水平自动伸缩（HPA）

本页说明如何在 Kuboard 中为工作负载启用水平自动伸缩（HPA），配置 CPU / 内存指标，并查看伸缩条件与事件。

HPA 周期采集工作负载的 CPU、内存等指标，在最小副本数与最大副本数之间自动调整副本数：业务高峰时扩容、低谷时缩容。适用对象：集群运维与应用 owner。

前提条件

集群需安装 metrics-server（metrics.k8s.io）提供资源指标；未安装时摘要卡会提示「请确保该集群已经安装了 metrics-server」，此时无法基于指标自动伸缩。

入口位置

HPA 有三个入口：

自动伸缩列表页：左侧导航 工作负载 → 自动伸缩（Pod Auto Scalers），按名称空间查看全部 HPA。每行显示状态、被伸缩的工作负载（Reference）、指标、副本数与副本区间，展开行可看该 HPA 的伸缩条件；
HPA 详情页：从列表页点开。首屏先回答「为什么现在是 N 个副本」，往下依次是指标与阈值、诊断（条件与事件）、伸缩行为、目标工作负载，以及一段时间内的副本数趋势；
工作负载详情页伸缩面板：Deployment / StatefulSet 详情页点击伸缩，弹出面板，右侧是 HPA 摘要卡片（左侧为手动伸缩卡片）。

在工作负载详情页的 HPA 卡片上点 编辑 HPA，可直接进入该 HPA 的编辑页。

创建 HPA

创建页需要指定被伸缩的工作负载（类型、名称、API 版本）与副本数区间。

从工作负载详情页进入：Deployment / StatefulSet 详情页点击页头的伸缩按钮，在右侧 HPA 摘要卡中点击 启用自动伸缩 —— 被伸缩的工作负载会自动带上；
从自动伸缩列表页进入：点列表页的创建按钮，手动填写被伸缩的工作负载。

确认后提交：最小副本数 1、最大副本数 2（autoscaling/v1 集群还默认 60% 的目标 CPU 利用率）。

创建成功后，工作负载详情页的摘要卡自动刷新，可在其中继续配置伸缩规格与指标。

编辑规格与指标

自动探测 HPA 版本

Kuboard 会自动探测集群 autoscaling 组的首选版本，并据此渲染不同表单：

探测结果	表单能力
autoscaling/v1	单指标：最小 / 最大副本数 + 目标 CPU 利用率（1 ~ 100，步进 10，单位 %）
autoscaling/v2	多指标：最小 / 最大副本数 + CPU / 内存指标

v2 指标编辑

v2 表单中 CPU / 内存各占一行，点击行内编辑按钮进入编辑状态：

目标类型	含义	可用资源
平均利用率（Utilization）	按资源请求量的平均利用率设目标，1 ~ 100（%）	仅 CPU
平均值（AverageValue）	按每个副本的平均绝对值设目标（Quantity 格式）	CPU、内存

CPU 平均值示例：100m 或 2（核）；内存平均值示例：200Mi 或 1G；默认目标类型 CPU 为 平均利用率、内存为 平均值；
目标值提交前会做格式校验，不合法时无法保存；行内 ✕ 按钮可移除该指标。

v2 完整对象示例（表单只生成 CPU / 内存指标；多指标、Object / Pods 自定义指标与扩缩容行为等高级字段，通过摘要卡 YAML 编辑完整对象维护）：

yaml

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: web
  namespace: default
spec:
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 5
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: web
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 60
    - type: Resource
      resource:
        name: memory
        target:
          type: AverageValue
          averageValue: 200Mi

HPA 详情页

从列表页点开 HPA 名称进入。页面按「先结论、后细节」组织：

区块	回答什么
决策摘要	现在是 N 个副本，为什么
指标与阈值	用什么指标、目标值多少（可就地调整）
诊断	伸缩条件与相关事件（合并展示）
伸缩行为	扩缩容策略（使用默认策略时折叠）
目标工作负载	被伸缩的是哪个 Deployment / StatefulSet
趋势	一段时间内的副本数变化

列表页与详情页上的状态取值：正常、已达副本上限、已缩到下限、状态待确认、异常、未知。

条件与事件

条件	中文	说明
AbleToScale	能够伸缩	控制器能否读取并调整目标工作负载的副本数
ScalingActive	激活伸缩	是否已采集到指标并处于活动状态（`False` 常见于未安装 metrics-server）
ScalingLimited	范围合适	期望副本数是否超出最小 / 最大副本数范围

ScalingLimited 为 True 时会提示期望副本数超出范围；若最小副本数设置为 1，可忽略此提示。摘要卡底部还会展示与该 HPA 相关的 Kubernetes 事件，用于排查扩缩容异常。

摘要卡操作

操作	说明
YAML	以对话框打开该 HPA 的完整对象（可编辑），保存后自动刷新摘要；是配置高级能力（自定义指标、扩缩容行为）的入口
取消自动伸缩	删除该 HPA，需输入对象名称确认；删除后如需恢复，按上面步骤重新启用即可
刷新	重新拉取 HPA 对象、条件与事件

v1 与 v2 差异对比

维度	autoscaling/v1	autoscaling/v2
指标数量	单个（目标 CPU 利用率）	多指标（任一指标超限即扩容）
指标类型	仅 CPU 资源利用率	Resource / Object / Pods，均可设利用率或平均值目标
内存指标	不支持	支持（平均值，Quantity 格式）
扩缩容行为	无	spec.behavior（稳定窗口、步进限制等）
Kuboard 表单	最小 / 最大副本数 + 目标 CPU 利用率	最小 / 最大副本数 + CPU / 内存指标

水平自动伸缩（HPA） ​

入口位置 ​

创建 HPA ​

编辑规格与指标 ​

自动探测 HPA 版本 ​

v2 指标编辑 ​

HPA 详情页 ​

条件与事件 ​

摘要卡操作 ​

v1 与 v2 差异对比 ​

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