如何为 Budibase Helm Chart 配置水平 Pod 自动扩缩容HPA【免费下载链接】budibaseAI agents, automations and apps that run your operations. Model agnostic.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bu/budibase当你把 Budibase 通过 Helm 部署到 Kubernetes 集群后默认情况下各服务的 Pod 副本数是固定的。如果希望 apps、worker、proxy 或 automation worker 服务的副本数随 CPU 负载自动伸缩需要在 chart 的values里为对应服务打开autoscaling配置。本文基于 Chart README、values.yaml 和四个 HPA 模板说明如何完成这项配置并验证结果。前置条件Chart README 的 Prerequisites 一节列出了使用水平 Pod 自动扩缩的硬性前提helmv3 或以上Kubernetes 1.4集群中已部署metrics-server原文明确标注这是use horizontal pod autoscaling的前提。另外README 与 values.yaml 在每个服务的targetCPUUtilizationPercentage说明中都强调autoscaling 要生效除了metrics-server已配置还必须为目标 Pod 设置了resources即services.服务.resources。这两条是判断配置了 HPA 却不扩缩时文档给出的检查方向。哪些服务有独立的 HPA从 chart2.x升级到3.0.0时原来的单一开关hpa.enabled: true被拆分为按服务独立的 HPAREADME 的 Upgrading 一节配置键位于services.{apps,worker,proxy}.autoscaling。如果旧版本配置里还残留hpa.enabled在新 chart 中不会再产生任何 HPA。当前 chart 中共有四个 HPA 模板各受一个独立的autoscaling.enabled开关控制默认均为falsevalues 配置键渲染出的 HPA 名称release 名为budibase时扩缩目标 Deploymentservices.apps.autoscalingbudibase-appsapp-serviceservices.worker.autoscalingbudibase-workerworker-serviceservices.proxy.autoscalingbudibase-proxyproxy-serviceservices.automationWorkers.autoscalingbudibase-automation-workerautomation-worker-service四个模板结构一致可分别查看 app-service-hpa.yaml、worker-service-hpa.yaml、proxy-service-hpa.yaml 和 automation-worker-service-hpa.yaml。注意模板中的条件渲染autoscaling.enabled为false时整个 HPA 资源不会被渲染所以默认安装下集群里没有任何 HPA。各autoscaling块的默认值来自 README 配置表与 values.yaml四个服务一致键默认值用途enabledfalse是否创建该服务的 HPAminReplicas1最小副本数maxReplicas10最大副本数targetCPUUtilizationPercentage80目标 CPU 利用率百分比模板中还支持targetMemoryUtilizationPercentage设置后会额外渲染一条 memory 类型的 Resource 指标与 CPU 指标并存。这个键没有出现在 README 的配置表中属于模板提供的可选进阶项默认不设置。在 values 中配置扩缩容把要开启 HPA 的服务写入一个 values 文件例如values-hpa.yaml。以 apps 服务为例services: apps: autoscaling: enabled: true # 渲染 budibase-apps 这个 HPA minReplicas: 2 # 示例值请按基线副本数调整chart 默认为 1 maxReplicas: 10 targetCPUUtilizationPercentage: 80 # chart 要求为目标 pod 设置 resourcesautoscaling 才能工作。 # 下面的值仅为格式示例请替换为你的工作负载实际需要的 CPU requests resources: requests: cpu: 500m说明两点resources是必填配套项。chart 文档没有给出资源示例值只链接到 Kubernetes 资源管理文档具体数值由你根据负载自行设定minReplicas建议不低于该服务的基线副本数。这里存在一个文档间差异当前 values.yaml 中四个服务的replicaCount默认是2而 README 配置表标注默认值为1请以你实际拉取的 chart 版本中的values.yaml为准。要对 worker、proxy 或 automation worker 做同样配置只需把同样的autoscaling块写到对应的services.worker、services.proxy、services.automationWorkers下。如果你的部署关闭了 automation worker 服务services.automationWorkers.enabled: false关闭后 automations 由 apps 服务处理见 README那么automation-worker的 HPA 也就没有实际意义。应用配置README 给出的安装方式有两条主路径HPA 配置通过-f values.yaml的方式附加README 的 Example minimal configuration 一节展示了同样的用法从 chart 仓库安装首次部署时把values-hpa.yaml一起传入$ helm repo add budibase https://budibase.github.io/budibase/ $ helm repo update $ helm install --create-namespace --namespace budibase budibase budibase/budibase -f values-hpa.yaml或者在本仓库的charts/budibase目录下用本地 chart 安装$ helm install --create-namespace --namespace budibase budibase . -f values-hpa.yaml对于已存在的 release名称同为budibase用helm upgrade传入同样的 values 文件更新配置即可例如$ helm upgrade --namespace budibase budibase budibase/budibase -f values-hpa.yaml验证 HPA 是否生效安装或升级完成后用 kubectl 查看命名空间下的 HPA 对象命名空间budibase来自上面安装命令中的--namespace$ kubectl get hpa -n budibase判断依据只有设置了autoscaling.enabled: true的服务才会出现名称形如budibase-apps、budibase-worker、budibase-proxy、budibase-automation-worker前缀为release名-服务见各 HPA 模板的metadata.nameMIN/MAX 列应与你在 values 中写的minReplicas、maxReplicas一致由于模板会按集群能力自动选择apiVersion支持autoscaling/v2的集群渲染autoscaling/v2否则回退autoscaling/v2beta2输出中看到的两种版本都属于正常渲染结果不是配置错误。如果 HPA 对象存在但副本数从不变化按文档给出的两条前提检查集群的metrics-server是否可用以及对应服务的resources是否已设置——README 对每个服务的说明都是同一句话for autoscaling to work, you will need to have metrics-server configured, and resources set for the ... pods。限制与边界默认安装不会渲染任何 HPA四个开关默认都是false本文的验证步骤也依赖这一点列表里没有的对象说明对应服务未开启。旧版本2.x的hpa.enabled: true在3.0.0起失效迁移时必须改为services.{apps,worker,proxy}.autoscaling。模板只渲染 CPU/memory 两种 Resource 指标chart 未提供扩缩速度、稳定窗口等策略参数也没有文档化的其他调优项。本文覆盖的是 chart 自身的 HPA 配置CouchDB 副本数couchdb.clusterSize等数据层伸缩不在 HPA 管理范围内。【免费下载链接】budibaseAI agents, automations and apps that run your operations. Model agnostic.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bu/budibase创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
