工作负载弹性伸缩
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）
HPA是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。
HPA可以配置单个和多个度量指标，配置单个度量指标时，只需要对Pod的当前度量数据求和，除以期望目标值，然后向上取整，就能得到期望的副本数。例如有一个Deployment控制有3个Pod，每个Pod的CPU使用率是70%、50%、90%，而HPA中配置的期望值是50%，计算期望副本数=（70 + 50 + 90）/50 = 4.2，向上取整得到5，即期望副本数就是5。
节点弹性伸缩
CA（Autoscaler）
HPA是针对Pod级别的，但是如果集群的资源不够了，那就只能对节点进行扩容了。集群节点的弹性伸缩本来是一件非常麻烦的事情，但是好在现在的集群大多都是构建在云上，云上可以直接调用接口添加删除节点，这就使得集群节点弹性伸缩变得非常方便。
通常情况下，需要HPA（Horizontal Pod Autoscaling）和CA（Cluster AutoScaling）配合使用，因为HPA需要集群有足够的资源才能扩容成功，当集群资源不够时需要CA扩容节点，使得集群有足够资源；而当HPA缩容后集群会有大量空余资源，这时需要CA缩容节点释放资源，才不至于造成浪费。
