Knative on ASM中提供了开箱即用、基于流量请求的自动扩缩容KPA（Knative Pod Autoscaler）功能。本文介绍如何基于流量请求数实现服务自动扩缩容。

本系列文章包括以下部分：

使用ASM管理Knative服务（1）：Knative on ASM概述

使用ASM管理Knative服务（2）：使用Knative on ASM部署Serverless应用

使用ASM管理Knative服务（3）：在Knative on ASM中使用自定义域名

使用ASM管理Knative服务（4）：使用ASM网关实现HTTPS访问Knative服务

使用ASM管理Knative服务（5）：在Knative on ASM中基于流量灰度发布服务

使用ASM管理Knative服务（6）：基于流量请求数实现服务自动扩缩容

前提条件

• 已使用Knative on ASM创建Knative服务。具体操作，请参见使用Knative on ASM快速部署Serverless应用
• 使用自定义域名aliyun.com, 参见在Knative on ASM中使用自定义域名

背景介绍

Knative Serving为每个Pod注入QUEUE代理容器（queue-proxy），该容器负责向Autoscaler报告业务容器的并发指标。Autoscaler接收到这些指标之后，会根据并发请求数及相应的算法，调整Deployment的Pod数量，从而实现自动扩缩容。

并发数和QPS

• 并发数是同一时刻Pod的接收的请求数。
• QPS指的是Pod每秒响应的请求数，也就是最大吞吐能力。

并发数的增加并不一定会导致QPS增加。应用在访问压力较大的情况下，如果并发数增加，系统的QPS反而会下降。因为系统超负荷工作，CPU、内存等其他消耗导致系统性能下降，从而导致响应延迟。

具体算法参见： https://help.aliyun.com/document_detail/186137.html

如果需要在Knative中使用HPA, 参见：https://help.aliyun.com/document_detail/188160.html

KPA配置介绍

配置KPA

配置KPA，需要配置config-autoscaler，该参数默认已配置，以下为重点参数介绍。

执行以下命令，查看config-autoscaler。

kubectl -n knative-serving get cm config-autoscaler

预期输出：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
 name: config-autoscaler
 namespace: knative-serving
data:
 container-concurrency-target-default: "100"
 container-concurrency-target-percentage: "0.7"
 enable-scale-to-zero: "true"
 max-scale-up-rate: "1000"
 max-scale-down-rate: "2"
 panic-window-percentage: "10"
 panic-threshold-percentage: "200"
 scale-to-zero-grace-period: "30s"
 scale-to-zero-pod-retention-period: "0s"
 stable-window: "60s"
 target-burst-capacity: "200"
 requests-per-second-target-default: "200"

为KPA配置缩容至0

配置Autoscaler的并发数

配置扩缩容边界

通过minScale和maxScale可以配置应用程序提供服务的最小和最大Pod数量。通过这两个参数配置可以控制服务冷启动或者控制计算成本。

说明：

• 如果未设置minScale注释，Pods将缩放为零。如果设置config-autoscaler的enable-scale-to-zero为false，则缩放为1。
• 如果未设置maxScale注释，则创建的Pod数量将没有上限。

minScale和maxScale可以在Revision模板中按照以下方式进行配置：

spec:
  template:
    metadata:
      autoscaling.knative.dev/minScale: "2"
      autoscaling.knative.dev/maxScale: "10"

场景一：设置并发请求数实现自动扩缩容

本场景示例将通过设置并发请求数，通过KPA实现自动扩缩容。
请按照以下步骤在集群中部署autoscale-go应用。关于快速部署Serverless应用的操作细节，可以参考 使用Knative on ASM快速部署Serverless应用

1） 创建autoscale-go.yaml。设置并发目标数为10。

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: autoscale-go
  namespace: default
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: autoscale-go
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/target: "10"
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/autoscale-go:0.1

2） 使用kubectl连接到集群，在命令行执行以下命令部署autoscale-go

kubectl apply -f autoscale-go.yaml 

3） 登录ASM服务网格控制台查看ASM网关。
4）使用Hey压测工具，执行30s内保持50个并发请求（请将xxx.xx.xx.xxx替换为您的网关ip）。

hey -z 30s -c 50   -host "autoscale-go.default.example.com"   "http://xxx.xx.xx.xxx?sleep=100&
    prime=10000&
    bloat=5"

预期输出：

从结果可以看出，整个过程中扩容了7个Pod。这是由于当容器并发量大于目标并发量的一定百分比后（默认为70%），knative会提前创建出更多的Pod备用以免并发量进一步增的情况下，目标值被突破。

场景二：设置扩缩容边界实现自动扩缩容

扩缩容边界指应用程序提供服务的最小和最大Pod数量。通过设置应用程序提供服务的最小和最大Pod数量实现自动扩缩容。
请按照以下步骤在集群中部署autoscale-go应用。关于快速部署Serverless应用的操作细节，可以参考使用Knative on ASM快速部署Serverless应用

1） 创建autoscale-go.yaml。设置最大并发请求数为10，minScale最小保留实例数为1，maxScale最大扩容实例数为3。

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: autoscale-go
  namespace: default
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: autoscale-go
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/target: "10"
        autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
        autoscaling.knative.dev/maxScale: "3"   
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/autoscale-go:0.1

2） 使用kubectl连接到集群，在命令行执行以下命令部署autoscale-go

kubectl apply -f autoscale-go.yaml 

3） 登录ASM服务网格控制台查看ASM网关。
4） 使用Hey压测工具，执行30s内保持50个并发请求（请将xxx.xx.xx.xxx替换为您的网关ip）。

hey -z 30s -c 50   -host "autoscale-go.default.example.com"   "http://xxx.xx.xx.xxx?sleep=100&
    prime=10000&
    bloat=5"

预期输出：

结果和我们配置的一致，最多扩容出来了3个Pod，并且即使在无访问请求流量的情况下，保持了1个运行的Pod。

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