十五. 资源指标API以及自定义指标API

2022-09-18 07:24:03

资源指标: Metrics-Server
- 资源指标: Metric-Server介绍
- Metric-Server部署
自定义资源指标: Prometheus
HPA 自动弹性缩放
- 实验一: HPA
  - 用命令行的方式创建一个带有资源限制的pod
  - 下面我们让myapp 这个pod能自动水平扩展
- 实验二: HPA v2
参考链接

资源指标: Metrics-Server

资源指标: Metric-Server介绍

从k8s v1.8之后, 引入了Metric-API, 以前在使用heapster获取资源指标时, heapster有自己的获取路径, 没有通过apiServer, 所以之前资源指标的数据并不能通过apiServer直接获取, 用户和Kubernetes的其他组件必须通过master proxy的方式才能访问到. 后来k8s引入了资源指标API(Metrics API)，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, 于是资源指标的数据就从k8s的api中的直接获取，不必再通过其它途径。

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

Metrics-Server收集指标数据的方式是从各节点上kubelet提供的Summary API 收集数据，收集Node和Pod核心资源指标数据，主要是内存和cpu方面的使用情况，并将收集的信息存储在内存中，所以当通过kubectl top不能查看资源数据的历史情况，其它资源指标数据则通过prometheus采集了。

k8s中很多组件是依赖于资源指标API的功能，比如kubectl top 、hpa，如果没有一个资源指标API接口，这些组件是没法运行的；

新一代监控系统由核心指标流水线和监控指标流水线协同组成

核心指标流水线：由kubelet、metrics-server以及由API server提供的api组成；cpu累计利用率、内存实时利用率、pod的资源占用率及容器的磁盘占用率
监控流水线：用于从系统收集各种指标数据并提供给终端用户、存储系统以及HPA，他们包含核心指标以及许多非核心指标。非核心指标不能被k8s所解析

Metric-Server部署

下载yaml文件

for i in auth-delegator.yaml auth-reader.yaml metrics-apiservice.yaml metrics-server-deployment.yaml metrics-server-service.yaml resource-reader.yaml;do wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/metrics-server/$i; done

因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.5
docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.5 k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.5

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/addon-resizer:1.8.5
docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/addon-resizer:1.8.5 k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.5

修改文件, 不然报错

修改resource-reader.yaml

# 在resources下添加一行nodes/stats, 下列代码为部分代码
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: system:metrics-server
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - nodes/stats         #添加此行
  - nodes
  - namespaces

修改metrics-server-deployment.yaml

默认会从kubelet的基于HTTP的10255端口获取指标数据，但出于安全通信目的，kubeadm在初始化集群时会关掉10255端口，导致无法正常获取数据

# 第一个container metrics-server的command只留下以下三行
      containers:
      - name: metrics-server
        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.5
        command:
        - /metrics-server
        - --kubelet-insecure-tls                        # 不验证客户端证书
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP  # 直接使用节点IP地址获取数据

# 第二个container metrics-server-nanny的command中内存和CPU修改为自己需要的具体的数值
        command:
          - /pod_nanny
          - --config-dir=/etc/config
          - --cpu=20m
          - --extra-cpu=0.5m
          - --memory=200Mi #{{ base_metrics_server_memory }}
          - --extra-memory=50Mi
          - --threshold=5
          - --deployment=metrics-server-v0.3.5
          - --container=metrics-server
          - --poll-period=300000
          - --estimator=exponential
          - --minClusterSize=10

创建`Metric-Server`

# 进入到yaml文件目录执行命令
kubectl apply -f ./

# 可以看到pod已经运行起来了
kubectl get pods -n kube-system |grep metrics-server

[root@master ~]# kubectl api-versions|grep metrics #已经可以看到metric的api了
metrics.k8s.io/v1beta1

[root@master ~]# kubectl proxy --port=8080
[root@master ~]# curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1
[root@master ~]# curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes

