如何实现K8s Pod核心指标弹性伸缩

By | 2019年4月28日
0 Comment
目录
[隐藏]

Metrics-server简介

Pod核心指标是相对于自定义指标而言的，也就是指通过采集Pod CPU、内存等核心资源指标实现Pod弹性伸缩。Metrics-server是用来替换heapster获取集群资源指标数据的服务，heapster从1.11开始逐渐被废弃了。

metrics-server，是一种API Server，提供了核心的Metrics API，就像k8s组件kube-apiserver提供了很多API群组一样，但它不是k8s组成部分，而是托管运行在k8s之上的Pod。为了让用户无缝的使用metrics-server当中的API，还需要把这类自定义的API，通过聚合器聚合到核心API组里，然后把此API当作是核心API的一部分，通过kubectl api-versions可直接查看。Metrics server是K8S集群资源使用情况的聚合器。

metrics-server收集指标数据的方式是从各节点上kubelet提供的Summary API 即10250端口收集数据，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。

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。

安装metrics-server

下载该链接目录下的六个文件(说明：因为我安装的K8s版本是1.13.1，故此使用的对应分支也是1.13.1)。
https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.13.1/cluster/addons/metrics-server/

查看下载的资源清单文件

1
2
3
4
 
# ls metrics-server/
auth-delegator.yaml      metrics-server-deployment.yaml     resource-reader.yaml
auth-reader.yaml          metrics-server-service.yaml
metrics-apiservice.yaml

修改配置
下载下来的文件不能直接部署，有几处需要修改。

1
2
3
4
5
6
 
# vim metrics-server-deployment.yaml
image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1 
//修改为image: xiaoxu780/metrics-server-amd64:v0.3.1

image: k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.4
//修改为image: xiaoxu780/addon-resizer:1.8.1
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
 
# vim resource-reader.yaml
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - nodes
  - nodes/stats    #新增这一行
  - namespaces
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
 
# vim metrics-server-deployment.yaml
#修改containers metrics-server 启动参数，修改好的如下：
 containers:
      - name: metrics-server
        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1
        command:
        - /metrics-server
        - --metric-resolution=30s
        - --kubelet-insecure-tls    //表示不验证kubelet API服务的HTTPS证书
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
        # These are needed for GKE, which doesn't support secure communication yet.
        # Remove these lines for non-GKE clusters, and when GKE supports token-based auth.
        #- --kubelet-port=10255
        #- --deprecated-kubelet-completely-insecure=true
----            
# 修改containers，metrics-server-nanny 启动参数，修改好的如下：
command:
          - /pod_nanny
          - --config-dir=/etc/config
          - --cpu=80m
          - --extra-cpu=0.5m
          - --memory=80Mi
          - --extra-memory=8Mi
          - --threshold=5
          - --deployment=metrics-server-v0.3.1
          - --container=metrics-server
          - --poll-period=300000
          - --estimator=exponential
          # Specifies the smallest cluster (defined in number of nodes)
          # resources will be scaled to.
          #- --minClusterSize={{ metrics_server_min_cluster_size }}

应用到集群

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
 
# kubectl create -f ./
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
configmap/metrics-server-config created
deployment.extensions/metrics-server-v0.3.1 created
service/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created

验证metrics-server

查看是否成功运行

1
2
3
 
#  kubectl get pod -n kube-system 
NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
metrics-server-v0.3.1-75d77b57cd-hlwlh     2/2     Running   0          3m

查看api

1
2
 
# kubectl api-versions | grep metrics-server
metrics.k8s.io/v1beta1

查看Metrics API数据，启动一个代理以便curl api

1
2
 
# kubectl proxy --port=8091
Starting to serve on 127.0.0.1:8091

直接查看接口数据，可获取的资源：nodes和pods

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
 
# curl localhost:8091/apis/metrics.k8s.io/v1beta1
{
  "kind": "APIResourceList",
  "apiVersion": "v1",
  "groupVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
  "resources": [
    {
      "name": "nodes",
      "singularName": "",
      "namespaced": false,
      "kind": "NodeMetrics",
      "verbs": [
        "get",
        "list"
      ]
    },
    {
      "name": "pods",
      "singularName": "",
      "namespaced": true,
      "kind": "PodMetrics",
      "verbs": [
        "get",
        "list"
      ]
    }
  ]

查看获取到的Node资源指标数据：cpu和内存

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
 
# curl localhost:8091/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes
{
  "kind": "NodeMetricsList",
  "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
  "metadata": {
    "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes"
  },
  "items": [
    {
      "metadata": {
        "name": "k8s-node02",
        "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/k8s-node02",
        "creationTimestamp": "2018-10-06T08:48:51Z"
      },
      "timestamp": "2018-10-06T08:48:23Z",
      "window": "30s",
      "usage": {
        "cpu": "118493217n",
        "memory": "1320848Ki"
      }

kubectl top查看
既然通过接口查看到了数据，就可以使用kubectl top直接查看了。
查看node

1
2
3
 
# kubectl top node 
NAME   CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   
k8s    135m         1%     2476Mi          7%

