【云原生】Kubernetes----Metrics-Server组件与HPA资源

目录

引言

一、概述

（一）Metrics-Server简介

（二）Metrics-Server的工作原理

（三）HPA与Metrics-Server的作用

（四）HPA与Metrics-Server的关系

（五）HPA与Metrics-Server的重要性

二、部署metrics-server组件

（一）镜像获取

1.本地上传镜像包

2.GitHub下载

3.国内云下载

（二）安装metrics-server组件

1.获取yaml文件

2.修改文件内容

3.创建资源

4.验证是否安装成功

三、部署HPA

（一）创建deployment

（二）创建HPA资源

（三）进行压测

四、命名空间的资源限制

（一）创建命名空间

（二）对资源数量的限制

（三）对资源配额的限制

---

引言

在Kubernetes集群中，为了确保资源的有效利用和应用的高可用性，我们通常需要监控集群中各个Pod的资源使用情况，并根据这些信息进行相应的调整。Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 就是这样一种机制，它可以根据Pod的资源使用情况自动调整Pod的副本数量。而Metrics-Server，作为Kubernetes的一个核心组件，为HPA提供了关键的度量数据支持。本文将详细解析Metrics-Server与HPA之间的关系、工作原理以及它们在实际应用中的重要性

一、概述

（一）Metrics-Server简介

Metrics-Server是Kubernetes的一个附加组件，用于收集集群中各个资源的度量数据，如CPU、内存等。这些数据通过Kubernetes API Server暴露给外部用户或组件，以供它们进行决策或分析。在Kubernetes 1.8版本之前，通常使用Heapster作为度量数据的收集者，但自1.8版本起，Heapster被废弃，Metrics-Server成为了推荐的替代方案

（二）Metrics-Server的工作原理

Metrics-Server的工作原理相对简单，它定期从Kubernetes集群中的各个节点上收集度量数据，并将这些数据聚合后存储在内存中。然后，当外部用户或组件（如HPA）需要查询这些度量数据时，Metrics-Server会通过Kubernetes API Server提供相应的API接口进行响应。由于Metrics-Server只存储最近一段时间的度量数据（默认为1分钟），因此它不会成为集群的存储瓶颈

cAdvisor: 用于收集、聚合和公开 Kubelet 中包含的容器指标的守护程序。

kubelet: 用于管理容器资源的节点代理。 可以使用 /metrics/resource 和 /stats kubelet API 端点访问资源指标。

节点层面资源指标: kubelet 提供的 API，用于发现和检索可通过 /metrics/resource 端点获得的每个节点的汇总统计信息。

metrics-server: 集群插件组件，用于收集和聚合从每个 kubelet 中提取的资源指标。 API 服务器提供 Metrics API 以供 HPA、VPA 和 kubectl top 命令使用。Metrics Server 是 Metrics API 的参考实现。

（三）HPA与Metrics-Server的作用

Metrics-Server组件的作用：获取集群中的pod、节点等负载信息

HPA资源的作用：通过Metrics-Server获取的负载信息，自动伸缩的创建或者删除pod

（四）HPA与Metrics-Server的关系

HPA是Kubernetes的一个自动扩展控制器，它可以根据Pod的资源使用情况自动调整Pod的副本数量。而Metrics-Server为HPA提供了关键的度量数据支持。当HPA需要决定是否需要扩展或缩减Pod的副本数量时，它会通过Kubernetes API Server查询Metrics-Server收集的度量数据，然后根据这些数据进行决策。

例如，如果某个Deployment的Pod的CPU利用率超过了设定的阈值，HPA就会增加该Deployment的Pod副本数量；反之，如果CPU利用率过低，HPA就会减少Pod副本数量

（五）HPA与Metrics-Server的重要性

Metrics-Server和HPA在Kubernetes集群中扮演着至关重要的角色。Metrics-Server通过收集集群中各个资源的度量数据，为外部用户或组件提供了丰富的信息支持；而HPA则利用这些信息实现了Pod的自动扩展和缩减，从而确保了集群资源的有效利用和应用的高可用性。

在实际应用中，Metrics-Server和HPA可以帮助我们解决以下问题：

资源浪费：通过自动扩展和缩减Pod的副本数量，可以避免因资源分配不均或过度分配而导致的资源浪费。

应用性能：当应用面临高并发或高负载时，HPA可以迅速增加Pod副本数量以满足需求，从而确保应用的性能和稳定性。

运维效率：Metrics-Server和HPA的自动化特性可以大大减轻运维人员的工作压力，提高运维效率

更多详细信息访问：资源指标管道 | Kubernetes

二、部署metrics-server组件

（一）镜像获取

镜像获取的方式有多种

1.本地上传镜像包

使用docker load -i 镜像包名称 指令获取镜像

[root@node01 opt]#ls metrics-server.tar 
metrics-server.tar
[root@node01 opt]#docker load -i metrics-server.tar
0b97b1c81a32: Loading layer [==================================================>]  1.416MB/1.416MB
87ea89a1eabb: Loading layer [==================================================>]  39.61MB/39.61MB
Loaded image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.2

