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2026/1/20 9:04:34 网站建设 项目流程

一、测试环境准备

测试Prometheus自动扩缩容前,需搭建Kubernetes集群基础环境,确保组件兼容性:

  • 集群要求‌:Kubernetes版本1.8+,启用API聚合层,部署Metrics Server以提供基础资源指标。
  • 监控组件部署‌:
    • 安装Prometheus监控系统,配置ServiceMonitor自动发现Pod指标(如HTTP请求数)。
    • 部署Prometheus Adapter,将Prometheus指标转换为Kubernetes Custom Metrics API,支持自定义扩缩容规则。
  • 测试应用部署‌:使用示例应用(如Nginx或Podinfo),暴露Prometheus可采集的指标端点(例如/metrics),并配置资源请求限制。确保应用副本初始数量为1-2个,便于观察伸缩变化。

二、测试策略设计

软件测试从业者需设计多维测试用例,覆盖正常与异常场景:

  • 核心指标选择‌:
    • 基础指标:CPU/内存使用率(通过Metrics Server提供),验证资源型扩缩容。
    • 自定义指标:如HTTP请求率(http_requests_per_second)或GPU利用率,用于业务敏感型测试。例如,设定当请求率超过50次/秒时触发扩容。
  • 测试场景‌:
    • 扩容触发测试‌:模拟流量高峰,验证HPA是否按预期增加Pod副本。
    • 缩容触发测试‌:停止负载后,检查HPA是否能减少副本,避免资源浪费。
    • 异常场景‌:如指标采集延迟或Adapter配置错误,测试系统鲁棒性。
  • 工具链‌:使用kubectl监控HPA状态,wrkhey生成压测流量,Grafana可视化指标趋势。

三、测试执行与验证步骤

步骤1: 配置HPA资源

定义HorizontalPodAutoscaler(HPA)资源文件,基于自定义指标设置扩缩容阈值:

apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: http-requests-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: sample-app minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Pods pods: metric: name: http_requests_per_second # 自定义指标名 target: type: AverageValue averageValue: 50 # 触发扩容的阈值(请求/秒)

此配置表示当每个Pod的平均请求率超过50次/秒时,副本数从1自动扩展到10。应用配置后,使用kubectl apply -f hpa.yaml生效。

步骤2: 生成测试流量

模拟用户请求以触发扩缩容:

  • 扩容测试‌:使用压测工具(如hey)发送高并发请求:
    hey -n 10000 -c 200 http://<SERVICE_IP>/metrics # 模拟200并发,共10000请求
    观察请求率是否超过阈值(本例中50次/秒)。
  • 缩容测试‌:停止压测后,等待冷却期(默认5分钟),检查副本是否减少。
步骤3: 监控与验证

实时监控HPA状态和集群行为:

  • HPA状态检查‌:
    kubectl get hpa # 查看TARGETS列(例如50%/50%表示当前指标值/阈值) kubectl describe hpa http-requests-hpa # 详查事件日志,确认扩容/缩容触发记录
  • 指标验证‌:通过Prometheus查询http_requests_total,确保指标被正确采集并转换为速率。在Grafana中配置面板,可视化请求率与Pod副本数的关联趋势。
  • 成功标准‌:副本数在阈值突破后5分钟内增加,负载下降后平稳减少;无Pod崩溃或指标丢失。

四、常见问题与优化建议

测试中可能遇到的挑战及解决方案:

  • 问题1:HPA未触发扩容‌:检查Prometheus Adapter日志(kubectl logs -f <adapter-pod>),常见于指标名称不匹配或查询间隔过长。确保Adapter的relist-interval≤ Prometheus抓取间隔。
  • 问题2:指标波动导致频繁伸缩‌:配置HPA行为策略,添加扩缩容冷却时间(例如scaleDown.stabilizationWindowSeconds: 300)。
  • 优化建议‌:结合多指标(如CPU + 请求率)设计复合扩缩容策略,提升测试覆盖率;定期验证Metrics API可用性,防止单点故障。

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