文章大綱
一、撰寫 Auto Scaling 的 yaml 檔
  ➤ HorizontalPodAutoscaler（水平自動擴展）參數說明
  ➤ 建立「nodetest-k8s-auto.yaml」來做 Auto Scaling 測試
二、調整 Service、Deployment 參數並加入 yaml 檔
  ➤ 調整 Service 參數
  ➤ 調整 Deployment 參數
  ➤ 將 Service、Deployment 設定合併到 nodetest-k8s-auto.yaml 中
三、部署＆測試 pod 是否會依據流量的增加自動擴展
  ➤ 開啟流量監控、部署 K8s
  ➤ 取得 Deployment 的外部 ip，然後瘋狂存取來測試 Auto Scaling
  ➤ 瘋狂存取後後，確認 maxReplicas 設定是否生效
  ➤ 關閉存取後，確認 minReplicas 設定是否生效
  ➤ 測試完成後將建立的 K8s 服務刪除、關閉 minikube

如果讀者尚未在本機安裝 K8s 環境，可以先閱讀：「帶你將 Node.js Web App 給 Docker 化，並用 Kubernetes 部署的超簡單範例」來設定基礎環境喔！

一、撰寫 Auto Scaling 的 yaml 檔

你也可以直接去筆者的 github，直接將專案 Clone 到本機來做測試。

HorizontalPodAutoscaler（水平自動擴展）參數說明

• scaleTargetRef：填寫你想要針對哪個 ReplicaSet 或 Deployment 或 Replication Controller 來做 Scaling。
• minReplicas、maxReplicas：Pod 擴展範圍。
• targetCPUUtilizationPercentage：Auto Scaling 是根據 CPU 用量來做擴展，判定的依據為 Deployment resources 的 requests 設定值（如果沒填寫基本上就不會動 XD）。

建立「nodetest-k8s-auto.yaml」來做 Auto Scaling 測試

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: node-web-app
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: node-web-app
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 5
  targetCPUUtilizationPercentage: 10

原始碼：nodetest-k8s-auto.yaml（GitHub Gist）

二、調整 Service、Deployment 參數並加入 yaml 檔

這裡的 Service、Deployment 都是從先前這篇文章改良過來的喔。

Docker image 可以 pull 筆者的範例，或是使用自己的都可以。

調整 Service 參數

• nodePort：這裡建議指定一個 port，如果沒有設定的話，最後對外 ip 的 port 為隨機產生。

調整 Deployment 參數

• resources 的 requests：如果 cpu 設定為 100m，而 targetCPUUtilizationPercentage 設定為 10；當 Pod 的 CPU 使用率為 1m（100m x 10%） 的時候就要進行 Auto Scaling。
• replicas：特別設定為 1 方便觀察，原則上他的值要跟 minReplicas 相同。

將 Service、Deployment 設定合併到 nodetest-k8s-auto.yaml 中

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: node-app-service
spec:
  selector:
    app: node-web-app
  ports:
    - protocol: "TCP"
      port: 8080
      targetPort: 8080
      nodePort: 30390
  type: LoadBalancer

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: node-web-app
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: node-web-app
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: node-web-app
    spec:
      containers:
        - name: node-web-app
          image: babydragon9703111/node-web-app:latest
          imagePullPolicy: Always
          ports:
            - containerPort: 8080
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 50Mi
            limits:
              cpu: 200m
              memory: 100Mi

原始碼：nodetest-k8s-auto-extend.yaml（GitHub Gist）

三、部署＆測試 pod 是否會依據流量的增加自動擴展

開啟流量監控、部署 K8s

# 將 minikube 監控流量的 addons 打開
minikube addons enable metrics-server

# 部署剛剛建立的 nodetest-k8s-auto.yaml
kubectl apply -f nodetest-k8s-auto.yaml

# 查看 Auto Scaler 狀態
kubectl get hpa

一開始 TARGETS 會顯示 <unknown>，這是因為還在判斷流量，過一陣子就會顯示百分比了

取得 Deployment 的外部 ip，然後瘋狂存取來測試 Auto Scaling

# 取得 Deployment 的外部 ip（此時會看到 port 與設定的 nodePort 相同）
minikube service node-app-service --url

# 開始瘋狂存取剛剛輸出的 url 來確認 pod 是否會自動成長
while true
do curl <Deployment 的外部 ip>
done

瘋狂存取後後，確認 maxReplicas 設定是否生效

看 REPLICAS 這個欄位是否會依據流量的增加自動擴展到設定的 maxReplicas。

關閉存取後，確認 minReplicas 設定是否生效

將上面的存取 Deployment 外部 ip 的 while 迴圈關掉後，pod 會自動減少到設定的 minReplicas。

測試完成後將建立的 K8s 服務刪除、關閉 minikube

kubectl delete -f nodetest-k8s-auto.yaml
# 如果沒關閉的話，你會發現電腦燙燙的，CPU 居高不下
minikube delete

以上就是模擬 K8s Auto Scaling 的測試方法啦！希望讀者可以透過文章了解這個技術的應用～