一、 k8s的UI訪問介面-dashboard

在dashboard中，雖然可以做到建立、刪除、修改資源等操作，但通常情況下，我們會把它當做監控k8s叢集的軟體。

1、到GitHub主頁上搜尋"dashboard"即可。
//可以直接遠端執行對應的yaml檔案，不過，我們要看一看這個yaml檔案內都有些什麼內容，然後還需要將svc資源型別更改為NodePort的方式，所以這裡我們可以先將這個yam檔案下載到本地。

[root@master jk]# kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.0/aio/deploy/recommended.yaml
[root@master jk]# ls
recommended.yaml

//更改其SVC資源的型別

[root@master jk]# vim recommended.yaml
...
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 443
      targetPort: 8443
      nodePort: 30100
  selector:
    k8s-app: kubernetes-dashboard
...
[root@master jk]# kubectl apply -f recommended.yaml 
namespace/kubernetes-dashboard created
serviceaccount/kubernetes-dashboard created
service/kubernetes-dashboard created
secret/kubernetes-dashboard-certs created
secret/kubernetes-dashboard-csrf created
secret/kubernetes-dashboard-key-holder created
configmap/kubernetes-dashboard-settings created
role.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard created
deployment.apps/kubernetes-dashboard created
service/dashboard-metrics-scraper created
deployment.apps/dashboard-metrics-scraper created

//通常，涉及到k8s的映象，國內下載往往很慢，不過這個還好。執行過後，檢視對應的SVC暴露埠,注意，這個是基於https的訪問。

[root@master jk]# kubectl get pod -n kubernetes-dashboard 
NAME                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dashboard-metrics-scraper-76679bc5b9-fnbsz   1/1     Running   0          106s
kubernetes-dashboard-7f9fd5966c-5gms5        1/1     Running   0          106s
[root@master jk]# kubectl get svc -n kubernetes-dashboard 
NAME                        TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)         AGE
dashboard-metrics-scraper   ClusterIP   10.100.13.74   <none>        8000/TCP        68s
kubernetes-dashboard        NodePort    10.108.0.135   <none>        443:30100/TCP   69s

瀏覽器訪問：https://192.168.1.20:30100

//此時可以看到，登入dashboard有兩種方式，哪一種都可以。(這裡兩種方式都列舉出來)

基於token的方法登入dashboard
1、建立一個dashboard的管理使用者。

[root@master jk]# kubectl create serviceaccount dashboard-admin -n kube-system

2、繫結使用者為叢集管理使用者。

[root@master jk]# kubectl create clusterrolebinding dashboard-cluster-admin --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=kube-system:dashboard-admin

3、獲取token

//得到token的名稱
[root@master jk]# kubectl get secrets -n kube-system | grep dashboard-admin

dashboard-admin-token-5l2vh                      kubernetes.io/service-account-token   3      2m41s

//檢視上述得到的secret資源的詳細資訊，會得到token. (後面加上剛得到的token名稱)
[root@master jk]# kubectl describe secrets -n kube-system dashboard-admin-token-5l2vh

4、在瀏覽器上使用token登入。
PS： 這裡訪問可能有一些瀏覽器登入會不成功，需要換成其他瀏覽器， 推薦：火狐，

把上面的token，長串字母，複製到Kubernetes 儀表盤的輸入token

基於kubeconfig配置檔案的方法登入dashboard
1、獲取token.

//得到token的名稱
[root@master jk]# kubectl get secrets -n kube-system | grep dashboard-admin

dashboard-admin-token-5l2vh                      kubernetes.io/service-account-token   3      2m41s

//檢視上述得到的secret資源的詳細資訊，會得到token. (後面加上剛得到的token名稱)
[root@master jk]# kubectl describe secrets -n kube-system dashboard-admin-token-5l2vh

2、生成kubeconfig配置檔案。

//設定一個環境變數代表獲取的token  (注意，命令中間是有你剛得到的token名稱的)
[root@master jk]# DASH_TOKEN=$(kubectl get secrets -n kube-system dashboard-admin-token-5l2vh -o jsonpath={.data.token} | base64 -d)

//將k8s叢集的配置資訊寫入kubeconfig配置檔案中。（這裡寫自己的IP）
[root@master jk]# kubectl config set-cluster kubernetes --server=192.168.1.20:6443 --kubeconfig=/root/.dashboard-admin.conf

[root@master jk]# kubectl config set-credentials dashboard-admin --token=$DASH_TOKEN --kubeconfig=/root/.dashboard-admin.conf

[root@master jk]# kubectl config set-context dashboard-admin@kubernetes --cluster=kubernetes --user=dashboard-admin --kubeconfig=/root/.dashboard-admin.conf

[root@master jk]# kubectl config use-context dashboard-admin@kubernetes --kubeconfig=/root/.dashboard-admin.conf

