水平 Pod 自动缩放（HPA）根据观察到的 CPU 利用率或用户配置的指标自动调整 Kubernetes 资源拥有的 Pod 数量。为了实现这种行为，HPA 仅支持启用了 scale 端点的资源，该端点具有几个必需字段。scale 端点允许 HPA 了解资源的当前状态并修改资源以适当地进行扩展。Argo Rollouts 在 0.3.0 版本中添加了对 scale 端点的支持。在 HPA 修改资源后，Argo Rollouts 控制器负责在副本中协调该变化。由于 Rollout 中的策略非常不同，因此 Argo Rollouts 控制器会针对各种策略以不同的方式处理 scale 端点。下面是不同策略的行为。
蓝绿部署
HPA 将使用从接收来自活动服务的流量的 ReplicaSet 中获取的指标来缩放 BlueGreen 策略的 Rollouts。当 HPA 更改副本计数时，Argo Rollouts 控制器将首先缩放接收来自活动服务的 ReplicaSet，然后是接收来自预览服务的 ReplicaSet。控制器将缩放接收来自预览服务的 ReplicaSet，以准备在 Rollout 将预览切换为活动时使用。如果没有接收来自活动服务的 ReplicaSets，则控制器将使用与基本选择器匹配的所有 Pod 来确定缩放事件。在这种情况下，控制器将将最新的 ReplicaSet 缩放到新计数，并将较旧的 ReplicaSets 缩小。
金丝雀（基于 ReplicaSet）
HPA 将使用所有 Rollout 中的 ReplicaSets 的指标来缩放 Canary 策略的 Rollouts。由于 Argo Rollouts 控制器不控制发送流量到这些 ReplicaSets 的服务，因此它假设 Rollout 中的所有 ReplicaSets 都正在接收流量。
例子
下面是基于 CPU 指标缩放 Rollout 的 Horizontal Pod Autoscaler 的示例：
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: hpa-rollout-example
spec:
maxReplicas: 6
minReplicas: 2
scaleTargetRef:
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
name: example-rollout
targetCPUUtilizationPercentage: 80
要求
为了使 HPA 能够操作 Rollout，托管 Rollout CRD 的 Kubernetes 集群需要 CRD 的子资源支持。该功能在 Kubernetes 版本 1.10 中作为 alpha 引入，并在 Kubernetes 版本 1.11 中过渡为 beta。如果用户想在 v1.10 上使用 HPA，则 Kubernetes 集群运营商将需要向 API 服务器添加自定义功能标志。在 1.10 之后，默认情况下会打开该标志。请查看以下链接，了解有关设置自定义功能标志的更多信息。