在 Kubernetes 平台上，有着基于 CPU 利用率进行负载的原生 API: Horizontal Pod Autoscaler。与之相应的，在 Operator 1.1 版本及以上，TiDB 集群可以凭借 Kubernetes 平台本身的特性来开启弹性调度的能力。本篇文章将会介绍如何开启并使用 TidbCluster 的弹性伸缩能力。

开启弹性伸缩特性

警告：

• TidbCluster 弹性伸缩目前仍处于 Alpha 阶段，我们极其不推荐在关键、生产环境开启这个特性
• 我们推荐你在测试、内网环境对这个特性进行体验，并反馈相关的建议与问题给我们，帮助我们更好地提高这一特性能力。

开启弹性伸缩特性需要主动开启 Operator 相关配置，默认情况下 Operator 的弹性伸缩特性是关闭的。你可以通过以下方式来开启弹性调度特性:

1. 修改 Operator 的 values.yaml

   在 features 选项中开启 AutoScaling：

   features:
     - AutoScaling=true
   

   开启 Operator Webhook 特性:

   admissionWebhook:
     create: true
     mutation:
       pods: true
   

   关于 Operator Webhook，请参考开启 TiDB Operator 准入控制器

2. 安装/更新 TiDB Operator

   修改完 values.yaml 文件中上述配置项以后进行 TiDB Operator 部署或者更新。安装与更新 Operator 请参考在 Kubernetes 上部署 TiDB Operator。

3. 确认目标 TiDB 集群资源设置

   目标 TiDB 集群在使用弹性伸缩前，首先需要设置好对应组件的 CPU 设置。以 TiKV 为例，你需要申明 spec.tikv.requests.cpu：

   spec:
     tikv:
       requests:
         cpu: "1"
     tidb:
       requests:
         cpu: "1"
   

了解 TidbClusterAutoScaler

我们通过 TidbClusterAutoScaler CR 对象来控制 TiDB 集群的弹性伸缩行为，如果你曾经使用过 Horizontal Pod Autoscaler，那么你一定会对这个概念感到非常熟悉。以下是一个 TiKV 的弹性伸缩例子。

apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: auto-scaling-demo
spec:
  cluster:
    name: auto-scaling-demo
    namespace: default
  monitor:
    name: auto-scaling-demo
    namespace: default
  tikv:
    minReplicas: 3
    maxReplicas: 4
    metrics:
      - type: "Resource"
        resource:
          name: "cpu"
          target:
            type: "Utilization"
            averageUtilization: 80

对于 TiDB 组件，你可以通过 spec.tidb 来进行配置，目前 TiKV 与 TiDB 的弹性伸缩 API 相同。

在 TidbClusterAutoScaler 对象中，cluster 属性代表了需要被弹性调度的 TiDB 集群，通过 name 与 namespace 来标识。由于 TidbClusterAutoScaler 组件需要通过指标采集组件抓取相关资源使用情况，我们需要提供对应的指标采集与查询服务给 TidbClusterAutoScaler。monitor 属性则代表了与之相关连的 TidbMonitor 对象。如果你不了解 TidbMonitor，可以参考通过 TidbMonitor 监控 TiDB 集群。

对于非 TidbMonitor 的外部 Prometheus, 你可以通过 spec.metricsUrl 来填写这个服务的 Host，从而指定该 TiDB 集群的监控指标采集服务。对于使用 Helm 部署 TiDB 集群监控的情况，可以通过以下方式来指定 spec.metricsUrl。

apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: auto-scaling-demo
spec:
  cluster:
    name: auto-scaling-demo
    namespace: default
  metricsUrl: "http://${release_name}-prometheus.${namespace}.svc:9090"
  ......

快速上手

我们将通过以下指令快速部署一个 3 PD、3 TiKV、2 TiDB，并带有监控与弹性伸缩能力的 TiDB 集群。

$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/master/examples/auto-scale/tidb-cluster.yaml -n ${namespace}
tidbcluster.pingcap.com/auto-scaling-demo created

$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/master/examples/auto-scale/tidb-monitor.yaml -n ${namespace}
tidbmonitor.pingcap.com/auto-scaling-demo created

$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/master/examples/auto-scale/tidb-cluster-auto-scaler.yaml  -n ${namespace}
tidbclusterautoscaler.pingcap.com/auto-scaling-demo created

当 TiDB 集群创建完毕以后，你可以通过 sysbench 等数据库压测工具进行压测来体验弹性伸缩功能。

使用如下命令销毁环境：

kubectl delete tidbcluster auto-scaling-demo -n ${namespace}
kubectl delete tidbmonitor auto-scaling-demo -n ${namespace}
kubectl delete tidbclusterautoscaler auto-scaling-demo -n ${namespace}

配置 TidbClusterAutoScaler

1. 设置弹性伸缩间隔

   相比无状态的 Web 服务，一个分布式数据库软件对于实例的伸缩往往是非常敏感的。我们需要保证每次弹性伸缩之间存在一定的间隔，从而避免引起频繁的弹性伸缩。 你可以通过 spec.tikv.scaleInIntervalSeconds 和 spec.tikv.ScaleOutIntervalSeconds 来配置每两次弹性伸缩之间的时间间隔(秒)，对于 TiDB 也同样如此。

   apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
   kind: TidbClusterAutoScaler
   metadata:
     name: auto-sclaer
   spec:
     tidb:
       scaleInIntervalSeconds: 500
       ScaleOutIntervalSeconds: 300
     tikv:
       scaleInIntervalSeconds: 500
       ScaleOutIntervalSeconds: 300
   

2. 设置最大最小值

   就像 Horizontal Pod Autoscaler，在 TidbClusterAutoScaler 中你也可以设置给每个组件最大最小值来控制 TiDB、TiKV 的伸缩范围。

   apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
   kind: TidbClusterAutoScaler
   metadata:
     name: auto-scaling-demo
   spec:
     tikv:
       minReplicas: 3
       maxReplicas: 4
     tidb:
       minReplicas: 2
       maxReplicas: 3
   

3. 配置 CPU 弹性伸缩

   目前 TidbClusterAutoScaler 仅支持基于 CPU 负载的弹性伸缩，CPU 负载的描述性 API 如下所示。averageUtilization 则代表了 CPU 负载利用率的阈值。如果当前 CPU 利用率超过 80%，则会触发弹性扩容。

   apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
   kind: TidbClusterAutoScaler
   metadata:
     name: auto-scaling-demo
   spec:
     tikv:
       minReplicas: 3
       maxReplicas: 4
       metrics:
         - type: "Resource"
           resource:
             name: "cpu"
             target:
               type: "Utilization"
               averageUtilization: 80
   

4. 配置指标时间窗口

   目前基于 CPU 负载的弹性调度，TidbClusterAutoScaler 会在所指定的监控系统中获取 TiDB、TiKV 的 CPU 指标，你可以指定采集指标的时间窗口。

   apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
   kind: TidbClusterAutoScaler
   metadata:
     name: basic
     tidb:
       metricsTimeDuration: "1m"
       metrics:
         - type: "Resource"
           resource:
             name: "cpu"
             target:
               type: "Utilization"
               averageUtilization: 60