为何Kubernetes HPA测试中Pod CPU利用率会超100%达305%？

我创建了一个简单的php-apache应用以测试Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的工作机制。部署HPA时设置目标CPU利用率为50%，最小Pod数1，最大Pod数10，执行以下命令生成负载：

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox:1.28 --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"

2分钟后，我观察到目标CPU利用率超过了100%，具体HPA状态如下：

NAME         REFERENCE                     TARGET      MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache/scale   305% / 50%  1         10        1          3m

请问CPU利用率为何能够超过100%？

CPU利用率超过100%主要来自以下几个关键因素：

• HPA的响应延迟：HPA不是实时处理负载变化的，它默认每15秒采集一次CPU指标，接着计算扩容需求，再触发Deployment的扩容流程。从指标采集到新Pod完全就绪需要一段周期，这段时间里现有Pod的CPU会持续被高负载压榨，利用率自然突破阈值。
• 基于CPU请求的计算逻辑：HPA显示的CPU利用率是相对于Pod的**CPU请求（request）**计算的。如果你的php-apache Pod设置的CPU request数值较小，当实际负载远超这个请求值时，利用率就会超过100%。比如Pod的CPU request是0.1核，实际占用0.3核，利用率就是300%。
• 负载增长远快于扩容速度：你使用的负载生成命令是每隔0.01秒发起一次请求，这种高频请求会瞬间把单个Pod的CPU占满。而新Pod启动需要经历拉取镜像、初始化容器等步骤，在新Pod就绪前，所有负载都压在现有Pod上，导致利用率飙升。
• 指标采样的时间差：HPA计算的是一段时间内的平均CPU利用率，但如果负载突然暴增，实时的利用率会远高于平均计算值，你看到的305%就是最新采样的实时利用率，此时HPA还没完成扩容动作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rajeev KR