容器监控实践—Metrics Server

lmxdawn 发布于2019-07-01 17:01 / 3213人阅读

摘要：出现后，新的监控架构将变成上图的样子核心流程黑色部分这是正常工作所需要的核心度量，从等获取度量数据，再由提供给控制器等使用。本文为容器监控实践系列文章，完整内容见

概述

从 v1.8 开始，资源使用情况的监控可以通过 Metrics API的形式获取，具体的组件为Metrics Server，用来替换之前的heapster，heapster从1.11开始逐渐被废弃。

Metrics-Server是集群核心监控数据的聚合器，从 Kubernetes1.8 开始，它作为一个 Deployment对象默认部署在由kube-up.sh脚本创建的集群中，如果是其他部署方式需要多带带安装，或者咨询对应的云厂商。

Metrics API

介绍Metrics-Server之前，必须要提一下Metrics API的概念

Metrics API相比于之前的监控采集方式(hepaster)是一种新的思路，官方希望核心指标的监控应该是稳定的，版本可控的，且可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令)，或由集群中的控制器使用(如HPA)，和其他的Kubernetes APIs一样。

官方废弃heapster项目，就是为了将核心资源监控作为一等公民对待，即像pod、service那样直接通过api-server或者client直接访问，不再是安装一个hepater来汇聚且由heapster多带带管理。

假设每个pod和node我们收集10个指标，从k8s的1.6开始，支持5000节点，每个节点30个pod，假设采集粒度为1分钟一次，则：

10 x 5000 x 30 / 60 = 25000 平均每分钟2万多个采集指标

因为k8s的api-server将所有的数据持久化到了etcd中，显然k8s本身不能处理这种频率的采集，而且这种监控数据变化快且都是临时数据，因此需要有一个组件多带带处理他们，k8s版本只存放部分在内存中，于是metric-server的概念诞生了。

其实hepaster已经有暴露了api，但是用户和Kubernetes的其他组件必须通过master proxy的方式才能访问到，且heapster的接口不像api-server一样，有完整的鉴权以及client集成。这个api现在还在alpha阶段（18年8月），希望能到GA阶段。类api-server风格的写法：generic apiserver

有了Metrics Server组件，也采集到了该有的数据，也暴露了api，但因为api要统一，如何将请求到api-server的/apis/metrics请求转发给Metrics Server呢，解决方案就是：kube-aggregator,在k8s的1.7中已经完成，之前Metrics Server一直没有面世，就是耽误在了kube-aggregator这一步。

kube-aggregator（聚合api）主要提供：

Provide an API for registering API servers.

Summarize discovery information from all the servers.

Proxy client requests to individual servers.

详细设计文档：参考链接

metric api的使用：

Metrics API 只可以查询当前的度量数据，并不保存历史数据

Metrics API URI 为 /apis/metrics.k8s.io/，在 k8s.io/metrics 维护

必须部署 metrics-server 才能使用该 API，metrics-server 通过调用 Kubelet Summary API 获取数据

如：

http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes

http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/

http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespace//pods/

Metrics-Server

Metrics server定时从Kubelet的Summary API(类似/ap1/v1/nodes/nodename/stats/summary)采集指标信息，这些聚合过的数据将存储在内存中，且以metric-api的形式暴露出去。

Metrics server复用了api-server的库来实现自己的功能，比如鉴权、版本等，为了实现将数据存放在内存中吗，去掉了默认的etcd存储，引入了内存存储（即实现Storage interface)。因为存放在内存中，因此监控数据是没有持久化的，可以通过第三方存储来拓展，这个和heapster是一致的。

Metrics server出现后，新的Kubernetes 监控架构将变成上图的样子

核心流程（黑色部分）：这是 Kubernetes正常工作所需要的核心度量，从 Kubelet、cAdvisor 等获取度量数据，再由metrics-server提供给 Dashboard、HPA 控制器等使用。

监控流程（蓝色部分）：基于核心度量构建的监控流程，比如 Prometheus 可以从 metrics-server 获取核心度量，从其他数据源（如 Node Exporter 等）获取非核心度量，再基于它们构建监控告警系统。

官方地址：https://github.com/kubernetes...

使用

如上文提到的，metric-server是扩展的apiserver，依赖于kube-aggregator，因此需要在apiserver中开启相关参数。

--requestheader-client-ca-file=/etc/kubernetes/certs/proxy-ca.crt
--proxy-client-cert-file=/etc/kubernetes/certs/proxy.crt
--proxy-client-key-file=/etc/kubernetes/certs/proxy.key
--requestheader-allowed-names=aggregator
--requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra-
--requestheader-group-headers=X-Remote-Group
--requestheader-username-headers=X-Remote-User

安装文件下载地址：1.8+，注意更换镜像地址为国内镜像

kubectl create -f metric-server/

安装成功后，访问地址api地址为：

Metrics Server的资源占用量会随着集群中的Pod数量的不断增长而不断上升，因此需要
addon-resizer垂直扩缩这个容器。addon-resizer依据集群中节点的数量线性地扩展Metrics Server，以保证其能够有能力提供完整的metrics API服务。具体参考：链接

其他

基于Metrics Server的HPA：参考链接

kubernetes的新监控体系中，metrics-server属于Core metrics(核心指标)，提供API metrics.k8s.io，仅提供Node和Pod的CPU和内存使用情况。而其他Custom Metrics(自定义指标)由Prometheus等组件来完成，后续文章将对自定义指标进行解析。

本文为容器监控实践系列文章，完整内容见：container-monitor-book

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