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，wrk或hey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：
观察请求率是否超过阈值（本例中50次/秒）。hey -n 10000 -c 200 http://<SERVICE_IP>/metrics # 模拟200并发，共10000请求 - 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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