容器监控实践—Custom Metrics
概述
上文metric-server提到,kubernetes的监控指标分为两种:
- Core metrics(核心指标):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。
- Custom Metrics(自定义指标):由Prometheus Adapter提供API custom.metrics.k8s.io,由此可支持任意Prometheus采集到的指标。
核心指标只包含node和pod的cpu、内存等,一般来说,核心指标作HPA已经足够,但如果想根据自定义指标:如请求qps/5xx错误数来实现HPA,就需要使用自定义指标了,目前Kubernetes中自定义指标一般由Prometheus来提供,再利用k8s-prometheus-adpater聚合到apiserver,实现和核心指标(metric-server)同样的效果。
以下是官方metrics的项目介绍:
Resource Metrics API(核心api)
- Heapster
- Metrics Server
Custom Metrics API:
- Prometheus Adapter
- Microsoft Azure Adapter
- Google Stackdriver
- Datadog Cluster Agent
部署
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。
文件清单:
- 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
- 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)
k8s-prometheus-adapter的部署文件:
其中创建了一个叫做cm-adapter-serving-certs的secret,包含两个值: serving.crt和serving.key,这是由apiserver信任的证书。kube-prometheus项目中的gencerts.sh和deploy.sh脚本可以创建这个secret
包括secret的所有资源,都在custom-metrics命名空间下,因此需要kubectl create namespace custom-metrics
以上组件均部署成功后,可以通过url获取指标
基于自定义指标的HPA
使用prometheus后,pod有一些自定义指标,如http_request请求数
创建一个HPA,当请求数超过每秒10次时进行自动扩容
apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: podinfo spec: scaleTargetRef: apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment name: podinfo minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Pods pods: metricName: http_requests targetAverageValue: 10
查看hpa
$ kubectl get hpa NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE podinfo Deployment/podinfo 899m / 10 2 10 2 1m
对pod进行施压
#install hey $ go get -u github.com/rakyll/hey #do 10K requests rate limited at 25 QPS $ hey -n 10000 -q 5 -c 5 http://PODINFO_SVC_IP:9898/healthz
HPA发挥作用:
Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal SuccessfulRescale 5m horizontal-pod-autoscaler New size: 3; reason: pods metric http_requests above target Normal SuccessfulRescale 21s horizontal-pod-autoscaler New size: 2; reason: All metrics below target
关于k8s-prometheus-adapter
其实k8s-prometheus-adapter既包含自定义指标,又包含核心指标,即如果按照了prometheus,且指标都采集完整,k8s-prometheus-adapter可以替代metrics server。
在1.6以上的集群中,k8s-prometheus-adapter可以适配autoscaling/v2的HPA
因为一般是部署在集群内,所以k8s-prometheus-adapter默认情况下,使用in-cluster的认证方式,以下是主要参数:
- lister-kubeconfig: 默认使用in-cluster方式
- metrics-relist-interval: 更新metric缓存值的间隔,最好大于等于Prometheus 的scrape interval,不然数据会为空
- prometheus-url: 对应连接的prometheus地址
- config: 一个yaml文件,配置如何从prometheus获取数据,并与k8s的资源做对应,以及如何在api接口中展示。
config文件的内容示例(参考文档)
rules: - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}' seriesFilters: [] resources: overrides: namespace: resource: namespace pod_name: resource: pod name: matches: ^container_(.*)_seconds_total$ as: "" metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}[1m])) by (<<.GroupBy>>) - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}' seriesFilters: - isNot: ^container_.*_seconds_total$ resources: overrides: namespace: resource: namespace pod_name: resource: pod name: matches: ^container_(.*)_total$ as: "" metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}[1m])) by (<<.GroupBy>>) - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}' seriesFilters: - isNot: ^container_.*_total$ resources: overrides: namespace: resource: namespace pod_name: resource: pod name: matches: ^container_(.*)$ as: "" metricsQuery: sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}) by (<<.GroupBy>>)
问题
为什么我看不到自定义的metric
- 检查下config配置文件,是否有选择你的metric
- 检查下采集的信息是否正确,如foo{namespace="somens",deployment="bar"},foo这个名称的数据来自于somens的命名空间+bar这个部署
- 启动的时候加上--v=6,可以打出adapter实际的query信息
参考k8s-prometheus-adapter,可以实现自己的adapter,比如获取已有监控系统的指标,汇聚到api-server中,k8s-prometheus-adapter的实现逻辑会在后续文章中专门来讲。
本文为容器监控实践系列文章,完整内容见:container-monitor-book