容器监控实践—Metrics Server

概述

从 v1.8 开始,资源使用情况的监控可以通过 Metrics API的形式获取,具体的组件为Metrics Server,用来替换之前的heapster,heapster从1.11开始逐渐被废弃。

Metrics-Server是集群核心监控数据的聚合器,从 Kubernetes1.8 开始,它作为一个 Deployment对象默认部署在由kube-up.sh脚本创建的集群中,如果是其他部署方式需要单独安装,或者咨询对应的云厂商。

Metrics API

介绍Metrics-Server之前,必须要提一下Metrics API的概念

Metrics API相比于之前的监控采集方式(hepaster)是一种新的思路,官方希望核心指标的监控应该是稳定的,版本可控的,且可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令),或由集群中的控制器使用(如HPA),和其他的Kubernetes APIs一样。

官方废弃heapster项目,就是为了将核心资源监控作为一等公民对待,即像pod、service那样直接通过api-server或者client直接访问,不再是安装一个hepater来汇聚且由heapster单独管理。

假设每个pod和node我们收集10个指标,从k8s的1.6开始,支持5000节点,每个节点30个pod,假设采集粒度为1分钟一次,则:

10 x 5000 x 30 / 60 = 25000 平均每分钟2万多个采集指标

因为k8s的api-server将所有的数据持久化到了etcd中,显然k8s本身不能处理这种频率的采集,而且这种监控数据变化快且都是临时数据,因此需要有一个组件单独处理他们,k8s版本只存放部分在内存中,于是metric-server的概念诞生了。

其实hepaster已经有暴露了api,但是用户和Kubernetes的其他组件必须通过master proxy的方式才能访问到,且heapster的接口不像api-server一样,有完整的鉴权以及client集成。这个api现在还在alpha阶段(18年8月),希望能到GA阶段。类api-server风格的写法:generic apiserver

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,在k8s的1.7中已经完成,之前Metrics Server一直没有面世,就是耽误在了kube-aggregator这一步。

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.

详细设计文档:参考链接

metric api的使用:

  • 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

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定时从Kubelet的Summary API(类似/ap1/v1/nodes/nodename/stats/summary)采集指标信息,这些聚合过的数据将存储在内存中,且以metric-api的形式暴露出去。

Metrics server复用了api-server的库来实现自己的功能,比如鉴权、版本等,为了实现将数据存放在内存中吗,去掉了默认的etcd存储,引入了内存存储(即实现Storage interface)。因为存放在内存中,因此监控数据是没有持久化的,可以通过第三方存储来拓展,这个和heapster是一致的。

image.png

Metrics server出现后,新的​Kubernetes 监控架构将变成上图的样子

  • 核心流程(黑色部分):这是 Kubernetes正常工作所需要的核心度量,从 Kubelet、cAdvisor 等获取度量数据,再由metrics-server提供给 Dashboard、HPA 控制器等使用。

  • 监控流程(蓝色部分):基于核心度量构建的监控流程,比如 Prometheus 可以从 metrics-server 获取核心度量,从其他数据源(如 Node Exporter 等)获取非核心度量,再基于它们构建监控告警系统。

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

使用

如上文提到的,metric-server是扩展的apiserver,依赖于kube-aggregator,因此需要在apiserver中开启相关参数。

--requestheader-client-ca-file=/etc/kubernetes/certs/proxy-ca.crt
--proxy-client-cert-file=/etc/kubernetes/certs/proxy.crt
--proxy-client-key-file=/etc/kubernetes/certs/proxy.key
--requestheader-allowed-names=aggregator
--requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra-
--requestheader-group-headers=X-Remote-Group
--requestheader-username-headers=X-Remote-User

安装文件下载地址:1.8+,注意更换镜像地址为国内镜像

kubectl create -f metric-server/

image

安装成功后,访问地址api地址为:


image

Metrics Server的资源占用量会随着集群中的Pod数量的不断增长而不断上升,因此需要
addon-resizer垂直扩缩这个容器。addon-resizer依据集群中节点的数量线性地扩展Metrics Server,以保证其能够有能力提供完整的metrics API服务。具体参考:链接

其他

基于Metrics Server的HPA:参考链接

kubernetes的新监控体系中,metrics-server属于Core metrics(核心指标),提供API metrics.k8s.io,仅提供Node和Pod的CPU和内存使用情况。而其他Custom Metrics(自定义指标)由Prometheus等组件来完成,后续文章将对自定义指标进行解析。

本文为容器监控实践系列文章,完整内容见:container-monitor-book

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