摘要：自定義指標由提供，由此可支持任意采集到的指標。文件清單的，收集級別的監(jiān)控數(shù)據(jù)監(jiān)控服務端，從拉數(shù)據(jù)并存儲為時序數(shù)據(jù)。本文為容器監(jiān)控實踐系列文章，完整內(nèi)容見

上文metric-server提到，kubernetes的監(jiān)控指標分為兩種：

Core metrics(核心指標)：從 Kubelet、cAdvisor 等獲取度量數(shù)據(jù)，再由metrics-server提供給 Dashboard、HPA 控制器等使用。

Custom Metrics(自定義指標)：由Prometheus Adapter提供API custom.metrics.k8s.io，由此可支持任意Prometheus采集到的指標。

核心指標只包含node和pod的cpu、內(nèi)存等，一般來說，核心指標作HPA已經(jīng)足夠，但如果想根據(jù)自定義指標:如請求qps/5xx錯誤數(shù)來實現(xiàn)HPA，就需要使用自定義指標了，目前Kubernetes中自定義指標一般由Prometheus來提供，再利用k8s-prometheus-adpater聚合到apiserver，實現(xiàn)和核心指標（metric-server)同樣的效果。

以下是官方metrics的項目介紹：

Resource Metrics API（核心api）

Heapster

Metrics Server

Custom Metrics API：

Prometheus Adapter

Microsoft Azure Adapter

Google Stackdriver

Datadog Cluster Agent

Prometheus可以采集其它各種指標，但是prometheus采集到的metrics并不能直接給k8s用，因為兩者數(shù)據(jù)格式不兼容，因此還需要另外一個組件(kube-state-metrics)，將prometheus的metrics數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換成k8s API接口能識別的格式，轉(zhuǎn)換以后，因為是自定義API，所以還需要用Kubernetes aggregator在主API服務器中注冊，以便直接通過/apis/來訪問。

文件清單：

node-exporter：prometheus的export，收集Node級別的監(jiān)控數(shù)據(jù)

prometheus：監(jiān)控服務端，從node-exporter拉數(shù)據(jù)并存儲為時序數(shù)據(jù)。

kube-state-metrics：將prometheus中可以用PromQL查詢到的指標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成k8s對應的數(shù)

k8s-prometheus-adpater：聚合進apiserver，即一種custom-metrics-apiserver實現(xiàn)

開啟Kubernetes aggregator功能（參考上文metric-server）

k8s-prometheus-adapter的部署文件：

其中創(chuàng)建了一個叫做cm-adapter-serving-certs的secret，包含兩個值: serving.crt和serving.key，這是由apiserver信任的證書。kube-prometheus項目中的gencerts.sh和deploy.sh腳本可以創(chuàng)建這個secret

包括secret的所有資源，都在custom-metrics命名空間下，因此需要kubectl create namespace custom-metrics

以上組件均部署成功后，可以通過url獲取指標

使用prometheus后，pod有一些自定義指標，如http_request請求數(shù)

創(chuàng)建一個HPA，當請求數(shù)超過每秒10次時進行自動擴容

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

對pod進行施壓

#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發(fā)揮作用：

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

其實k8s-prometheus-adapter既包含自定義指標，又包含核心指標，即如果按照了prometheus，且指標都采集完整，k8s-prometheus-adapter可以替代metrics server。

在1.6以上的集群中，k8s-prometheus-adapter可以適配autoscaling/v2的HPA

因為一般是部署在集群內(nèi)，所以k8s-prometheus-adapter默認情況下，使用in-cluster的認證方式，以下是主要參數(shù)：

lister-kubeconfig: 默認使用in-cluster方式

metrics-relist-interval: 更新metric緩存值的間隔，最好大于等于Prometheus 的scrape interval，不然數(shù)據(jù)會為空

prometheus-url: 對應連接的prometheus地址

config： 一個yaml文件，配置如何從prometheus獲取數(shù)據(jù)，并與k8s的資源做對應，以及如何在api接口中展示。

config文件的內(nèi)容示例(參考文檔)

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>>)

為什么我看不到自定義的metric

檢查下config配置文件，是否有選擇你的metric

檢查下采集的信息是否正確，如foo{namespace="somens",deployment="bar"}，foo這個名稱的數(shù)據(jù)來自于somens的命名空間+bar這個部署

啟動的時候加上--v=6，可以打出adapter實際的query信息

參考k8s-prometheus-adapter，可以實現(xiàn)自己的adapter，比如獲取已有監(jiān)控系統(tǒng)的指標，匯聚到api-server中，k8s-prometheus-adapter的實現(xiàn)邏輯會在后續(xù)文章中專門來講。

本文為容器監(jiān)控實踐系列文章，完整內(nèi)容見：container-monitor-book