一、Keda概念

KEDA （Kubernetes Event Driven Autoscaler）是一个基于 Kubernetes 的事件驱动的自动缩放器软件。KEDA可以根据需要处理的事件数量来驱动 Kubernetes 中任何容器进行扩展。使用 KEDA，可以明确映射到想要使用事件驱动的应用程序，而其他应用程序继续运行。从而使得 KEDA 能够与任意 Kubernetes 上的应用程序一起灵活安全运行。
KEDA 提供了将资源扩展到零的强大功能。KEDA 可以将资源从0扩展到 1或从 1 缩容到 0，从1 到 n 以及向后扩展由 HPA 负责。

二、Keda核心组件

KEDA Operator（controller）

• 扩缩容协调：监听用户定义的ScaledObject或ScalingJob资源，根据事件源指标动态创建或更新HPA对象，并直接管理 ​0→1 阶段的副本扩缩​容。
• 生命周期管理：当事件源无流量时，将副本数缩减至零以节省资源；当事件触发时，直接激活副本并生成HPA对象。
• 多资源支持：不仅支持 Deployment 和 StatefulSet，还可扩展至任何实现 /scale 子资源的自定义资源（如 Argo Workflows）。

Scaler（Operator 通过插件化机制集成 ​Scaler​ 无需独立部署）

• 数据采集：对接外部事件源（如 MySQL、RabbitMQ、AWS SQS 等），周期性轮询获取指标（如消息积压量、HTTP 请求速率）。
• 插件化架构：KEDA 内置 ​60+ 种 Scaler，支持按需扩展；用户也可通过自定义代码实现私有事件源对接。

KEDA-operator-metrics-apiserver（metrics adapter）

• 指标转换：将 Scaler 获取的原始事件源数据（如 Kafka 队列长度、Prometheus 查询结果）转换为 Kubernetes 标准化的 ​External Metrics 格式，供 HPA 消费。
• 接口暴露：通过 Kubernetes Metrics API 提供 /external 端点，使 HPA 能够识别并处理事件驱动的指标。

KEDA-dmission-webhooks（Admission Webhooks）

• 配置校验：在用户提交 ScaledObject 时，验证其合法性（如字段完整性、触发器参数格式），避免错误配置导致扩缩容失效。
• 自动修正：部分场景下可补全缺失字段（如默认的指标采集间隔 pollingInterval）

三、keda工作原理

keda的工作原理示意图如下：

①：用户创建/更新ScaledObject时，Kubernetes API Server通过9443端口调用keda-admission-webhooks进行合法性校验
②：controller（keda-operator）list/watch Apiserver监测到有相关的scaledObject资源创建/更改
③：controller根据获取的scaledObject资源创建相关HPA资源
④：scaler连接外部事件源（如 Kafka、Prometheus）并实时获取指标数据
⑤：controller定期轮询 Scaler 获取事件源指标；当指标超过阈值时，若当前副本数为 0，直接扩容至 1 副本
⑥：controller通过 gRPC 将指标数据推送至 Metrics Adapter（keda-operator-metrics-apiserver）
⑦：Metrics Adapter将 Scaler 提供的原始指标转换为 Kubernetes 标准化的 External Metrics 格式，供 HPA 消费

四、方案部署

安装keda有很多方式，本次采用helm安装包方式安装。
1.在可执行机上添加keda Helm Repo

helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts

2.执行以下命令更新 Helm Repo

helm repo update

3.选取合适版本
适合cce 1.21 k8s最新版本为chart:2.8.4，本次部署即采用chart:2.8.4，需要将chart包拉取到本地

4.安装 KEDA Helm chart
keda-operator、keda-operator-metrics-apiserver镜像需要外网拉取。注意在values.yaml文件中修改镜像地址

kubectl create namespace keda

helm install keda {dir}/keda --namespace keda

kubectl get pod -n keda

5.检查部署情况执行如下命名查看相关pod，如下图证明部署成功。

kubectl get pod -n keda

6.查询api-resources资源会发现安装keda组件会自动添加如下crd资源。