# kubectl可以使用了
[root@master ~]# kubectl top node
NAME     CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
master   513m         25%    1348Mi          78%
node01   183m         18%    1143Mi          66%

自定义资源指标: Prometheus

Prometheus可以采集其它各种指标，但是prometheus采集到的metrics并不能直接给k8s用，因为两者数据格式不兼容，因此还需要另外一个组件(kube-state-metrics)，将prometheus的metrics数据格式转换成k8s API接口能识别的格式，转换以后，因为是自定义API，所以还需要用Kubernetes aggregator在主API服务器中注册，以便直接通过/apis/来访问。

k8s-prometheus-adapter 项目

Prometheus

如上图，每个被监控的主机都可以通过专用的exporter程序提供输出监控数据的接口，并等待Prometheus服务器周期性的进行数据抓取。如果存在告警规则，则抓取到数据之后会根据规则进行计算，满足告警条件则会生成告警，并发送到Alertmanager完成告警的汇总和分发。当被监控的目标有主动推送数据的需求时，可以以Pushgateway组件进行接收并临时存储数据，然后等待Prometheus服务器完成数据的采集。

监控代理程序：如node_exporter ：收集主机的指标数据，如平均负载、CPU、内存、磁盘、网络等等多个维度的指标数据。
kubelet（cAdvisor）：收集容器指标数据，也是K8S的核心指标收集，每个容器的相关指标数据包括：CPU使用率、限额、文件系统读写限额、内存使用率和限额、网络报文发送、接收、丢弃速率等等。
API Server：收集API Server的性能指标数据，包括控制队列的性能、请求速率和延迟时长等等
etcd：收集etcd存储集群的相关指标数据
kube-state-metrics：该组件可以派生出k8s相关的多个指标数据，主要是资源类型相关的计数器和元数据信息，包括制定类型的对象总数、资源限额、容器状态以及Pod资源标签系列等。

Prometheus把API Server作为服务发现系统发现和监控集群中的所有可被监控对象
这里需要特别说明的是， Pod 资源需要添加下列注解信息才能被 Prometheus 系统自动发现并抓取其内建的指标数据。

prometheus.io/scrape: 是否采集指标数据，true/false
prometheus.io/path: 抓取指标数据时使用的URL 路径，常为 /metrics
prometheus.io/port: 抓取指标数据时使用的套接字端口端口号

仅期望Prometheus为后端生成自定义指标时，仅部署Prometheus服务即可，甚至不需要持久功能

在k8s集群中部署Prometheus

github地址

https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus

需要部署的服务清单

node-exporter： prometheus的export，收集Node级别的监控数据
prometheus：监控服务端，从node-exporter拉数据并存储为时序数据。
kube-state-metrics：将prometheus中可以用PromQL查询到的指标数据转换成k8s对应的数据
k8s-prometheus-adpater：聚合进apiserver，即一种custom-metrics-apiserver实现
开启Kubernetes aggregator功能（参考上文metric-server）

安装部署所有服务及插件

部署kube-state-metrics

# 下载相关yaml文件
for i in kube-state-metrics-deployment.yaml kube-state-metrics-rbac.yaml kube-state-metrics-service.yaml; do wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/prometheus/$i; done

# 所有节点都要执行
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/addon-resizer:1.8.6
docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/addon-resizer:1.8.6 k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.6
docker pull quay-mirror.qiniu.com/coreos/kube-state-metrics:v1.3.0
docker tag quay-mirror.qiniu.com/coreos/kube-state-metrics:v1.3.0 quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.3.0

