Kubernetes : fiabilité et mise à l'échelle (probes, ressources, HPA, PDB)

1. Les probes #

Dire à Kubernetes si l'application va bien.

Les trois sondes #

containers:
  - name: api
    image: exemple/api:1.4.2
    startupProbe:
      httpGet: { path: /healthz, port: 8080 }
      failureThreshold: 30
      periodSeconds: 5                  # jusqu'à 150 s pour démarrer
    readinessProbe:
      httpGet: { path: /ready, port: 8080 }
      periodSeconds: 5
      failureThreshold: 3
    livenessProbe:
      httpGet: { path: /healthz, port: 8080 }
      periodSeconds: 10
      timeoutSeconds: 2

Erreur Courante : Une liveness probe qui vérifie une dépendance externe (base de données) provoque des redémarrages en cascade quand cette dépendance tombe. Gardez-la simple : « mon processus répond ».

2. Ressources et qualité de service #

requests, limits et QoS.

Dimensionner correctement #

resources:
  requests: { cpu: 250m, memory: 256Mi }      # base du scheduling et du HPA
  limits:   { memory: 512Mi }                 # limite mémoire ; CPU sans limite pour éviter le throttling

kubectl top pods --containers
kubectl describe pod <pod> | grep -E 'QoS|Last State|OOMKilled'
kubectl get pods -o custom-columns=NOM:.metadata.name,QOS:.status.qosClass

3. Autoscaling #

HPA, VPA et Cluster Autoscaler.

Horizontal Pod Autoscaler #

kubectl autoscale deployment web --cpu-percent=70 --min=2 --max=10
kubectl get hpa -w

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata: { name: web }
spec:
  scaleTargetRef: { apiVersion: apps/v1, kind: Deployment, name: web }
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource: { name: cpu, target: { type: Utilization, averageUtilization: 70 } }
    - type: Pods
      pods: { metric: { name: http_requests_per_second }, target: { type: AverageValue, averageValue: "100" } }
  behavior:
    scaleDown: { stabilizationWindowSeconds: 300 }

# Générer de la charge pour observer le scaling
kubectl run load --rm -it --image=busybox --restart=Never -- sh -c "while true; do wget -q -O- http://web; done"
kubectl get hpa web -w

VPA, Cluster Autoscaler et KEDA #

• VPA : recommande ou ajuste requests/limits selon la consommation réelle (mode Off pour les recommandations).
• Cluster Autoscaler / Karpenter : ajoute ou retire des nœuds quand des pods restent en Pending.
• KEDA : autoscaling piloté par événements (longueur de file Kafka/RabbitMQ, cron, métriques Prometheus), jusqu'à zéro réplica.

4. Disponibilité pendant les opérations #

PDB et arrêt propre.

PodDisruptionBudget et graceful shutdown #

apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata: { name: web }
spec:
  minAvailable: 2                  # ou maxUnavailable: 1
  selector: { matchLabels: { app: web } }

kubectl drain <noeud> --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data     # respecte les PDB
kubectl cordon <noeud> && kubectl uncordon <noeud>

# Arrêt propre : laisser le temps de terminer les requêtes
terminationGracePeriodSeconds: 45
lifecycle:
  preStop: { exec: { command: ["sh", "-c", "sleep 10"] } }       # laisse l'Ingress retirer le pod avant SIGTERM

Bonne Pratique : Combinez au moins 2 réplicas, une readinessProbe, un PodDisruptionBudget et des topologySpreadConstraints pour survivre à une panne de nœud ou de zone.