Cluster AutoScaler
Cluster AutoScaler 是一个自动扩展和收缩 Kubernetes 集群 Node 的扩展。当集群容量不足时，它会自动去 Cloud Provider （支持 GCE、GKE、Azure、AKS、AWS 等）创建新的 Node，而在 Node 长时间（超过 10 分钟）资源利用率很低时（低于 50%）自动将其删除以节省开支。
Cluster AutoScaler 独立于 Kubernetes 主代码库，维护在 https://github.com/kubernetes/autoscaler。
部署
Cluster AutoScaler v1.0+ 可以基于 Docker 镜像 gcr.io/google_containers/cluster-autoscaler:v1.3.0 来部署，详细的部署步骤可以参考
- GCE: https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/cluster-management/
- GKE: https://cloud.google.com/container-engine/docs/cluster-autoscaler
- AWS: https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md
- Azure: https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/azure
注意，在开启 RBAC 的集群中创建 cluster-autoscaler ClusterRole。
工作原理
Cluster AutoScaler 定期（默认间隔 10s）检测是否有充足的资源来调度新创建的 Pod，当资源不足时会调用 Cloud Provider 创建新的 Node。
为了自动创建和初始化 Node，Cluster Autoscaler 要求 Node 必须属于某个 Node Group，比如
- GCE/GKE 中的 Managed instance groups（MIG）
- AWS 中的 Autoscaling Groups
- Azure 中的 Scale Sets 和 Availability Sets
当集群中有多个 Node Group 时，可以通过 --expander=<option> 选项配置选择 Node Group 的策咯，支持如下四种方式
- random：随机选择
- most-pods：选择容量最大（可以创建最多 Pod）的 Node Group
- least-waste：以最小浪费原则选择，即选择有最少可用资源的 Node Group
- price：选择最便宜的 Node Group（仅支持 GCE 和 GKE）
目前，Cluster Autoscaler 可以保证
- 小集群（小于 100 个 Node）可以在不超过 30 秒内完成扩展（平均 5 秒）
- 大集群（100-1000 个 Node）可以在不超过 60 秒内完成扩展（平均 15 秒）
Cluster AutoScaler 也会定期（默认间隔 10s）自动监测 Node 的资源使用情况，当一个 Node 长时间（超过 10 分钟其期间没有执行任何扩展操作）资源利用率都很低时（低于 50%）自动将其所在虚拟机从云服务商中删除（注意删除时会有 1 分钟的 graceful termination 时间）。此时，原来的 Pod 会自动调度到其他 Node 上面（通过 Deployment、StatefulSet 等控制器）。
注意，Cluster Autoscaler 仅根据 Pod 的调度情况和 Node 的整体资源使用清空来增删 Node，跟 Pod 或 Node 的资源度量（metrics）没有直接关系。
用户在启动 Cluster AutoScaler 时可以配置 Node 数量的范围（包括最大 Node 数和最小 Node 数）。
在使用 Cluster AutoScaler 时需要注意：
- 由于在删除 Node 时会发生 Pod 重新调度的情况，所以应用必须可以容忍重新调度和短时的中断（比如使用多副本的 Deployment）
- 当 Node 上面的 Pods 满足下面的条件之一 时，Node 不会删除
- Pod 配置了 PodDisruptionBudget (PDB)
- kube-system Pod 默认不在 Node 上运行或者未配置 PDB
- Pod 不是通过 deployment, replica set, job, stateful set 等控制器创建的
- Pod 使用了本地存储
- 其他原因导致的 Pod 无法重新调度，如资源不足，其他 Node 无法满足 NodeSelector 或 Affinity 等
最佳实践
Cluster AutoScaler 可以和 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）配合使用
不要手动修改 Node 配置，保证集群内的所有 Node 有相同的配置并属于同一个 Node 组
运行 Pod 时指定资源请求
必要时使用 PodDisruptionBudgets 阻止 Pod 被误删除
确保云服务商的配额充足
Cluster AutoScaler 与云服务商提供的 Node 自动扩展功能以及基于 CPU 利用率的 Node 自动扩展机制冲突，不要同时启用