前一篇我們給每個 Pod 設定了「吃多少資源」的上限與底線。
但實際世界是動態的：
流量不會永遠平穩，有時深夜幾乎沒人查詢，有時白天全公司都在打「search」。

所以今天，我們要讓 Kubernetes 根據 CPU 負載自動調整副本數（replicas）。
目標是做到：「流量變大就自動長胖，變小就自動瘦身。」，也就是 HPA 自動擴縮（Horizontal Pod Autoscaler）

Step 1 — 確保 Metrics Server 就位

HPA 會依據 Metrics API 取得 CPU 使用率，所以第一步要檢查 metrics-server：

kubectl get deployment metrics-server -n kube-system

如果沒有，安裝官方版本：

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

確認運作：

kubectl top nodes
kubectl top pods

如果這兩個指令能正常輸出，就表示 metrics-server OK

Step 2 — 建立 HPA YAML

接著我們為 cloud-native-search 建立自動擴縮設定。

# k8s/hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: search-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: search-deploy
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 6
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 60   # 當平均 CPU 超過 60% 就擴張

部署它：

kubectl apply -f k8s/hpa.yaml

查看狀態：

kubectl get hpa

預期輸出：

NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
search-hpa   Deployment/search-deploy  10%/60%    2         6         2          10s

Step 3 — 模擬高流量壓力測試

我們要驗證 HPA 是否真的會動。

用 hey 在叢集裡開一個暫時的壓測 Pod：

kubectl run hey --rm -it --image=rakyll/hey --restart=Never -- \
  -z 60s -c 10 "http://search-svc/search?q=python"

同時開另一個視窗監控：

kubectl get hpa -w

幾十秒後你會看到：

NAME         REFERENCE                 TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
search-hpa   Deployment/search-deploy  85%/60%   2         6         4          1m

HPA 檢測到平均 CPU 超過 60%，自動把副本數從 2 ➜ 4！
等流量降下來，又會自動縮回。

Step 4 — 用 kubectl top 觀察整體動態

kubectl top pods -l app=search

你會看到新 Pod 被建立，CPU 平均分散。
這就是 Kubernetes 的自癒 + 彈性伸縮能力。

HPA 背後的機制

HPA 透過 controller loop 定期抓取 metrics：

1. 計算平均 CPU 利用率（對所有 replicas 取平均）。
2. 對比設定的 target utilization（這裡是 60%）。
3. 若高於目標，增加 replicas；若低於目標，減少。

K8s 使用控制理論的方式（PID control-like loop）進行漸進調整，
確保不會震盪（例如一直擴又一直縮）。

小結

可以這樣理解：

Day 26 是「給 Pod 預算」
Day 27 則是「讓 K8s 自動調整薪水」