CA（Cluster Autoscaler，集群弹性伸缩）在 Kubernetes 集群中用于节点的自动伸缩，它监控集群中 Pod 的状态，当集群中存在处于 Pending 状态的 Pod 时，就采用用户指定的伸缩策略，自动扩容或缩容节点。
前提条件
- 已安装 cluster-autoscaler 插件。详细操作，请参见 cluster-autoscaler 组件。
- 节点扩缩容均基于节点池进行。因此请确保已创建节点池，并且启用节点池 弹性伸缩：
使用说明
- 安装 cluster-autoscaler 组件时配置的弹性伸缩规则，与本文描述的操作属于同一种配置。即节点的弹性伸缩配置，有两种配置入口，两边的配置会相互覆盖。
- 弹性伸缩规则，仅对 按量计费 的节点资源生效。
操作步骤
登录 容器服务控制台。
单击左侧导航栏中的 集群。
在集群列表页面，单击目标集群。
在集群管理页面的左侧导航栏中选择 节点池，单击 弹性伸缩配置。
在 弹性伸缩配置 页面中，单击 编辑规则，配置弹性伸缩规则参数。
说明
此处显示的 弹性伸缩规则 页面配置，与安装 cluster-autoscaler 组件时的配置一致。若编辑规则，表示更改安装 cluster-autoscaler 组件时配置的规则。
配置项 说明 集群名称 当前集群的名称，不可修改。 扩容算法
节点池自动扩容时所采用的扩容算法类型，有如下几种类型：
- random：表示随机选择一个节点池进行扩容。
- most-pods：表示选择能够调度最多 Pod 的节点池进行扩容。
- least-waste：表示选择空闲 CPU 资源最少的节点池进行扩容。
- priority：表示根据节点池启用 弹性伸缩 后设置的优先级，选择优先级最高的节点池进行扩容。
弹性灵敏度 用于判断集群弹性伸缩的时间间隔，支持取值：10s、15s、30s、60s、120s、180s 和 300s。 自动缩容
是否开启节点的自动缩容：
- 开启：当集群中有较多空闲节点资源时会触发缩容。仅对按量计费节点资源生效。
- 不开启：节点扩容后，即使使用率下降，也不会自动缩容。
开启 自动缩容 后，需要配置以下参数。
配置项 说明 非 GPU 节点的缩容阈值
当非 GPU 类型节点的 CPU、内存资源使用率（
单资源请求量÷单资源总量*100%）低于该阈值时，可能会触发自动缩容。默认 50%。说明
非 GPU 类型节点的 CPU 或内存资源中任意一个达到缩容阈值，即可触发该规则。
GPU 节点的缩容阈值
GPU 类型节点的缩容策略根据其是否使用 mGPU 能力，有不同的缩容策略，默认阈值为 50%：
- 未使用 mGPU：当节点的 GPU 资源使用率（
单资源请求量÷单资源总量*100%）低于该阈值时，可能会触发自动缩容。 - 已使用 mGPU：当 mGPU 的 GPU 算力、GPU 显存、内存、CPU 中任意一个资源的使用率（
单资源请求量÷单资源总量*100%）低于该阈值时，可能会触发自动缩容。
注意
mGPU 目前处于 公测 阶段，功能详细说明参见 mGPU 概述。
仅以下版本的 cluster-autoscaler 组件支持配置该缩容阈值：
- v1.26.3-vke.6 及以上版本。
- v1.24.2-vke.6 及以上版本。
- v1.20.2-vke.20 及以上版本。
若集群中已安装的 cluster-autoscaler 组件版本较低时，请升级组件。详细操作，请参见 升级组件；cluster-autoscaler 组件的发版记录，请参见 cluster-autoscaler
缩容触发时延 当节点资源使用率低于阈值，并持续该时间段后，集群将触发自动缩容。默认 10 分钟。 扩容后缩容冷却时间 节点进行扩容后，能再次执行缩容所需等待的时间间隔。默认 10 分钟。 缩容失败冷却时间 节点缩容失败后，能再次执行缩容所需等待的时间间隔。默认 3 分钟。 最大并发缩容数 节点缩容时，允许同时进行缩容的并发数目。默认 5。 Pod 终止超时时间 节点排水时等待 Pod 终止的最大等待时间。整数形式，取值范围为 1～10000，单位为秒。默认为 600 秒。 Pod 最小副本数 节点排水时允许存在的最小 Pod 数量。整数形式，取值范围为 1～10000。默认为 0。 开启 Daemonset 排水
节点缩容前是否驱逐节点上 DaemonSet 类型的 Pod。
- 开启：表示节点缩容前，会首先驱逐节点上 DaemonSet 类型的 Pod。
- 不开启：表示节点缩容前，不会驱逐节点上 DaemonSet 类型的 Pod。
不缩容节点
勾选不进行缩容的节点。可选项如下：
- 包含本地储存 Pod 的节点。
- 包含 kube-system 命名空间下非 DaemonSet 管理的 Pod 的节点。
单击 确定，完成配置。