3、將生成的/root/.dashboard-admin.conf的配置檔案，匯出並做儲存。

[root@master jk]# sz /root/.dashboard-admin.conf

4、從瀏覽器選擇kubeconfig的登入方式，然後匯入配置檔案即可。

二、Scope

安裝scope

[root@master jk]# kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/scope.yaml?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"
[root@master jk]# kubectl get ns
NAME                   STATUS   AGE
default                Active   7d21h
kube-node-lease        Active   7d21h
kube-public            Active   7d21h
kube-system            Active   7d21h
kubernetes-dashboard   Active   46m
weave                  Active   72s
[root@master jk]# kubectl get svc -n weave 
NAME              TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
weave-scope-app   ClusterIP   10.106.175.206   <none>        80/TCP    91s
[root@master jk]# kubectl edit svc -n weave weave-scope-app
...
spec:
  clusterIP: 10.106.175.206
  externalTrafficPolicy: Cluster
  ports:
  - name: app
    nodePort: 31658
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 4040
  selector:
    app: weave-scope
    name: weave-scope-app
    weave-cloud-component: scope
    weave-scope-component: app
  sessionAffinity: None
  type: NodePort        //修改為NodePort
...
[root@master jk]# kubectl get svc -n weave 
NAME              TYPE       CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
weave-scope-app   NodePort   10.106.175.206   <none>        80:31658/TCP   2m44s

瀏覽器訪問：192.168.1.20:31658

三、Prometheus

PS: 在這裡部署的prometheus，是使用的coreos提供的prometheus專案。


下載壓縮包

[root@master jk]# wget https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/archive/v0.3.0.tar.gz
解壓
[root@master jk]# tar -zxf v0.3.0.tar.gz
kube-prometheus-0.3.0

**MetricsServer:**是k8s叢集資源使用情況的聚合器，收集資料給k8s叢集內使用，如kubectl,hpa,scheduler等。
Prometheus Operator : 是一個系統檢測和警報工具箱，用來儲存監控資料。
**Prometheus node-exporter：**收集k8s叢集資源的資料，指定告警規則。
**Prometheus：**收集apiserver，scheduler，controller-manager，kubelet元件的資料，通過http協議傳輸。
**Grafana:**視覺化資料統計和監控平臺。

1.修改grafana-service.yaml檔案，更改為nodePort的暴露方式，暴露埠

[root@master manifests]# pwd
/root/kube-prometheus-0.3.0/manifests
[root@master manifests]# vim grafana-service.yaml
...
spec:
  type: NodePort           //修改為NodePort
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: http
    nodePort: 31001          //可以自己設定，也可以不寫隨機對映
...
2.修改prometheus-service.yaml檔案，更改為nodePort的暴露方式，暴露埠
```bash
[root@master manifests]# vim prometheus-service.yaml
...
spec:
  type: NodePort        //修改為NodePort 
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    targetPort: web
    nodePort: 31002       //可以自己設定，也可以不寫隨機對映
...
3.修改alertmanager-service.yaml檔案，更改為nodePort的暴露方式，暴露埠
```bash
[root@master manifests]# vim alertmanager-service.yaml
...
spec:
  type: NodePort             //修改為NodePort 
  ports:
  - name: web
    port: 9093
    targetPort: web
    nodePort: 31003          //可以自己設定，也可以不寫隨機對映
...

4.將這個目錄中的yaml檔案，全部執行。是執行以上yaml檔案的基礎環境配置。有可能因為目錄內yaml檔案過多，一次不能全部執行，所以咋執行的時候，多執行兩遍

[root@master manifests]# pwd
/root/kube-prometheus-0.3.0/manifests
[root@master manifests]# kubectl apply -f setup/

5.執行主yaml檔案。有可能因為目錄內yaml檔案過多，一次不能全部執行，所以執行的時候，多執行兩遍

[root@master kube-prometheus-0.3.0]# pwd
/root/kube-prometheus-0.3.0
[root@master kube-prometheus-0.3.0]# kubectl apply -f manifests/

部署成功字後，可以執行一條命令，檢視資源使用情況（MetricsServer必須部署成功）

[root@master ~]# kubectl top node
NAME     CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   
master   2197m        54%    1165Mi          67%       
node01   2756m        68%    1102Mi          64%       
node02   3545m        88%    1011Mi          58% 

檢視是否都執行成功

[root@master ~]# kubectl get pod -n monitoring 
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alertmanager-main-0                   2/2     Running   0          11m
alertmanager-main-1                   2/2     Running   0          11m
alertmanager-main-2                   2/2     Running   0          11m
grafana-77978cbbdc-f52sk              1/1     Running   0          10m
kube-state-metrics-7f6d7b46b4-4rd9h   3/3     Running   0          10m
node-exporter-8b2m7                   2/2     Running   0          10m
node-exporter-kjzv4                   2/2     Running   0          10m
node-exporter-vbw7m                   2/2     Running   0          10m
prometheus-adapter-68698bc948-75zr6   1/1     Running   0          10m
prometheus-k8s-0                      3/3     Running   1          10m
prometheus-k8s-1                      3/3     Running   1          10m
prometheus-operator-6685db5c6-h4qm8   1/1     Running   0          12m

