自动扩缩容架构图
我们先来看一下自动扩缩容的原理，在k8s中HPA这个模块的逻辑会定时请求api server 获取相应的pod或者CRD或者其他资源的指标信息，这些指标信息是用户创建HPA的yaml配置文件时指定的。
api server收到请求后，根据请求的api group，api version 转发给内部的api service服务进行处理，当我们想让k8s借用prometheus的相关指标进行扩缩容时，就需要在集群里用api service的方式安装prometheus adapter，它会将发往api server的请求经过包装，转发到prometheus服务器获取对应指标信息，然后将结果经过封装返回给客户端即HPA模块。HPA模块收到指标后，在根据自身配置文件中的target值判断是否需要进行自动扩缩容。
api server 处理请求的方式
既然提到了prometheus adapter是以api service 方式安装到k8s集群中的，我再对api server的架构已经处理请求的方式再阐述下。
api server 处理请求的方式是链式的，你可以简单的理解为api server里有多个http server ，当某个请求的路径不属于某个http server处理范畴内的话，会将这个请求委托给下一个http server进行处理。同时，k8s允许用户自定义api service作为http server，prometheus adapter 就是一个自定义的api service。
api server 请求路径格式
向api server发送http请求，请求格式是按一定规则进行组装的，我主要查看了HPA模块源码，所以拿这块去举例，hpa发往api server的请求是将api version和api group 以及要请求资源的命名空间，资源名拼接到一起组成的路径。如下:
不同的HPA指标类型这个路径的拼接会有所不同(下面会详细讲到)，但是整体的api风格是和这个一致的。
当HPA在向api server发送请求的时候则是根据不同的扩缩容指标类型选择了不同的api group 去发送请求。
HPA 扩缩容的4种指标类型
接下来，我们来详细看下，HPA扩缩容的4种指标类型。
Pods
先看第一种pods类型，它表示的是由pod产生的指标， 其在HPA声明的配置yaml文件里写法如下，
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: sample-app
namespace: default
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 2
metrics:
- pods:
metric:
name: http_requests
selector:
matchLabels:
<label-key>: <label-value>
target:
averageValue: 500m
type: AverageValue
type: Pods
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: sample-app
可以看到spec.metrics.type 值为pods类型，HPA的pods 指标类型 是指pod这个资源对象产生的指标，其中定义了指标名为http_requests，最终发往api server的url path如下所示，
/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/*/http_requests?labelSelector=<label-key>=<label-value>
api server 收到这个请求后会将请求转发给prometheus adapter，那么prometheus adapter 又是如何将http_requests 与具体的prometheus中的指标对应起来的呢？
prometheus adapter在启动的时候我们会配置一个规则配置文件，在这个文件定义了这个映射关系，下面是这针这种类型的指标配置规则部分，
rules:
- seriesQuery: 'http_requests_total{}'
resources:
overrides:
kubernetes_namespace: {resource: "namespace"}
kubernetes_pod_name: {resource: "pods"}
name:
matches: "http_requests_total"
as: "http_requests"
metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m])) by (<<.GroupBy>>)'
我们将hpa配置文件和发往api server的请求以及prometheus adapter的规则文件结合起来，看看prometheus adapter 规则文件里那些模板变量的含义。
首先是hpa的配置文件中指定了metric.name是http_requests，http_requests在prometheus adapter的配置文件里是将prometheus的http_requests_total与之对应了起来，并且从规则配置文件的resources.overrides 配置中可以发现namespace和pods资源在指标http_requests_total中会有kubernetes_namespace和kubernetes_pod_name标签与之对应，这层关系其实主要是为了metricsQuery 中模板变量的替换。
metricsQuery 中 <<.Series>> 其实就是seriesQuery这部分。
<<.LabelMatchers>> 是筛选指标时的标签，在hpa里面我们指定了metric.selector，发往api server的请求里的参数labelSelector就会替代<<.LabelMatchers>>模板变量，同时发往api server请求中的namespace的值也会写到<<.LabelMatchers>>中，并且namespace的对应标签名就是resources.overrides中定义的kubernetes_namespace。
<<.GroupBy>> 变量在这里会将k8s的resource资源类型作为分组的维度，并且在这个场景下，在发往api server的请求中，k8s的资源是pods类型，而pods类型在指标中的标签名是kubernetes_pod_name。
所以最终，在prometheus 中进行查询时执行的promql语句为,
sum(rate(http_requests_total{"kubernetes_namespace":"default","<label-key>":"<label-value>"}[2m])) by (kubernetes_pod_name)
Object
在看了pods类型的hpa指标后，我们再来看看Object类型的指标是如何配置的，因为在k8s里资源类型除了pod类型，还有其他类型，所以如果由其他资源类型产生的指标，则由Object来表示。
先看下hpa的yaml配置文件是如何写的。
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: sample-app
namespace: default
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 2
metrics:
