kubeadm1.14.1 安裝Metrics Server

渣渣輝發表於2019-06-26
Server

Metrics API

介紹Metrics-Server之前，必須要提一下Metrics API的概念

Metrics API相比於之前的監控採集方式(hepaster)是一種新的思路，官方希望核心指標的監控應該是穩定的，版本可控的，且可以直接被使用者訪問(例如通過使用 kubectl top 命令)，或由叢集中的控制器使用(如HPA)，和其他的Kubernetes APIs一樣。

官方廢棄heapster專案，就是為了將核心資源監控作為一等公民對待，即像pod、service那樣直接通過api-server或者client直接訪問，不再是安裝一個hepater來匯聚且由heapster單獨管理。

假設每個pod和node我們收集10個指標，從k8s的1.6開始，支援5000節點，每個節點30個pod，假設採集粒度為1分鐘一次，則：

10 x 5000 x 30 / 60 = 25000 平均每分鐘2萬多個採集指標

因為k8s的api-server將所有的資料持久化到了etcd中，顯然k8s本身不能處理這種頻率的採集，而且這種監控資料變化快且都是臨時資料，因此需要有一個元件單獨處理他們，k8s版本只存放部分在記憶體中，於是metric-server的概念誕生了。

其實hepaster已經有暴露了api，但是使用者和Kubernetes的其他元件必須通過master proxy的方式才能訪問到，且heapster的介面不像api-server一樣，有完整的鑑權以及client整合。這個api現在還在alpha階段（18年8月），希望能到GA階段。類api-server風格的寫法：generic apiserver​

有了Metrics Server元件，也採集到了該有的資料，也暴露了api，但因為api要統一，如何將請求到api-server的/apis/metrics請求轉發給Metrics Server呢，解決方案就是：kube-aggregator,在k8s的1.7中已經完成，之前Metrics Server一直沒有面世，就是耽誤在了kube-aggregator這一步。

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.

詳細設計文件：參考連結​

metric api的使用：

  • Metrics API 只可以查詢當前的度量資料，並不儲存歷史資料

  • Metrics API URI 為 /apis/metrics.k8s.io/，在 k8s.io/metrics 維護

  • 必須部署 metrics-server 才能使用該 API，metrics-server 通過呼叫 Kubelet Summary API 獲取資料

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/<node-name>
​
http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespace/<namespace-name>/pods/<pod-name>

Metrics-Server

Metrics server定時從Kubelet的Summary API(類似/ap1/v1/nodes/nodename/stats/summary)採集指標資訊，這些聚合過的資料將儲存在記憶體中，且以metric-api的形式暴露出去。

Metrics server複用了api-server的庫來實現自己的功能，比如鑑權、版本等，為了實現將資料存放在記憶體中嗎，去掉了預設的etcd儲存，引入了記憶體儲存（即實現Storage interface)。因為存放在記憶體中，因此監控資料是沒有持久化的，可以通過第三方儲存來擴充，這個和heapster是一致的。

 

Metrics server出現後，新的​Kubernetes 監控架構將變成上圖的樣子

  • 核心流程（黑色部分）：這是 Kubernetes正常工作所需要的核心度量，從 Kubelet、cAdvisor 等獲取度量資料，再由metrics-server提供給 Dashboard、HPA 控制器等使用。

  • 監控流程（藍色部分）：基於核心度量構建的監控流程，比如 Prometheus 可以從 metrics-server 獲取核心度量，從其他資料來源（如 Node Exporter 等）獲取非核心度量，再基於它們構建監控告警系統。

官方地址：https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server

部署

mkdir metrics;cd metics
git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server.git
cd metrics-server/deploy/1.8+/

 修改metrics-server-deployment.yaml，紅色command部分。

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: metrics-server
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  template:
    metadata:
      name: metrics-server
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      serviceAccountName: metrics-server
      volumes:
      # mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers
      - name: tmp-dir
        emptyDir: {}
      containers:
      - name: metrics-server
        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.3
        command:
        - /metrics-server
        - --metric-resolution=30s
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
        - --kubelet-insecure-tls
        imagePullPolicy: Always
        volumeMounts:
        - name: tmp-dir
          mountPath: /tmp

 建立

[root@cn-hongkong 1.8+]# kubectl apply -f .
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader unchanged
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator unchanged
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader unchanged
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io unchanged
serviceaccount/metrics-server unchanged
deployment.extensions/metrics-server configured

 等待一會就可以看下叢集的資源使用情況了！

 

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