6.瀏覽器訪問grafana


7.匯入監控模板
從grafana的官網搜尋

四、HPA

可以根據當前Pod資源的使用率，比如說CPU、磁碟、記憶體等進行副本Pod的動態的擴容與縮容。

前提條件：系統應該能否獲取到當前Pod的資源使用情況（意思是可以執行kubectl top pod命令，並且能夠得到反饋資訊）。

heapster: 這個元件之前是整合在k8s叢集的，不過在1.12版本之後被移除了。如果還想使用此功能，應該部署metricServer，這個k8s叢集資源使用情況的聚合器。

這裡，我們使用一個測試映象，這個映象基於php-apache製作的docker映象，包含了一些可以執行cpu密集計算任務的程式碼。

//我們模擬執行一個Deployment資源物件，和SVC資源物件，待會要對他進行HAP控制。
下載之後可能需要更新，改個名就好了

[root@master ~]# docker tag mirrorgooglecontainers/hpa-example:latest mirrorgooglecontainers/hpa-example:test

提前準備好HAP的tar包

[root@master ~]# ls
[root@master ~]# docker load -i HPA.tar
[root@master ~]# kubectl run php-apache --image=mirrorgooglecontainers/hpa-example --requests=cpu=200m --expose  --port=80
[root@master ~]# kubectl get deployments.
NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   1/1     1            1           4m26s
[root@master ~]# kubectl top pod php-apache-867f97c8cb-fklcv 
NAME                          CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
php-apache-867f97c8cb-fklcv   5m           10Mi

建立HPA控制器。

[root@master ~]# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
[root@master ~]# kubectl get hpa
NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   2%/50%    1         10        1          23s

//建立一個應用，用來不停的訪問我們剛剛建立的php-apache的svc資源。

[root@master ~]# kubectl run -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh
//進入Pod內，執行此命令，用來模擬訪問php-apache的svc資源。
/ # while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.clus
ter.local ;done

//我們會發現，上述Deploymen對php-apache這個SVC不停的訪問，檢視對應的HPA資源它的CPU使用率明顯升高，這個時候，我們再去觀察php-apache這個Deployment，就會看到它的Pod數量也會不停的增加，直到我們設定HPA資源的最大Pod數量。

[root@master ~]# kubectl get hpa
NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   35%/50%   1         10        1          4m50s
[root@master ~]# kubectl get deployments. -w
NAME             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
load-generator   1/1     1            1           3m44s
php-apache       1/1     1            1           14m

//當然Pod數量不會繼續增加的時候，我們將訪問介面的服務停止掉，觀察php-apache這個Deployment資源的Pod數量的變化。當php-apache的CPU使用率完全降下來之後，hpa資源控制的Pod數量並沒有馬上降下來，這是因為，它要維護這個Pod數量一段時間，保證大量的訪問流量繼續訪問

資源限制
requests：代表容器啟動請求的資源限制，分配的資源必須要達到此要求

limits：代表最多可以請求多少資源

單位m：CPU的計量單位叫毫核(m)。一個節點的CPU核心數量乘以1000，得到的就是節點總的CPU總數量。如，一個節點有兩個核，那麼該節點的CPU總量為2000m。

基於pod
Kubernetes對資源的限制實際上是通過cgroup來控制的，cgroup是容器的一組用來控制核心如何執行程式的相關屬性接。針對記憶體、CPU和各種裝置都有對應的cgroup

預設情況下，Pod執行沒有CPU和記憶體限額。這意味著系統中的任何Pod將能夠像執行該Pod所在接地那一樣，消耗足夠多的CPU和記憶體。一般會針對某些應用的Pod資源進行資源限制，這個資源限制是通過resources和requests和limits來實現。

[root@master ~]# vim croup-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-cgroup
spec:
  containers:
  - name: pod-cgroup
    imagePullPolicy: Always
    image: httpd
    ports:
    - protocol: TCP
      containerPort: 80
    resources:
      limits:
        cpu: "4"
        memory: 2Gi
      requests:
        cpu: 260m
        memory: 260Mi

requests: 要分配的資源，limits為最高請求的資源值。可以簡單的理解為初始值和最大值。

基於名稱空間
1）計算資源配額

[root@master ~]# vim compute-resources.yaml
 
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-resources
spec:
  hard:
    pods: "20"
    requests.cpu: "20"
    requests.memory: 100Gi
    limits.cpu: "40"
    limits.memory: 200Gi

2）配置物件數量配額限制

[root@master ~]# vim object-counts.yaml 

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-counts
spec:
  hard:
    configmaps: "10"
    persistentvolumeclaims: "4"
    replicationcontrollers: "20"
    secrets: "10"
    service.loadbalancers: "2"

3）配置CPU和記憶體的LimitRange

[root@master ~]# vim limitrange.yaml 

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: mem-limit-range
spec:
  limits:
  - default:
      memory: 50Gi
      cpu: 5
    defaultRequest:
      memory: 1Gi
      cpu: 1
    type: Container

default 即 limit的值。
defaultRequest 即 request的值