# 查看提供的指标数据
curl 10.105.51.200:8080/metrics  # 10.105.51.200 是Service的IP

部署Exporter及Node Exporter

监听 9100 端口
事实上，每个节点本身就能通过kubelet或cAdvisor提供节点指标数据，因此不需要安装node_exporter程序

for i in node-exporter-ds.yml node-exporter-service.yaml; do wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/prometheus/$i; done

kubectl apply -f ./

curl 10.0.0.51:9100/metrics  # 10.0.0.51是node01节点的IP

告警系统 Alertmanager

prometheus根据告警规则将告警信息发送给alertmanager，而后alertmanager对收到的告警信息进行处理，包括去重、分组并路由到告警接收端
alertmanager使用了持久存储卷，PVC , 这里只做测试, 所以把这部分修改了; 端口9093会有Web UI

for i in alertmanager-configmap.yaml alertmanager-deployment.yaml alertmanager-pvc.yaml alertmanager-service.yaml; do wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/prometheus/$i; done

# 修改alertmanager-deployment.yaml的pvc设置
      volumes:
        - name: config-volume
          configMap:
            name: alertmanager-config
        - name: storage-volume
          emptyDir: {}
#          persistentVolumeClaim:
#            claimName: alertmanager

# 修改alertmanager-service.yaml
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 9093
      nodePort: 30093
  selector:
    k8s-app: alertmanager
  type: "NodePort"

kubectl apply -f ./
kubectl get deployments -n kube-system

# 浏览器可以直接访问到Web UI
http://10.0.0.50:30093/#/alerts

部署prometheus服务

Prometheus提供Web UI，端口9090，需要存储卷，通过volumeClaimTemplates提供, 这里只做测试, 所以把这部分修改了, 所以采用了马哥的安装部署方式

# 官方安装yaml文件
for i in prometheus-configmap.yaml prometheus-rbac.yaml prometheus-service.yaml prometheus-statefulset.yaml; do wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/prometheus/$i; done

# 马哥安装yaml文件
git clone https://github.com/iKubernetes/k8s-prom.git && cd k8s-prom #我只使用了这里边的prometheus文件, 并且把namespace统一修改成了kube-system

[root@master prometheus]# ls
prometheus-cfg.yaml  prometheus-deploy.yaml  prometheus-rbac.yaml  prometheus-svc.yaml

kubectl apply -f ./

# 查看Web UI: 
http://10.0.0.50:30090

自定义指标适配器 k8s-prometheus-adapter

PromQL接口无法直接作为自定义指标数据源，它不是聚合API服务器
需要使用 k8s-prometheus-adapter

# 配置ssl证书
cd /etc/kubernetes/pki/
(umask 077;openssl genrsa -out serving.key 2048)
openssl req -new -key serving.key -out serving.csr -subj "/CN=serving"
openssl x509 -req -in serving.csr -CA /etc/kubernetes/pki/ca.crt -CAkey /etc/kubernetes/pki/ca.key -CAcreateserial -out serving.crt -days 3650

k8s-prometheus-adapter默认部署在custom-metrics名称空间，在该名称空间创建secret对象

证书和私钥键名为 serving.crt 和 serving.key

cd /etc/kubernetes/pki/
kubectl create namespace custom-metrics
kubectl create secret generic cm-adapter-serving-certs -n custom-metrics --from-file=serving.crt=./serving.crt --from-file=serving.key=./serving.key

git clone https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter
cd k8s-prometheus-adapter/deploy/manifests/

# 编辑：custom-metrics-apiserver-deployment.yaml 第28行. 因为我的promethus部署在了kube-system名称空间中
--prometheus-url=http://prometheus.prom.svc:9090/  -> --prometheus-url=http://prometheus.kube-system.svc:9090/

# 查看API
kubectl api-versions | grep custom
# 列出指标名称
kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1" | jq '.resources[].name'
# 查看pod内存占用率
kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/*/memory_usage_bytes" | jq

HPA 自动弹性缩放

自动弹性伸缩工具 Auto Scaling:

