我想了解 HPA 如何跨 Pod 计算 CPU 利用率。
根据这个文档，它需要一个 Pod 的 CPU 利用率平均值（过去 1 分钟的平均值）除以 Pod 请求的 CPU。然后它计算所有 pod 的 CPU 的算术平均值。
不幸的是，该文档包含一些过时的信息，例如--horizontal-pod-autoscaler-sync-period默认设置为 30 秒，但在官方文档中，默认值为 15 秒。
当我测试时，我注意到 HPA 甚至在平均 CPU 达到我设置的阈值（即 90%）之前就扩大了，这让我认为它可能需要跨 Pod 的最大 CPU 而不是平均值。
我的问题是在哪里可以找到更新的文档以准确了解 HPA 的工作原理？
请注意，我手头没有Kubernetes集群，这是基于k8s源代码的理论答案。
看看这是否真的符合你的经验。
Kubernetes 是开源的，这里似乎是HPA 代码。
函数GetResourceReplica和calcPlainMetricReplicas（用于非利用率百分比）计算给定当前指标的副本数。
两者都使用了usageRatioby 的返回GetMetricUtilizationRatio值，这个值乘以 Replica 中当前准备好的 pod 数量，得到新的 pod 数量：
New_number_of_pods = Old_numbers_of_ready_pods * usageRatio
有一个容差检查（即，如果usageRatio下降到足够接近 1，则什么都不做），挂起和未知状态的 pod 被忽略（认为使用 0% 的资源），而没有指标的 pod 被认为使用 100%的资源。
计算usageRatio方法GetResourceUtilizationRatio是传递所有pod 的指标和（资源）请求，如下所示：
utilization = Total_sum_resource_usage_all_pods / Total_sum_resource_requests_all_pods
usageRatio = utilization * 100 / targetUtilization
targetUtilizationHPA 规范来自哪里。
该代码比我的摘要更容易阅读，在这种情况下，术语请求意味着“资源请求”（这是有根据的猜测）。
所以我想说 90% 是计算所有 pod 的资源使用率，因为它们都是单个 pod，请求每个 pod 请求的总和并收集指标，因为它们都在单个专用节点上运行。
根据https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/78988#issuecomment-502106361，这取决于配置，并且是指标服务器和 kublet 报告的问题，HPA 应该只使用以下信息： https:// kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline/#cpu
我认为持续时间应该由 kubelet 的 --housekeeping-interval 定义，默认为 10 秒