Cluster Autoscaler

本文深入剖析一个真实的电商客户生产案例，该案例中因对K8s弹性伸缩机制的错误理解，导致核心服务在周末发生Pod数量失控，从3个暴增至近90个，造成了严重的资源浪费和业务风险。文章详细记录了从紧急响应、根因诊断到架构根治的全过程，并重点探讨了如何根据工作负载类型选择正确的伸缩指标（从CPU利用率转向Kafka消息积压数），以及在Cluster Autoscaler和Karpenter之间的技术选型思考，为在生产环境中构建稳定、高效、成本可控的云原生弹性架构提供了宝贵的实战经验。