Kubernetes v1.37：使用HorizontalPodAutoscaler将工作负载缩容至零
内容提要
Kubernetes v1.37将HPA缩容至零副本功能升级为Beta并默认启用，支持基于对象或外部指标（如队列长度）自动缩容至零，再按需扩容。此功能需配合外部指标适配器，通过ScaledToZero条件区分自动缩容与手动暂停，适用于队列消费者等场景，但HTTP工作负载需额外缓冲层。
延伸解读
适用场景与成本权衡
缩容至零最适合队列消费者、批处理等可容忍冷启动的工作负载，尤其是每个Pod占用昂贵资源（如专用CPU或GPU）时，节省成本显著。但需注意冷启动时间：HPA需观察指标、调度Pod并启动应用。若工作可持久排队等待，则此模式效果最佳。
为何需要外部或对象指标
HPA通常基于CPU或内存使用率，但这些指标来自运行中的Pod。当副本数为零时，无Pod可测量，HPA无法获得扩容信号。对象或外部指标（如队列长度）独立于消费者存在，即使无运行中的Pod，HPA仍可读取并据此扩容。因此，使用此类指标是缩容至零的前提。
手动暂停与自动缩容的区分
手动将Deployment设为0会暂停自动扩缩，HPA不会唤醒它。为区分手动暂停与自动缩容，控制器引入ScaledToZero条件：当HPA将工作负载缩至0时，该条件为True，表示控制器拥有零状态并继续评估指标；若为False，则工作负载保持暂停。可通过kubectl describe hpa查看此条件。
升级与配置注意事项
在版本偏差的控制平面升级期间，需确保kube-apiserver和kube-controller-manager均支持并启用HPAScaleToZero特性，再创建minReplicas: 0的HPA。否则，控制器可能将0副本视为手动暂停。此外，minReplicas: 0要求至少一个对象或外部指标，仅含资源指标的HPA会被API服务器拒绝。
Q&A
Kubernetes v1.37中HPA缩容至零功能有什么新变化？
在Kubernetes v1.37中，HPA缩容至零副本功能升级为Beta并默认启用，无需再启用Alpha特性门控或使用外部组件。现在，使用对象或外部指标的HPA可以直接将工作负载缩容至零副本，并在指标变化时自动扩容。
为什么基于CPU或内存的HPA无法将工作负载缩容至零？
因为CPU和内存指标来自正在运行的Pod，当副本数变为零时，没有Pod可提供指标，HPA无法获得信号来扩容。而对象或外部指标（如队列长度）独立于工作负载存在，即使没有Pod运行，HPA也能持续读取这些指标。
如何配置HPA使用外部指标（如队列长度）进行缩容至零？
首先需要安装外部指标适配器（如Prometheus Adapter），并配置externalRules将指标暴露给External Metrics API。然后创建HPA，在spec.metrics中指定type: External，并设置metric.name和target值。例如，针对队列消费者，可以设置minReplicas: 0，maxReplicas: 10，目标值为30个任务。
HPA缩容至零后，如何区分是自动缩容还是手动暂停？
HPA通过ScaledToZero状态条件来区分。当HPA自动将工作负载从多个副本缩容至零时，会设置ScaledToZero=True；当工作负载被手动设置为零时，该条件不会为True。只有ScaledToZero=True时，HPA才会继续评估指标并可能扩容。
使用HPA缩容至零时，有哪些注意事项或限制？
注意事项包括：需要至少一个对象或外部指标，不能仅使用资源指标；如果指标不可用，HPA无法从零扩容；默认的缩容稳定窗口为5分钟；手动将Deployment设置为零会暂停自动扩缩容；在版本升级期间需确保控制平面组件支持该特性。
HPA缩容至零适用于哪些场景？不适用于哪些场景？
适用于队列消费者、批处理任务等，这些工作负载可以容忍冷启动延迟，且工作项可以持久化等待。不适用于HTTP等请求驱动的工作负载，因为Kubernetes Service不会缓冲请求，需要额外的缓冲层。
Kubernetes v1.37中HPA缩容至零功能的发展历程是怎样的？
该功能最初在v1.16作为Alpha引入，v1.36添加了ScaledToZero条件以区分自动缩容和手动暂停，v1.37将其升级为Beta并默认启用，并增加了集成和端到端测试。下一步是收集反馈以考虑GA。
