在上一篇文章中，给大家介绍和剖析了 HPA 的实现原理以及演进的思路与历程。本文我们将会为大家讲解如何使用 HPA 以及一些需要注意的细节。

 autoscaling/v1 实践

v1 的模板可能是大家平时见到最多的也是最简单的，v1 版本的 HPA 只支持一种指标 ——  CPU。传统意义上，弹性伸缩最少也会支持 CPU 与 Memory 两种指标，为什么在 Kubernetes 中只放开了 CPU 呢？其实最早的 HPA 是计划同时支持这两种指标的，但是实际的开发测试中发现：内存不是一个非常好的弹性伸缩判断条件。因为和 CPU不 同，很多内存型的应用，并不会因为 HPA 弹出新的容器而带来内存的快速回收，很多应用的内存都要交给语言层面的 VM 进行管理，也就是说，内存的回收是由 VM 的 GC 来决定的。这就有可能因为 GC 时间