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Knative Serverless支持AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）的彈性能力，當應用所需資源具備周期性變化時，可通過彈性預測，預熱資源，緩解您在使用Knative時遇到的冷啟動問題。本文介紹如何在Knative中使用AHPA彈性預測功能。

前提條件

已部署Knative。具體操作，請參見部署Knative。
已開啟Prometheus監控。具體操作，請參見阿里云Prometheus監控。

步驟一：安裝AHPA Controller

登錄容器服務管理控制臺，在左側導航欄選擇集群。
在集群列表頁面，單擊目標集群名稱，然后在左側導航欄，選擇運維管理 > 組件管理。
在組件管理頁面，單擊其他頁簽或在頁面右上方搜索AHPA Controller，然后在AHPA Controller卡片單擊安裝。
在安裝組件對話框，單擊確定。

步驟二：配置Prometheus指標采集

通過Prometheus采集Knative服務的RT、RPS指標數據。

1、設置采集規則

登錄ARMS控制臺。
在左側導航欄選擇Prometheus監控 > 實例列表，進入可觀測監控 Prometheus 版的實例列表頁面。
在頂部菜單欄選擇目標集群所在的地域。
在實例列表頁面，單擊目標實例名稱，進入目標實例頁面。
在左側導航欄選擇服務發現，然后單擊配置頁簽，在配置頁簽下，單擊自定義服務發現，然后單擊添加。

在添加自定義服務發現對話框中，設置采集規則。

采集規則配置示例如下：

job_name: queue-proxy
scrape_interval: 3s
scrape_timeout: 3s
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels:
  - __meta_kubernetes_pod_label_serving_knative_dev_revision
  - __meta_kubernetes_pod_container_port_name
  action: keep
  regex: .+;http-usermetric
- source_labels:
  - __meta_kubernetes_namespace
  target_label: namespace
- source_labels:
  - __meta_kubernetes_pod_name
  target_label: pod
- source_labels:
  - __meta_kubernetes_service_name
  target_label: service

2、配置Prometheus數據源

登錄ARMS控制臺。
在左側導航欄選擇Prometheus監控 > 實例列表，進入可觀測監控 Prometheus 版的實例列表頁面。
在頂部菜單欄選擇目標集群所在的地域。
在實例列表頁面，單擊目標實例名稱，進入目標實例詳情頁面。
在左側導航欄單擊設置，復制HTTP API地址下的公網地址。
在HTTP API地址下單擊生成token，獲取Prometheus實例的鑒權Token。
使用以下內容，創建application-intelligence.yaml，在集群中設置Prometheus查詢地址。
```
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: application-intelligence
  namespace: kube-system
data:
  prometheusUrl: "https://cn-hangzhou.arms.aliyuncs.com:9443/api/v1/prometheus/da9d7dece901db4c9fc7f5b9c40****/158120454317****/cc6df477a982145d986e3f79c985a****/cn-hangzhou"
  token: "****"
```
部分參數說明如下：
- prometheusUrl：用于設置阿里云Prometheus的訪問地址，值為第4步獲取的公網地址。
- token：用于設置訪問鑒權Token，值為第5步獲取的鑒權Token。

執行以下命令，部署ConfigMap。

kubectl apply -f application-intelligence.yaml

步驟三：創建Knative服務

在Knative Service指定使用AHPA彈性策略。

使用以下內容，創建autoscale-go.yaml。

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: autoscale-go
  namespace: default
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: autoscale-go
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/class: ahpa.autoscaling.knative.dev
        autoscaling.knative.dev/target: "500"
        autoscaling.knative.dev/metric: "rt"
        autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
        autoscaling.knative.dev/maxScale: "30"
        autoscaling.alibabacloud.com/scaleStrategy: "observer"
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/autoscale-go:0.1

參數	說明
`autoscaling.knative.dev/class: ahpa.autoscaling.knative.dev`	指定彈性插件AHPA。
`autoscaling.knative.dev/metric: "rt"`	設置AHPA指標。目前僅支持響應時間RT。
`autoscaling.knative.dev/target: "500`	設置AHPA指標的閾值，本示例RT閾值為500，單位毫秒。
`autoscaling.knative.dev/minScale: "1"`	設置彈性策略實例數的最小值為1。
`autoscaling.knative.dev/maxScale: "30"`	設置彈性策略實例數的最大值為30。
`autoscaling.alibabacloud.com/scaleStrategy: "observer"`	設置彈性伸縮模式，默認值是`observer`。 `observer`：表示只觀察，但不做真正的伸縮動作。您可以通過這種方式觀察AHPA的工作是否符合預期。由于預測需要歷史7天的數據，因此創建服務默認是`observer`模式。 `auto`：表示由AHPA負責擴容和縮容，把AHPA指標和閾值輸入到AHPA，AHPA最終決定是否生效。

執行以下命令，開啟AHPA彈性策略。
```
kubectl apply -f autoscale-go.yaml
```

執行結果

Knative Service開啟AHPA彈性后，您可以看到彈性預測生效前后的RT數據對比。 AHPA效果圖.png

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在Knative中使用AHPA彈性預測