2.GitHub下载

https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/

3.国内云下载

docker pull registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.3

在所有节点上部署镜像

[root@node01 opt]#docker images |grep metrics-server
registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server           v0.6.3     817bbe3f2e51   14 months ago   68.9MB
k8s.gcr.io/metrics-server-amd64                                  v0.3.2     46aec181fcb3   5 years ago     40.8MB

（二）安装metrics-server组件

安装metrics-server组件，就是给k8s集群安装top指令。

1.获取yaml文件

[root@master01 metrics]#wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.7.1/high-availability-1.21+.yaml
[root@master01 metrics]#ls
high-availability-1.21+.yaml

2.修改文件内容

[root@master01 metrics]#vim high-availability-1.21+.yaml
......
136           requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
137           - labelSelector:
138               matchLabels:
139                 k8s: metrics-server   
#修改硬策略的标签，由于本机的coredns实例的标签键位k8s-app,需要修改为不一致的，或者注释pod反亲和
......
142             topologyKey: kubernetes.io/hostname
143       containers:
144       - args:
145         - --kubelet-insecure-tls   #启动允许使用不安全的TLS证书
146         - --cert-dir=/tmp
147         - --secure-port=10250
148         - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
149         - --kubelet-use-node-status-port
150         - --metric-resolution=15s
151         image: registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.3#修改镜像为阿里云的镜像......
197 ---
198 apiVersion: policy/v1beta1  #1.20版本以前的K8s集群修改PodDisruptionBudget资源的版本为v1beta
199 kind: PodDisruptionBudget
200 metadata:
201   labels:
202     k8s-app: metrics-server

3.创建资源

[root@master01 metrics]#kubectl apply -f high-availability-1.21+.yaml 
serviceaccount/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
service/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
poddisruptionbudget.policy/metrics-server created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created

4.验证是否安装成功

//查看资源信息
[root@master01 metrics]#kubectl get pod -n kube-system |grep metrics-server
metrics-server-98c7c894d-skwjb     1/1     Running   0          3m55s
metrics-server-98c7c894d-xq8qr     1/1     Running   0          3m55s
[root@master01 metrics]#kubectl get deployment metrics-server -n kube-system 
NAME             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
metrics-server   2/2     2            2           4m3s//使用top命令查看node节点的top值
[root@master01 metrics]#kubectl top node
NAME       CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   
master01   227m         5%     2078Mi          56%       
node01     100m         2%     965Mi           26%       
node02     114m         2%     580Mi           15% //查看pod资源的top值
[root@master01 metrics]#kubectl top pod -A
NAMESPACE      NAME                               CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
helm-test      harbor-nginx-7db9b84fc4-p5tpl      1m           3Mi             
kube-flannel   kube-flannel-ds-8sgt8              10m          18Mi            
kube-flannel   kube-flannel-ds-nplmm              7m           21Mi            
kube-flannel   kube-flannel-ds-xwklx              7m           20Mi            
kube-system    coredns-74ff55c5b-dwzdp            4m           15Mi            
kube-system    coredns-74ff55c5b-ws8c8            3m           15Mi            
kube-system    etcd-master01                      22m          336Mi           
kube-system    kube-apiserver-master01            85m          398Mi           
kube-system    kube-controller-manager-master01   14m          51Mi            
kube-system    kube-proxy-psdnv                   4m           23Mi            
kube-system    kube-proxy-zmh82                   1m           15Mi            
kube-system    kube-proxy-zwnx2                   1m           22Mi            
kube-system    kube-scheduler-master01            4m           18Mi            
kube-system    metrics-server-98c7c894d-fsb4n     6m           20Mi            
kube-system    metrics-server-98c7c894d-nqph6     11m          14Mi            

三、部署HPA

（一）创建deployment

创建deployment控制器，用来生成pod，进行压测

[root@master01 metrics]#cat deployment.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: dm-hpalabels:app: centos
spec:replicas: 1            #设置副本数量为1个selector:matchLabels:app: centostemplate:metadata:labels:app: centosspec:containers:- name: centosimage: centos:7command: ["/bin/bash", "-c", "yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 36000"]
#下载stress压测工具，并设置睡眠时间为36000sresources:requests:cpu: "50m"limits:cpu: "150m"
#设置现在CPU资源

