装Custom Metrics Adapter（如Prometheus Adapter），并配置HPA使用自定义指标。示例如下：
apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: my-hpa-custom spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-app minReplicas: 1 maxReplicas: 20 metrics: - type: External # 自定义指标 external: metric: name: requests_per_second # 自定义指标名称（需与Prometheus Adapter配置一致） target: type: Value value: "100" # 目标值（每秒100个请求） 需提前部署Prometheus Adapter并将自定义指标暴露给Kubernetes集群。
五、注意事项
resources.requests计算利用率，未设置则无法正常工作；targetUtilization（如50%-80%），避免因阈值过低导致频繁扩缩容（可能影响应用稳定性）；kubectl get hpa -w实时监控HPA状态，或结合Prometheus+Granafa实现可视化；maxReplicas），否则可能导致Pod处于Pending状态。
