自定义Kubernetes HPA算法

我正在尝试水平自动缩放工作负载，不仅通过自定义度量，而且还通过与所描述的算法不同的算法

这可能吗

2/如果不是，并且假设我不介意创建一个为我而不是为HPA执行自动缩放的容器，那么我应该调用什么API来执行与

kubectl scale deployments/--replications=

等效的操作

以下是用例：

1/工作负载使用队列中的单个请求，处理它们，完成后删除它处理的项目，并使用下一条消息

2/当有超过0条消息准备就绪时-我想放大到消息准备就绪的数量（或最大规模，如果它更大）。 当有0条消息正在处理时-我希望缩小到0

将消息准备就绪/正在处理的消息发送到metrics服务器不是问题

通过“消息准备就绪”来扩展HPA也不是问题

但是

HPA算法逐渐扩展。。。 当我在队列中放置10个项目时——首先是4个，然后是8个，然后是10个

它也逐渐缩小，当它缩小时，它可以终止正在处理的pod，从而增加“准备就绪”并导致放大

如果我知道要调用的api，我会运行node.js代码（HPA的intead）：

让desiredToSet=0；
if（！readyMessages&&！processingMessages）{
//若我们并没有任何东西在队列中，并且所有的工人都完成了他们的工作，那个么我们可以缩减到最小
//我们喜欢它，而不是慢慢减少，因为这样我们就不会冒着杀死正在工作的工人的风险
desiredToSet=config.minDesired；
}
否则{
//消息已在队列中就绪，请将工作进程数增加到允许的最大值
desiredToSet=Math.max（Math.min（readyMessages+processingMessages，config.maxDesired），currentDeploymentReplicas）；
}
//如果没有更改，发送更改请求没有意义
如果（desiredToSet！==currentDeploymentReplicas）{
;
}
我认为这是不可能的。HPA控制器内置于Kubernetes中，我认为其算法无法扩展/替换

2） 是的，您可以创建一个自定义控制器，该控制器使用您自己的算法执行HPA的工作。要通过Kubernetes API上下扩展部署，您需要了解部署的细节

具体地说，要将部署扩展到新数量的副本，您需要发出以下请求：

PUT /apis/apps/v1/namespaces/{namespace}/deployments/{name}/scale

使用资源（包含所需的副本计数）作为主体参数，如API参考中所述。
听起来像我想要的：）谢谢。我正在考虑从中使用readNamespacedDeploymentScale（）和replaceNamespacedDeploymentScale（），而不是用纯http请求重新发明轮子。在这样做的时候，我应该注意哪些提示/事项？当然，如果Kubernetes客户端库提供了相应的功能，那么您应该使用它们。我认为没有什么特别的考虑，这些功能只是在引擎盖下进行HTTP请求。也许认为原始的HPA算法确保了缩放操作之间的最小延迟，以防止“敲击”，即过于频繁的反对缩放操作，见最后注意：我使用上面提到的KubNeNETs客户端JavaScript lib来结束，由于它节省了大量设置对kubernetes.default的请求的代码，而这些请求不会因不良信誉等而引发。对于在启用rbac的集群中使用此功能的用户，需要注意的一点是：不要忘记添加角色、serviceAccount、roleBinding，并将部署与服务帐户相关联。
PUT /apis/apps/v1/namespaces/{namespace}/deployments/{name}/scale