Kubernetes HPA内存利用率计算逻辑及阈值基准疑问

你观察到的HPA默认基于内存request计算利用率的逻辑完全符合Kubernetes官方设计规则，是正确的。

核心逻辑说明 #

• HPA中type: Utilization类型的资源指标，默认强制以对应Pod的资源request值作为计算基准，和资源limit没有关联。你在kd hpa返回结果里也能看到明确标注(as a percentage of request)，就是对计算基准的官方说明。
• 你的实际数值也验证了这套逻辑：Deployment配置的内存request为256Mi，当前3个Pod平均内存占用为81Mi，81/256≈31%，和HPA显示的当前利用率完全匹配。
• Kubernetes选择request作为默认计算基准的原因：request是Kubernetes调度Pod时的资源预留依据，节点可分配资源按所有已调度Pod的request总和核算，基于request做扩缩容可以保证扩容出来的Pod能正常调度到有足够预留资源的节点，避免出现Pod因节点资源不足一直处于Pending状态的问题。

基于limit计算利用率的配置方式 #

如果你的业务场景需要以内存limit作为利用率计算基准，可以将HPA的指标类型改为type: AverageValue，直接设置绝对阈值即可。比如你配置的内存limit为1Gi，要设置70%阈值的话，对应配置如下：

- type: Resource
  resource:
    name: memory
    target:
      type: AverageValue
      averageValue: 700Mi

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DmitrySemenov