创建资源

[root@master01 metrics]#kubectl apply -f deployment.yaml 
deployment.apps/dm-hpa created
[root@master01 metrics]#kubectl get pod
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dm-hpa-556f64fc9-9fcff   1/1     Running   0          14s

（二）创建HPA资源

[root@master01 metrics]#cat hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: hpa-tools
spec:maxReplicas: 10minReplicas: 2scaleTargetRef:apiVersion: apps/vl kind: Deploymentname: dm-hpatargetCPUUtilizationPercentage: 50------------------------------------------------------------------------------maxReplicas:10             #指定pod最大的数量是10(自动扩容的上限)
minReplicas:2              #指定pod最小的pod数量是2(自动缩容的下限)
scaleTargetRef             #指定弹性伸缩引用的目标  
apiVersion: apps/vl        #目标资源的api
kind: Deployment           #目标资源的类型是Deployment
name:dm-hpa                #目标资源的名称
targetCPUUtilizationPercentage: 50  #使用cpu阈值(使用到达多少，开始扩容、缩容)

创建HPA资源

[root@master01 metrics]#kubectl apply -f hpa.yaml 
horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-tools created
[root@master01 metrics]#kubectl get hpa
NAME        REFERENCE           TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   0%/50%    2         10        10         8s
[root@master01 metrics]#kubectl get pod
NAME                     READY   STATUS              RESTARTS   AGE
dm-hpa-556f64fc9-9fcff   1/1     Running             0          6m34s
dm-hpa-556f64fc9-vzs6p   0/1     ContainerCreating   0          1s
[root@master01 metrics]#kubectl get pod
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dm-hpa-556f64fc9-9fcff   1/1     Running   0          6m38s
dm-hpa-556f64fc9-vzs6p   1/1     Running   0          5s
#由于设置的最小阈值为2所以它会自动创建pod，满足最小阈值的需求

（三）进行压测

进入pod使用stress压测工具进行压测

[root@master01 metrics]#kubectl exec -it dm-hpa-556f64fc9-9fcff sh
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
sh-4.2# stress --cpu 4                      
stress: info: [97] dispatching hogs: 4 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd

动态检测HPA   

[root@master01 pod]#kubectl get hpa -w
NAME        REFERENCE           TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   1%/50%    2         10        2          14m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   0%/50%    2         10        2          15m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   1%/50%    2         10        2          16m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   130%/50%   2         10        2          17m

查看Pod资源

[root@master01 pod]#kubectl get pod
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dm-hpa-556f64fc9-2zxgf   1/1     Running   0          39s
dm-hpa-556f64fc9-6jsz2   1/1     Running   0          9s
dm-hpa-556f64fc9-9fcff   1/1     Running   0          24m
dm-hpa-556f64fc9-9gt96   1/1     Running   0          39s
dm-hpa-556f64fc9-9jlm7   1/1     Running   0          9s
dm-hpa-556f64fc9-c6jgk   1/1     Running   0          24s
dm-hpa-556f64fc9-cd8xb   1/1     Running   0          9s
dm-hpa-556f64fc9-fzz5q   1/1     Running   0          9s
dm-hpa-556f64fc9-pc74k   1/1     Running   0          24s
dm-hpa-556f64fc9-vzs6p   1/1     Running   0          17m
#达到最大阈值10

pod生成后，CPU负载也会平摊随之下降

[root@master01 pod]#kubectl get hpa -w
NAME        REFERENCE           TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   0%/50%    2         10        2          30m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   50%/50%   2         10        2          30m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   149%/50%   2         10        2          30m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   150%/50%   2         10        4          31m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   134%/50%   2         10        7          31m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   106%/50%   2         10        10         31m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   92%/50%    2         10        10         32m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   68%/50%    2         10        10         36m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   57%/50%    2         10        10         37m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   52%/50%    2         10        10         37m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   33%/50%    2         10        10         37m
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   31%/50%    2         10        10         37m
......

