背景

当 TKE 集群配置了节点池并启用了弹性伸缩，在节点资源不够时可以触发节点的自动扩容 (自动买机器并加入集群)，但这个扩容流程需要一定的时间才能完成，在一些流量突高的场景，这个扩容速度可能会显得太慢，影响业务。 tke-autoscaling-placeholder 可以用于在 TKE 上实现秒级伸缩，应对这种流量突高的场景。

原理是什么"挤走"，状态变成 Pending，如果配置了节点池并启用弹性伸缩，就会触发节点的扩容。这样，由于有了一些资源作为缓冲，即使节点扩容慢，也能保证一些 Pod 能够快速扩容并调度上，实现秒级伸缩。要调整预留的缓冲资源多少，可根据实际需求调整 tke-autoscaling-placeholder的 request 或副本数。

有什么使用限制"text-align: center">

选择要部署的集群 id 与 namespace，应用的配置参数中最重要的是 replicaCount 与 resources.request，分别表示 tke-autoscaling-placeholder 的副本数与每个副本占位的资源大小，它们共同决定缓冲资源的大小，可以根据流量突高需要的额外资源量来估算进行设置。

最后点击创建，你可以查看这些进行资源占位的 Pod 是否启动成功:

$ kubectl get pod -n default
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-2p6ww  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-55jw7  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-6rq9r  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-7c95t  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-bfg8r  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-cfqt6  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-gmfmr  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-grwlh  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-ph7vl  1/1   Running  0     8s
tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-xmrmv  1/1   Running  0     8s

tke-autoscaling-placeholder 的完整配置参考下面的表格:

参数 描述 默认值 replicaCount placeholder 的副本数 10 image placeholder 的镜像地址 ccr.ccs.tencentyun.com/library/pause:latest resources.requests.cpu 单个 placeholder 副本占位的 cpu 资源大小 300m resources.requests.memory 单个 placeholder 副本占位的内存大小 600Mi lowPriorityClass.create 是否创建低优先级的 PriorityClass (用于被 placeholder 引用) true lowPriorityClass.name 低优先级的 PriorityClass 的名称 low-priority nodeSelector 指定 placeholder 被调度到带有特定 label 的节点 {} tolerations 指定 placeholder 要容忍的污点 [] affinity 指定 placeholder 的亲和性配置 {}

部署高优先级 Pod

tke-autoscaling-placeholder 的优先级很低，我们的业务 Pod 可以指定一个高优先的 PriorityClass，方便抢占资源实现快速扩容，如果没有可以先创建一个:

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
 name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "high priority class"

在我们的业务 Pod 中指定 priorityClassName 为高优先的 PriorityClass:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: nginx
spec:
 replicas: 8
 selector:
  matchLabels:
   app: nginx
 template:
  metadata:
   labels:
    app: nginx
  spec:
   priorityClassName: high-priority # 这里指定高优先的 PriorityClass
   containers:
   - name: nginx
    image: nginx
    resources:
     requests:
      cpu: 400m
      memory: 800Mi

当集群节点资源不够，扩容出来的高优先级业务 Pod 就可以将低优先级的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 资源抢占过来并调度上，然后 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 再 Pending:

$ kubectl get pod -n default
NAME                     READY  STATUS  RESTARTS  AGE
nginx-bf79bbc8b-5kxcw             1/1   Running  0     23s