节点扩缩容

节点扩缩容是 Kubernetes 集群管理的重要功能，允许根据工作负载需求动态调整集群节点数量。这包括节点的手动扩缩容和自动扩缩容两种方式。

节点扩缩容架构

graph TB
    subgraph "K8s_集群" 
        subgraph "Master_节点"
            API[API_Server]
            SCHED[Scheduler]
            CM[Controller_Manager]
        end
        
        subgraph "Worker_节点组"
            NODE1[Worker_Node_1]
            NODE2[Worker_Node_2]
            NODE3[Worker_Node_3]
            NODEn[Worker_Node_N]
        end
        
        subgraph "扩缩容控制器"
            HPA[Horizontal_Pod_Autoscaler]
            VPA[Vertical_Pod_Autoscaler]
            CA[Cluster_Autoscaler]
        end
    end
    
    API --> SCHED
    API --> CM
    API --> NODE1
    API --> NODE2
    API --> NODE3
    API --> NODEn
    HPA --> NODE1
    CA --> NODE1
    CA --> NODE2
    CA --> NODE3
    CA --> NODEn

扩缩容类型

手动扩缩容

通过 kubectl 命令或云平台控制台手动调整节点数量

自动扩缩容

通过 Cluster Autoscaler 自动调整节点数量

手动节点扩缩容

手动扩缩容适用于可预测的工作负载变化或计划性扩容。

# 查看当前节点
kubectl get nodes

# 标记节点不可调度（缩容前）
kubectl cordon <node-name>

# 驱逐节点上的 Pod
kubectl drain <node-name> --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data

# 删除节点
kubectl delete node <node-name>

# 添加新节点（使用 kubeadm）
kubeadm join <control-plane-host>:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

自动节点扩缩容 (Cluster Autoscaler)

Cluster Autoscaler 根据 Pod 调度需求自动调整集群节点数量。

# Cluster Autoscaler 部署示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: cluster-autoscaler
  template:
    metadata:
      labels:
        app: cluster-autoscaler
    spec:
      containers:
      - name: cluster-autoscaler
        image: k8s.gcr.io/autoscaling/cluster-autoscaler:v1.21.0
        command:
        - ./cluster-autoscaler
        - --v=4
        - --stderrthreshold=info
        - --cloud-provider=aws
        - --skip-nodes-with-local-storage=false
        - --expander=least-waste
        - --node-group-auto-discovery=asg:tag=k8s.io/cluster-autoscaler/enabled,k8s.io/cluster-autoscaler/<CLUSTER-NAME>

扩缩容策略对比

策略	适用场景	优势	挑战
手动扩缩容	计划性扩容、维护操作	精确控制、可预测	需要人工干预、响应慢
自动扩缩容	动态工作负载、突发流量	自动响应、节省成本	配置复杂、可能过度扩容
定时扩缩容	规律性变化的工作负载	成本效益高	需要准确预测工作负载模式