当结束压测时，CPU资源会释放，同时Pod实例也会释放

[root@master01 pod]#kubectl get hpa 
NAME        REFERENCE           TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-tools   Deployment/dm-hpa   0%/50%    2         10        10         22m
----------------------------------------------------------------------------------------
[root@master01 pod]#kubectl get pod 
NAME                     READY   STATUS        RESTARTS   AGE
dm-hpa-556f64fc9-9fcff   1/1     Running       0          34m
dm-hpa-556f64fc9-vzs6p   1/1     Running       0          27m
-----------------------------------------------------------------------------------------
#Pod缩容的时间可能在5-6分钟左右，
#HPA 扩容的时候，负载节点数量上升速度会比较快；但回收的时候，负载节点数量下降速度会比较慢。
#原因是防止在业务高峰期时因为网络波动等原因的场景下
#果回收策略比较积极的话，K8S集群可能会认为访问流量变小而快速收缩负载节点数量
#而仅剩的负载节点又承受不了高负载的压力导致崩溃，从而影响业务

四、命名空间的资源限制

Kubernetes对资源的限制实际上是通过cgroup来控制的，cgroup是容器的一组用来控制内核如何运行进程的相关属性集合。针对内存、CPU 和各种设备都有对应的 cgroup。
默认情况下，Pod 运行没有 CPU 和内存的限额。这意味着系统中的任何 Pod 将能够像执行该 Pod 所在的节点一样， 消耗足够多的 CPU 和内存。一般会针对某些应用的 pod 资源进行资源限制，这个资源限制是通过 resources 的 requests 和 limits 来实现。requests 为创建 Pod 时初始要分配的资源，limits 为 Pod 最高请求的资源值。

（一）创建命名空间

[root@master01 metrics]#kubectl create ns test
namespace/test created
[root@master01 metrics]#kubectl get ns test
NAME   STATUS   AGE
test   Active   8s

（二）对资源数量的限制

创建deployment资源

[root@master01 metrics]#vim deployment.yaml 
[root@master01 metrics]#cat deployment.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: centos-testnamespace: testlabels:app: centos1
spec:replicas: 6               #指定要运行的Pod副本数为6个selector:matchLabels:app: centos1template:metadata:labels:app: centos1spec:containers:- name: centos1image: centos:7command: ["/bin/bash", "-c", "yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 36000"]resources:limits:cpu: "1000m"memory: "512Mi"
---
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota             #资源配额的类型
metadata:name: ns-resourcenamespace: test               #资源配额适用的命名空间
spec:hard:                         #定义硬限制，即不能超过的资源配额pods: "5"                   #命名空间中可以存在的Pod的最大数量为5个services: "3"               #命名空间中可以存在的Service的最大数量为3个services.nodeports: "2"     #命名空间中可以存在的具有NodePort的Service的最大数量为2个

创建资源

[root@master01 metrics]#kubectl apply -f deployment.yaml 
deployment.apps/centos-test created
resourcequota/ns-resource created
[root@master01 metrics]#kubectl get all -n test
NAME                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/centos-test-845c47f786-44bl8   1/1     Running   0          3s
pod/centos-test-845c47f786-55jhp   1/1     Running   0          3s
pod/centos-test-845c47f786-6lmvv   1/1     Running   0          3s
pod/centos-test-845c47f786-gckv2   1/1     Running   0          3s
pod/centos-test-845c47f786-kwbl7   1/1     Running   0          3s
pod/centos-test-845c47f786-r9jsk   1/1     Running   0          3sNAME                          READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/centos-test   6/6     6            6           3sNAME                                     DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/centos-test-845c47f786   6         6         6       3s
[root@master01 metrics]#kubectl run nginx --image=nginx:1.18.0 -n test
Error from server (Forbidden): pods "nginx" is forbidden: exceeded quota: ns-resource, requested: pods=1, used: pods=6, limited: pods=
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#ResourceQuota 是用来限制命名空间内资源使用的配额，并且当超出限制时，
#它主要影响的是未来的资源请求，比如新的Pod的创建请求#在指定的命名空间中的ResourceQuota已经被达到或超过时，Kubernetes API服务器会拒绝Pod的创建请求，并返回一个错误。
#但是，对于已经存在的Pod，ResourceQuota 并不会自动删除或终止它们

（三）对资源配额的限制

如果Pod没有设置requests和limits，则会使用当前命名空间的最大资源；如果命名空间也没设置，则会使用集群的最大资源。
K8S 会根据 limits 限制 Pod 使用资源，当内存超过 limits 时 cgruops 会触发 OOM。

这里就需要创建 LimitRange 资源来设置 Pod 或其中的 Container 能够使用资源的最大默认值

[root@master01 metrics]#vim limit.yaml
[root@master01 metrics]#cat limit.yaml
apiVersion: v1
kind: LimitRange                   #表示使用limitrange来进行资源控制
metadata:name: test2-limitnamespace: testspec:limits:- default:                 #default: 即 limit 的值memory: 512Micpu: "1"defaultRequest:          #defaultRequest: 即 request 的值memory: 256Micpu: "0.5"type: Container          #类型支持 Container、Pod、PVC