查看pod

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
 
# kubectl top pods -n kube-system
NAME                                       CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
calico-kube-controllers-687b7cc79c-knj87   1m           12Mi            
calico-node-7rj8c                          13m          33Mi            
coredns-5b47d4476c-8wdb7                   2m           20Mi            
coredns-5b47d4476c-92wnq                   2m           19Mi            
dns-autoscaler-5b547856bc-95cft            1m           10Mi            
kube-apiserver-k8s                         19m          410Mi           
kube-controller-manager-k8s                34m          68Mi            
kube-proxy-cdlzp                           2m           29Mi            
kube-scheduler-k8s                         8m           22Mi            
kubernetes-dashboard-d7978b5cc-lvf6l       1m           21Mi            
metrics-server-v0.3.1-584d9c57d4-cbkw2     1m           28Mi

Metrics Server从Kubernetes集群中每个Node上kubelet的API收集metrics数据。通过Metrics API可以获取Kubernetes资源的Metrics指标，Metrics API挂载/apis/metrics.k8s.io/ 下。 可以使用kubectl top命令访问Metrics API，例如:

1
2
 
#  kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes"
{"kind":"NodeMetricsList","apiVersion":"metrics.k8s.io/v1beta1","metadata":{"selfLink":"/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes"},"items":[{"metadata":{"name":"k8s","selfLink":"/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/k8s","creationTimestamp":"2019-01-07T15:25:55Z"},"timestamp":"2019-01-07T15:25:52Z","window":"30s","usage":{"cpu":"135838412n","memory":"2532372Ki"}}]}

metrics-server已经可以正常工作了，核心指标已经获取到了，其它的自定义指标获取则要借助于prometheus了。

k8s v1.10版本之前仍然要通过heapster获取指标数据，否则即使部署了metrics-server，kubectl top这个指令仍然连接heapster。

HPA介绍和使用

HPA是k8s一个非常强大的功能，根据Pod的cpu、内存及其它指标自动伸缩Pod副本数量，HPA目前有两个版本，通过kubectl api-versions查看：

1
2
3
4
 
# kubectl api-versions | grep autoscal
autoscaling/v1
autoscaling/v2beta1
autoscaling/v2beta2
  • autoscaling/v1：仅支持核心指标API，目前是由metrics-service提供的metrics.k8s.io/v1beta1，提供的指标来定义，也就是cpu和内存，而内存是不可压缩型资源，不支持弹性缩放，所以只能支持cpu指标来弹性伸缩。
  • autoscaling/v2：除了核心指标之外，还支持定义自定义指标，目前是由custom-metrics-apiserver服务提供的custom.metrics.k8s.io/v1beta1，比如内存、网络方面的指标，前提是配置了自定义指标API服务。

下面创建一个Pod，然后创建一个HPA监控Pod的CPU使用率，再对Pod实施压测，查看HPA是否根据Pod的cpu使用率伸缩Pod副本。

创建一个Pod

1
2
3
4
5
6
7
8
 
# kubectl run php-apache --image=k8s.gcr.io/hpa-example --requests=cpu=200m --expose --port=80
service/php-apache created
deployment.apps/php-apache created


# kubectl get pod -o wide
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP               NODE         NOMINATED NODE
php-apache-b5f58cc5f-6csfw   1/1     Running   0          28s    192.168.85.198   k8s-node01   <none>

定义HPA
HPA监控目标对象的cpu使用率，确保所有副本的Pod的CPU使用不超50%, 并适当的进行伸缩。

1
2
 
# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled

当前为0%

1
2
3
 
# kubectl get hpa
NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   0%/50%    1         10        1          30s

启动一个程序对其压测

1
2
3
 
# kubectl run -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh
/ # while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done
OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK

等一会查看hpa

1
2
3
 
# kubectl get hpa
NAME         REFERENCE               TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   481%/50%   1         10        1          21m

POD的cpu占用率已达481%，因此hpa控制器自动将pod副本调整到了10个。

1
2
3
 
# kubectl get deployments php-apache 
NAME         DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   10        10        10           10          25m

停止压测，过几分钟后查看，HPA自动缩减至1个。

1
2
3
4
5
6
7
 
# kubectl get hpa
NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   0%/50%    1         10        1          39m

# kubectl get deployments php-apache 
NAME         DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   1         1         1            1           39

问题

1.通过Metrics API我们可以获取到指定node或者pod的当前资源使用情况，但是该服务并不存储任何信息也不支持其他后端存储，所以我们不可能通过Metrics API来获取资源的历史使用情况。
2.由于Metrics Server只能获取核心资源指标，对于其他指标（如网络、HTTP等），还得使用prometheus，并实现数据持久化存储。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注