- object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
name: main-route
target:
type: Value
value: 2k
type: Object
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: sample-app
发往api server的请求格式如下
/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/ingress/main-route/requests-per-second
prometheus adapter配置此类规则和Pods类型类似，模板变量解析方式也是类似，唯一有点不一样的是此时的<<.GroupBy>> 模板变量会被ingress/main-route 也就是资源名加上资源示例名替代。
Resource, ContainerResource
接着看一下hpa中的Resource类型的指标配置，它表示对pod的cpu或者内存值来进行扩缩容，本质上可以用Pods 类型的配置来代替这部分配置，那为什么还有Resource类型呢？因为Resource出来的时候还没有Pods 类型。
Kubernetes 1.20 在 HorizontalPodAutoscaler (HPA) 中引入了 ContainerResource 类型指标，不论是Resource还是ContainerResource都只能对cpu和内存这两个维度进行监控，它们的区别如下，
Resource 计算pod的资源使用率是
sum{每个容器的资源使用量} / sum{每个容器的资源请求}
但是一个pod有多个容器，可能会出现单个容器资源使用率高，但是平均下来每个容器资源使用率低的情况，而ContainerResource 则能够指定以pod中的哪个容器拿来计算扩容指标，能够提供更准确的扩容机制。
ContainerResource在hpa的yaml配置文件中配置如下,其中container标签指明了容器名称。
type: ContainerResource
containerResource:
name: cpu
container: application
target:
type: Utilization
averageUtilization: 60
而Resource类型的扩容指标则是针对pod中所有容器计算指标，
type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 60
它们发往api server 的请求格式如下
/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods
prometheus adapter 在收到这个请求后，会将对应的pod的cpu和内存信息全部返回，然后k8s的hpa模块筛选其需要用到的部分，像ContainerResource就会筛选返回结果中和container标签值代表的容器名称一样的指标进行计算。
prometheus adapter针对此类型的指标规则配置如下， 其中的containerLabel 表明了指标中容器名称是用哪个标签表示的，此时的<<.GroupBy>>模板变量 会由pod资源名称和容器名标签两个维度替代。
"resourceRules":
"cpu":
"containerLabel": "container"
"containerQuery": |
sum by (<<.GroupBy>>) (
irate (
container_cpu_usage_seconds_total{<<.LabelMatchers>>,container!="",pod!=""}[4m]
)
)
"nodeQuery": |
sum by (<<.GroupBy>>) (
irate(
node_cpu_usage_seconds_total{<<.LabelMatchers>>}[4m]
)
)
"resources":
"overrides":
"namespace":
"resource": "namespace"
"node":
"resource": "node"
"pod":
"resource": "pod"
"memory":
"containerLabel": "container"
"containerQuery": |
sum by (<<.GroupBy>>) (
container_memory_working_set_bytes{<<.LabelMatchers>>,container!="",pod!=""}
)
"nodeQuery": |
sum by (<<.GroupBy>>) (
node_memory_working_set_bytes{<<.LabelMatchers>>}
)
"resources":
"overrides":
"node":
"resource": "node"
"namespace":
"resource": "namespace"
"pod":
"resource": "pod"
"window": "5m"
External
最后，我们来看下external 类型的扩容指标如何配置，上面讲到的hpa 扩缩容指标类型都是在k8s集群里产生的指标，它们都限定在了一个namespace里面，除此以外，hpa模块还允许配置第三方的指标类型，比如集群外部的消息队列产生的指标，这类型的指标被称作External类型。 在hpa里配置案例如下，
type: External
external:
metric:
name: queue_messages_cnt
selector:
matchLabels:
app: "lanpangzi"
# External指标类型下只支持Value和AverageValue类型的目标值
target:
type: AverageValue
averageValue: 30
发往api server的请求格式如下
/apis/external.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/queue_messages_cnt
由于外部指标和namespace无关，所以在配置prometheus adapter的规则配置文件的时候，指定下指标是namespace无关的。
externalRules:
- seriesQuery: 'queue_messages_cnt'
resources:
namespaced: false
name:
matches: 'queue_messages_cnt'
as: 'queue_messages_cnt'
metricsQuery: avg(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>})
总结
探索HPA配置的含义过程中，其实可以发现k8s在针对HPA扩容依据的拓展方式上，就是规定了3组api group(metrics.k8s.io,external.metrics.k8s.io,custom.metrics.k8s.io)，并且用基本一致的http请求，让第三方(prometheus adapter)在声明为api service 的时候指定为对应的api group，然后解析请求路径和参数来进而对prometheus查询 即完成了对HPA扩容指标的查询。
关于prometheus adapter更多的配置案例建议直接看prometheus adapter的doc目录下的示例。