K8S 作为一个集群式的管理软件，自动化、智能化是免不了的功能。Google 在 K8S v1.1 版本中就加入了这个 Pod 横向自动扩容的功能（Horizontal Pod Autoscaling，简称 HPA）。
HPA 与之前的 Deployment、Service 一样，也属于一种 K8S 资源对象。
HPA 的目标是希望通过追踪集群中所有 Pod 的负载变化情况，来自动化地调整 Pod 的副本数，以此来满足应用的需求和减少资源的浪费。
HAP 度量 Pod 负载变化情况的指标有两种：
- CPU 利用率（CPUUtilizationPercentage）
- 自定义的度量指标，比如服务在每秒之内的请求数（TPS 或 QPS）
如何统计和查询这些指标，要依托于一个组件——Heapster。Heapster 会监控一段时间内集群内所有 Pod 的 CPU 利用率的平均值或者其他自定义的值，在满足条件时（比如 CPU 使用率超过 80% 或 降低到 10%）会将这些信息反馈给 HPA 控制器，HPA 控制器就根据 RC 或者 Deployment 的定义调整 Pod 的数量。
Horizontal Pod Autoscaling可以根据CPU使用率或应用自定义metrics自动扩展Pod数量（支持replication controller、deployment和replica set）。
- 控制管理器每隔30s（可以通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改）查询metrics的资源使用情况
- 支持三种metrics类型
- 预定义metrics（比如Pod的CPU）以利用率的方式计算
- 自定义的Pod metrics，以原始值（raw value）的方式计算
- 自定义的object metrics
- 支持两种metrics查询方式：Heapster和自定义的REST API
- 支持多metrics
参考：