HPA，Horizontal Pod Autoscaler，两个版本，HPA仅支持CPU指标；HPAv2支持资源指标API和自定义指标API
CA，Cluster Autoscaler，集群规模自动弹性伸缩，能自动增减节点数量，用于云环境
VPA，Vertical Pod Autoscaler，Pod应用垂直伸缩工具，调整Pod对象的CPU和内存资源需求量完成扩展或收缩
AR，Addon Resizer，简化版本的Pod应用垂直伸缩工具，基于集群中节点数量调整附加组件的资源需求量

? Horizontal Pod Autoscaling可以根据CPU利用率(内存为不可压缩资源)自动伸缩一个Replication Controller、Deployment 或者Replica Set中的Pod数量；

? HPA自身是一个控制循环，周期由 controller-manager的 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period选项定义，默认为30s
? 对于未定义资源需求量的Pod对象，HPA控制器无法定义容器CPU利用率，且不会为该指标采取任何操作
对于每个Pod的自定义指标，HPA仅能处理原始值而非利用率

默认缩容延迟时长为5min，扩容延迟时长为3min，目的是防止出现抖动

目前HPA只支持两个版本，其中v1版本只支持核心指标的定义；

[root@master ~]# kubectl api-versions |grep autoscaling
autoscaling/v1           # 仅支持CPU一种资源指标的扩容
autoscaling/v2beta1      # 支持更多自定义资源指标的扩容
autoscaling/v2beta2      # 支持更多自定义资源指标的扩容

实验一: HPA

用命令行的方式创建一个带有资源限制的pod

kubectl run myapp --image=ikubernetes/myapp:v1 --replicas=1 --requests='cpu=50m,memory=100Mi' --limits='cpu=50m,memory=100Mi' --labels='app=myapp' --expose --port=80

[root@master ~]# kubectl get pod
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-cf57cd7b-2r6q2   1/1     Running   0          2m3s

下面我们让myapp 这个pod能自动水平扩展

用kubectl autoscale，其实就是创建HPA控制器的

kubectl autoscale deployment myapp --min=1 --max=8 --cpu-percent=60
# --min：表示最小扩展pod的个数  
# --max：表示最多扩展pod的个数 
# --cpu-percent：cpu利用率

[root@master ~]# kubectl get hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
myapp   Deployment/myapp   0%/60%    1         8         1          4m14s

kubectl patch svc myapp -p '{"spec":{"type": "NodePort"}}'
kubectl get svc |grep myapp

# [root@master ~]# kubectl get svc |grep myapp
# myapp        NodePort    10.99.246.253   <none>        80:31835/TCP   11m

#压测命令
ab -c 100 -n 500000000 http://10.0.0.51:30304/index.html 

[root@master manifests]# kubectl describe hpa |grep -A 3 "resource cpu"
  resource cpu on pods  (as a percentage of request):  81% (40m) / 60%
Min replicas:                                          1
Max replicas:                                          8
Deployment pods:                                       3 current / 3 desired

[root@master manifests]# kubectl get pod
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-cf57cd7b-2lqdx   1/1     Running   0          14m
myapp-cf57cd7b-bwm4h   1/1     Running   0          3m19s
myapp-cf57cd7b-fc5ns   1/1     Running   0          91s

# 压测结束五分钟后, 资源恢复到初始值
[root@master manifests]# kubectl describe hpa |grep -A 3 "resource cpu"
  resource cpu on pods  (as a percentage of request):  0% (0) / 60%
Min replicas:                                          1
Max replicas:                                          8
Deployment pods:                                       1 current / 1 desired
[root@master manifests]# kubectl get pod
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-cf57cd7b-2lqdx   1/1     Running   0          22m

实验二: HPA v2

HPA(v2)支持从metrics-server中请求核心指标；从k8s-prometheus-adapter一类自定义API中获取自定义指标数据, 多个指标计算时，结果中数值较大的胜出

