Kubernetes監(jiān)控指標(biāo)獲取方式對(duì)比

對(duì)比

node-exporter用于采集服務(wù)器層面的運(yùn)行指標(biāo)，包括機(jī)器的loadavg、filesystem、meminfo等基礎(chǔ)監(jiān)控，類似于傳統(tǒng)主機(jī)監(jiān)控維度的zabbix-agent。

metric-server/heapster是從api-server中獲取CPU、內(nèi)存使用率這種監(jiān)控指標(biāo)，并把他們發(fā)送給存儲(chǔ)后端，如InfluxDB或云廠商，他當(dāng)前的核心作用是：為HPA等組件提供決策指標(biāo)支持。

kube-state-metrics關(guān)注于獲取Kubernetes各種資源的最新狀態(tài)，如Deployment或者DaemonSet。

例如：

• 我調(diào)度了多少個(gè)Replicas？現(xiàn)在可用的有幾個(gè)？

• 多少個(gè)Pod是running/stopped/terminated狀態(tài)？

• Pod重啟了多少次？

• 我有多少job在運(yùn)行中?

這些指標(biāo)都由kube-state-metrics提供。

之所以沒(méi)有把kube-state-metrics納入到metric-server的能力中，是因?yàn)樗麄兊年P(guān)注點(diǎn)本質(zhì)上是不一樣的。

• metric-server僅僅是獲取、格式化現(xiàn)有數(shù)據(jù)，寫入特定的存儲(chǔ)，實(shí)質(zhì)上是一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)。

• kube-state-metrics是將Kubernetes的運(yùn)行狀況在內(nèi)存中做了個(gè)快照，并且獲取新的指標(biāo)，但他沒(méi)有能力導(dǎo)出這些指標(biāo)。

部署metric-server

下載metric-server部署的yaml文件到本地。

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.7/components.yaml

拉取metric-server的鏡像到本地：

# docker pull zhaoqinchang/metrics-server:0.3.7
0.3.7: Pulling from zhaoqinchang/metrics-server
9ff2acc3204b: Pull complete 
9d14b55ff9a0: Pull complete 
Digest: sha256:c0efe772bb9e5c289db6cc4bc2002c268507d0226f2a3815f7213e00261c38e9
Status: Downloaded newer image for zhaoqinchang/metrics-server:0.3.7
docker.io/zhaoqinchang/metrics-server:0.3.7

修改components.yaml文件為如下內(nèi)容：

# cat components.yaml 
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: system:aggregated-metrics-reader
  labels:
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"
rules:
- apiGroups: ["metrics.k8s.io"]
  resources: ["pods", "nodes"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: metrics-server-auth-reader
  namespace: kube-system
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1beta1
kind: APIService
metadata:
  name: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:
  service:
    name: metrics-server
    namespace: kube-system
  group: metrics.k8s.io
  version: v1beta1
  insecureSkipTLSVerify: true
  groupPriorityMinimum: 100
  versionPriority: 100
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: apps/v1
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: zhaoqinchang/metrics-server:0.3.7    #修改鏡像為剛剛拉取下來(lái)的鏡像
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        args:
          - --cert-dir=/tmp
          - --secure-port=4443
        command:                 #添加以下三行command命令
            - /metrics-server
            - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
            - --kubelet-insecure-tls
        ports:
        - name: main-port
          containerPort: 4443
          protocol: TCP
        securityContext:
          readOnlyRootFilesystem: true
          runAsNonRoot: true
          runAsUser: 1000
        volumeMounts:
        - name: tmp-dir
          mountPath: /tmp
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/name: "Metrics-server"
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
  selector:
    k8s-app: metrics-server
  ports:
  - port: 443
    protocol: TCP
    targetPort: main-port
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - nodes
  - nodes/stats
  - namespaces
  - configmaps
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: system:metrics-server
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system

部署metric-server：

# kubectl apply  -f components.yaml 
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created
serviceaccount/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
service/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created

查看metric.k8s.io是否出現(xiàn)在Kubernetes集群的API群組列表中：

# kubectl api-versions | grep metrics 
metrics.k8s.io/v1beta1

使用

kubectl top命令可顯示節(jié)點(diǎn)和Pod對(duì)象的資源使用信息，它依賴于集群中的資源指標(biāo)API來(lái)收集各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)。它包含有Node和Pod兩個(gè)子命令，可分別顯示Node對(duì)象和Pod對(duì)象的相關(guān)資源占用率。

列出Node資源占用率命令的語(yǔ)法格式為“kubectl top node [-l label | NAME]”，例如下面顯示所有節(jié)點(diǎn)的資源占用狀況的結(jié)果中顯示了各節(jié)點(diǎn)累計(jì)CPU資源占用時(shí)長(zhǎng)及百分比，以及內(nèi)容空間占用量及占用比例。必要時(shí)，也可以在命令直接給出要查看的特定節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)，以及使用標(biāo)簽選擇器進(jìn)行節(jié)點(diǎn)過(guò)濾。

[root@master metric]# kubectl top nodes
NAME      CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   
master    282m         14%    1902Mi          51%       
node-02   70m          3%     1371Mi          37%       
node-03   121m         1%     892Mi           11%

而名稱空間級(jí)別的Pod對(duì)象資源占用率的使用方法會(huì)略有不同，使用時(shí)，一般應(yīng)該跟定名稱空間及使用標(biāo)簽選擇器過(guò)濾出目標(biāo)Pod對(duì)象。例如，下面顯示kube-system名稱空間下的Pod資源使用狀況：

[root@master metric]# kubectl top pods -n kube-system
NAME                              CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
etcd-master                       32m          300Mi           
kube-apiserver-master             86m          342Mi           
kube-controller-manager-master    30m          48Mi            
kube-flannel-ds-l5ghn             5m           10Mi            
kube-flannel-ds-rqlm2             4m           12Mi            
kube-flannel-ds-v92r9             4m           14Mi            
kube-proxy-7vjcv                  18m          15Mi            
kube-proxy-xrz8f                  13m          21Mi            
kube-proxy-zpwn6                  1m           14Mi            
kube-scheduler-master             7m           17Mi            
metrics-server-5549c7694f-7vb66   2m           14Mi

kubectl top命令為用戶提供簡(jiǎn)潔、快速獲取Node對(duì)象及Pod對(duì)象系統(tǒng)資源占用狀況的接口，是集群運(yùn)行和維護(hù)的常用命令之一。

原文鏈接：https://juejin.cn/post/6996862439560052773

文章轉(zhuǎn)載： 分布式實(shí)驗(yàn)室
（版權(quán)歸原作者所有，侵刪）

點(diǎn)擊下方“閱讀原文”查看更多