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马哥_K8s进阶实战(12)资源指标及HPA控制器

Docker 马从东 168℃ 评论
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资源监控及资源指标

Heapster仅支持基于CPU一项指标提供HPA

资源监控及Heapster

监控集群本身和监控Pod对象
kubelet程序中集成了cAdvisor，可对节点上资源及容器进行实时监控及指标数据采集(CPU、内存、网络、文件系统等使用情况)，可通过TCP4194端口提供Web UI (kubeadm默认未启用)
cAdvisor仅能收集单个节点及其相关Pod资源的相关指标数据

Heapster是集群级别的监视和事件数据聚合工具
Heapster可作为集群中一个Pod对象运行，通过发现所有节点实现从每个节点kubelet内建的cAdvisor获取性能和指标数据，并通过标签将Pod对象及其相关监控数据进行分级、聚合后推送到可配置的后端存储系统进行存储和可视化
由InfluxDB作为存储后端，Grafana为可视化接口

新一代监控架构

资源指标API主要供核心系统组件使用，如调度程序、HPA、kubectl top等
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

HPA仅支持基于CPU利用率的自动缩放
HPAv2实现了基于观察到的指标，不仅是CPU
资源指标API的实现较主流的是 metrics-server
自定义指标API的实现较主流的是 k8s-prometheus-adapter

资源指标及其应用

指标API能查询某节点或Pod的当前资源占用情况，但API本身不存储任何指标数据，仅能提供实时数据

部署 metrics-server

只有在集群中部署 metrics-server 应用后，指标API方可用
metrics-server可看作是仅服务于指标数据的简化版Heapster
通过kube-aggregator注册到主API Server上，而后基于kubelet的Summary API收集每个节点上的指标数据，并将其存储于内存中(重启后会丢失，仅留存最近的指标数据)然后以指标API格式提供

Metrics Server 在每个集群仅运行一个实例，启动时，自动初始化与各节点的连接，出于安全考虑，需运行于普通节点而非Master节点

git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server.git
# 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
# 此外 deploy/1.8+/metrics-server-deployment.yaml中未明确主程序/metrics-server传递参数指定指标数据获取接口，通常应是 kubernetes.summary_api
deploy/1.8+/metrics-server-deployment.yaml需要作如下修改：

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spec:
...
      containers:
      - name: metrics-server
        image: mirrorgooglecontainers/metrics-server-amd64:v0.3.1
...
        args:
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP

kubectl apply -f metrics-server/deploy/1.8+/
## 验证
# 查看api是否已添加metrics
kubectl api-versions | grep metrics
# 查看pod状态
kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=metrics-server
# 查看pod日志
kubectl logs metrics-server-6d5776fcd8-2vrmx -n kube-system
# 检查资源指标API是否为可用状态
kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes" | jq .
kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/pods" | jq .

kubectl top 命令

kubectl top 可显示节点和Pod对象的资源使用信息，依赖于集群中的资源指标API来收集各项指标数据
kubectl top node [-l label | NAME]
kubectl top pod [NAME | -l label] [--all-namespaces] [--containers=false|true]

kubectl top pods --all-namespaces

自定义指标与Prometheus

k8s-prometheus-adapter 项目

Prometheus

1、监控代理程序，收集标准的主机指标数据
2、kubelet (cAdvisor)，收集容器指标数据，即K8s核心指标
3、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、延迟，etcd缓存队列，普通进程状态，Golang状态
4、etcd，存储集群相关指标数据
5、kube-state-metrics，对象总数、资源限额、容器状态、Pod标签等

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
Pod资源需添加以下注解才能被Prometheus系统自动发现并抓取其内建的指标数据：即内部部署有agent
prometheus.io/scrape，是否采集指标数据，true/false
prometheus.io/path，URL路径，常为 /metrics
prometheus.io/port，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

部署Prometheus监控系统

https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus
# 包括prometheus、alertmanager、node_exporter、kube-state-metrics等

1、生成集群资源状态指标
kube-state-metrics 从API Server收集资源对象状态信息并转为指标数据，关注内部各种对象的整体运行状况
kube-state-metrics 提供prometheus格式的数据
部署，在kube-system空间创建名为kube-state-metrics的Deployment控制器，生成的Pod监听8080和8081端口，指供指标数据，同时会创建同名Service对象

k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.4 -> siriuszg/addon-resizer:1.8.4
quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.3.0

wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/kube-state-metrics-deployment.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/kube-state-metrics-rbac.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/kube-state-metrics-service.yaml

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

2、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，因此要不安装node_exporter程序
# 实际上配置清单中也没有加载各节点exporter上的指标

wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/node-exporter-ds.yml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/node-exporter-service.yaml

只运行于node节点

查看提供的指标数据： curl 192.168.1.120:9100/metrics

3、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 ;端口9093会有Web UI

wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/alertmanager-configmap.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/alertmanager-deployment.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/alertmanager-pvc.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/alertmanager-service.yaml

# 这里pvc使用存储类 storageClassName: gluster-dynamic
# metadata.annotations:  volume.beta.kubernetes.io/storage-class: gluster-dynamic

查看Web UI: http://192.168.1.110:30093/#/alerts

4、部署Prometheus服务器
Prometheus提供Web UI，端口9090，需要存储卷，通过volumeClaimTemplates提供

# storageClassName: gluster-dynamic
# storage: "3Gi"

wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/prometheus-configmap.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/prometheus-rbac.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/prometheus-service.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.13.2/cluster/addons/prometheus/prometheus-statefulset.yaml

查看Web UI: http://192.168.1.110:30095/graph

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，它非聚合API服务器
需要使用 k8s-prometheus-adapter

首先，用户需要生成SSL证书，并配置为Secret对象

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

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

# 部署
## git clone https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter
kubectl apply -f k8s-prometheus-adapter/deploy/manifests/
编辑：custom-metrics-apiserver-deployment.yaml 第28行
--prometheus-url=http://prometheus.prom.svc:9090/  -> --prometheus-url=http://prometheus.kube-system.svc:9090/

会在kube-aggregator上注册API群组 custom.metrics.k8s.io

# 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

HPA

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

HPA获取指标的方式：Heapster和REST客户端
Heapster要事先部署于集群上并在kube-system名称空间运行
事先部署好资源指标API及其API Server，必要时，还要部署好自定义指标API及其相关的API Server

autoscaling/v1           HPA
autoscaling/v2beta1  HPAv2

HPA(v1)控制器

# 创建 deployment及service
kubectl run myapp --image=ikubernetes/myapp:v1 --replicas=2 --requests='cpu=50m,memory=256Mi' --limits='cpu=50m,memory=256Mi' --labels='app=myapp' --expose --port=80
# 创建hpa控制器
kubectl autoscale deployment myapp --min=2 --max=5 --cpu-percent=60
# 查看hpa
kubectl get hpa
kubectl get hpa -o yaml --export

HPA(v2)控制器

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

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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

示例：

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

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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

测试：访问curl 10.104.226.230/metrics

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

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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

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：

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    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
1、https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter/blob/master/docs/config-walkthrough.md
2、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

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