规则一

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp
spec:
  scaleTargetRef:  # 要缩放的目标资源
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      targetAverageUtilization: 50
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      targetAverageValue: 50Mi

metrics，计算所需Pod副本数量的指标列表，每个指标单独计算，取所有计算结果的最大值作为最终副本数量

external: 引用非附属于任何对象的全局指标，可以是集群之外的组件的指标数据，如消息队列长度
object: 引用描述集群中某单一对象的特定指标，如Ingress对象上的hits-per-second等
pods: 引用当前被弹性伸缩的Pod对象的特定指标
resource: 引用资源指标，即当前被弹性伸缩的Pod对象中容器的requests和limits中定义的指标
type: 指标源的类型，可为Objects、Pods、Resource

规则二

ikubernetes/metrics-app 运行时会通过 /metrics路径输出 http_requests_total 和 http_requests_per_second 两个指标
注释 prometheus.io/scrape:"true" 使Pod对象能够被 Promethues采集相关指标

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: metrics-app
  name: metrics-app
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: metrics-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: metrics-app
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "80"
        prometheus.io/path: "/metrics"
    spec:
      containers:
      - image: ikubernetes/metrics-app
        name: metrics-app
        ports:
        - name: web
          containerPort: 80
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 256Mi
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 80
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 80
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: metrics-app
  labels:
    app: metrics-app
spec:
  ports:
  - name: web
    port: 80
    targetPort: 80
  selector:
    app: metrics-app

curl 10.98.175.207/metrics  # IP为上一个文件创建的service IP

创建HPA

Prometheus通过服务发现机制发现新创建的Pod对象，根据注释提供的配置信息识别指标并纳入采集对象，而后由k8s-prometheus-adapter将这些指标注册到自定义API中，提供给HPA(v2)控制器和调度器等作为调度评估参数使用

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: metrics-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: metrics-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metricName: http_requests_per_second
      targetAverageValue: 800m # 800m 即0.8个/秒

# 压测命令
while true; do curl 10.98.175.207/metrics &>/dev/null; sleep 0.1; done # IP为service IP

压测结果

[root@master ~]# kubectl describe hpa metrics-app-hpa |grep -A 4 Metrics
Metrics:                               ( current / target )
  "http_requests_per_second" on pods:  4350m / 800m
Min replicas:                          2
Max replicas:                          10
Deployment pods:                       10 current / 10 desired

添加自定义指标 http_requests_per_second

编辑k8s-prometheus-adapter/deploy/manifests/custom-metrics-config-map.yaml添加规则：

    rules:
    - seriesQuery: 'http_requests_total{kubernetes_namespace!="",kubernetes_pod_name!=""}'
      resources:
        overrides:
          kubernetes_namespace: {resource: "namespace"}
          kubernetes_pod_name: {resource: "pod"}
      name:
        matches: "^(.*)_total"
        as: "${1}_per_second"
      metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m])) by (<<.GroupBy>>)'

自定义规则参考文档：

将prometheus指标升级为k8s自定义指标，需要定义规则

https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter/blob/master/docs/config-walkthrough.md
https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter/blob/master/docs/walkthrough.md

将 http_requests_total 命令为 http_requests_per_second 自定义指标
让配置生效：
需要先应用 custom-metrics-config-map.yaml 然后手动删除 custom-metrics 空间下 custom-metrics-apiserver-xxxx Pod
注意：修改config-map后，不删除Pod，不会生效

测试：
kubectl get pods -w
curl 10.104.226.230/metrics
kubectl run client -it --image=cirros --rm -- /bin/sh
while true; do curl http://metrics-app; let i++; sleep 0.$RANDOM; done # 模拟压力

测试需要达到数分钟后才能看到自动扩容，原因是：默认缩容延迟时长为5min，扩容延迟时长为3min

参考链接

https://www.cnblogs.com/fawaikuangtu123/p/11296510.html
https://www.qingtingip.com/h_252011.html
https://www.servicemesher.com/blog/prometheus-operator-manual/
https://www.cnblogs.com/centos-python/articles/10921991.html
https://pdf.us/tag/docker