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在GKE中使用KEDA HTTP附加组件启用基于HTTP的自动扩展
内容提要
本文介绍了在Google Kubernetes Engine上设置KEDA（Kubernetes事件驱动自动扩展器）及其HTTP附加组件的过程。作者面临集群资源限制和扩展问题，通过调整Python应用程序和使用HTTPScaledObject解决了这些问题。尽管成功触发了水平Pod自动扩展器，但KEDA的HTTP附加组件仍未正常工作。
关键要点
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本文介绍了在Google Kubernetes Engine上设置KEDA及其HTTP附加组件的过程。
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目标是根据HTTP流量扩展基于Python的石头剪子布应用程序。
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创建了一个包含两个节点的GKE集群以托管应用程序。
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使用服务器端应用安装KEDA，以避免CRD YAML过大导致的负担。
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部署了ScaledObject以定义基于事件源的扩展规则。
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发送HTTP负载时，水平Pod自动扩展器未按预期触发。
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发现集群CPU利用率达到90%，无法扩展节点。
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通过修改Python应用程序使其更轻量化，减少CPU消耗。
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意识到最初使用的ScaledObject不适合HTTP扩展，需要使用HTTPScaledObject。
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向KEDA社区寻求建议，确认应使用HTTPScaledObject进行HTTP扩展。
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更新了YAML配置以反映正确的HTTPScaledObject资源类型。
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使用负载测试工具模拟请求，成功触发了HPA扩展，但KEDA的HTTP附加组件未能正常工作。
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再次联系KEDA维护者，得知HTTP附加组件仍处于不稳定状态。
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假设应用程序过于轻量，导致处理请求过快，未能生成足够负载进行扩展。
延伸问答
如何在GKE中设置KEDA及其HTTP附加组件？
在GKE中设置KEDA及其HTTP附加组件的步骤包括创建GKE集群、安装KEDA、部署ScaledObject并配置HTTPScaledObject。
为什么KEDA的HTTP附加组件未能正常工作？
KEDA的HTTP附加组件未能正常工作可能是因为它仍处于不稳定状态，且应用程序过于轻量，未能生成足够的负载进行扩展。
如何优化Python应用程序以减少CPU消耗？
通过在Python应用程序中引入响应延迟，可以使应用程序更轻量，从而减少CPU消耗。
什么是HTTPScaledObject，它与ScaledObject有什么区别？
HTTPScaledObject是专为HTTP流量扩展设计的资源类型，而ScaledObject是通用的扩展规则定义，HTTPScaledObject更适合处理HTTP请求。
在使用KEDA时如何处理集群资源限制？
可以通过优化应用程序以减少资源消耗，或联系KEDA社区寻求建议来处理集群资源限制。
如何使用负载测试工具验证KEDA的扩展功能？
可以使用负载测试工具（如hey）模拟HTTP请求，以验证KEDA的水平Pod自动扩展功能是否正常工作。
