52、K8S-Pod弹性伸缩-HPA-HorizontalPodAutoscaler、metrics-server

1、基础知识

1.1、监控指标

在k8s的系统上包含了各种各样的指标数据，早期的k8s系统，为kubelet集成了一个CAdvsior工具可以获取kubelet所在节点上的相关指标，包括容器指标。但是CAdvsior的缺陷在于，我们仅能够获取，指定
节点上的指标信息，而无法获取集群管理的统一指标。
比如，在k8s集群中，提供了一些监控用的命令，比如top，通过它可以汇总节点上的相关统计信息。由于没有默认情况下，k8s没有提供专用的metrics接口，所以这个命令无法正常使用。

~]# kubectl top node
error: Metrics API not available

虽然k8s已经内嵌了CAdvsior，但是没有集群级别的资源对象能够汇总这些所有的指标数据，并通过相关资源对象的api接口暴露出去。
kubectl api-resources | grep metrics

1.2、指标类型

早期的k8s提供了一个专用的metrics的指标服务器heapster，用于采集所有的监控数据，只不过这个软件因为某些原因被弃用了。
其中一部分原因就是，k8s的指标分化成了两种不同的类别：

 核心资源指标
 - k8s系统内部默认就应用的指标
 - 它通过metrics-server服务来进行采集所有kubelet的数据，进而通过/metrics接口输出数据/api/metrics.k8s.io/v1bata1该服务默认情况下，是仅仅获取指标数据，然后保存到内存中。

 自定义指标
 - 用户根据情况自定义的指标
 - 通过专用的监控平台软件来实现，或者通过对项目接口改造，暴露相关数据

注意：
 默认情况下，k8s的指标格式与prometheus的指标格式不兼容。 如果我们需要通过prometheus来监控k8s的话，需要添加适配器。

1.3、数据采集汇总

1.3.1、监控代理程序

如node_exporter，收集标准的主机指标数据，包括平均负载、CPU、Memory、Disk、Network及诸多其他维度的数据

1.3.2、kubelet

收集容器指标数据，它们也是Kubernetes“核心指标”，每个容器的相关指标数据主要有CPU利用率（user和system）及限额、文件系统读/写/限额、内存利用率及限额、网络报文发送/接收/丢弃速率等。

1.3.3、APIServer

收集API Server的性能指标数据，包括控制工作队列的性能、请求速率与延迟时长、etcd缓存工作队列及缓存性能、普通进程状态（文件描述符、内存、CPU等）、Golang状态（GC、内存和线程等）

1.3.4、etcd

收集etcd存储集群的相关指标数据，包括领导节点及领域变动速率、提交/应用/挂起/错误的提案次数、磁盘写入性能、网络与gRPC计数器等

1.3.5、kube-state-metrics

该组件用于根据Kubernetes API Server中的资源派生出多种资源指标，它们主要是资源类型相关的计数器和元数据信息，包括指定类型的对象总数、资源限额、容器状态
（ready/restart/running/terminated/waiting）以及Pod资源的标签系列等

1.4、metrics-server流程图

1.4.1、集群整体流程图

1.4.2、metrics-server与cAdvisor关系图

2、安装metrics-server

2.1、项目地址

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

当前版本：v0.6.3

主要用于获取资源的参数，不然HPA无法使用

2.2、下载yaml资源配置清单

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.6.3/components.yaml

2.3、修改配置文件

2.3.1、准备离线镜像并且修改yaml

docker pull registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.3
docker tag registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.3 192.168.10.33:80/k8s/hpa/metrics-server:v0.6.3
docker push 192.168.10.33:80/k8s/hpa/metrics-server:v0.6.3


]# sed -i 's#registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.3#192.168.10.33:80/k8s/hpa/metrics-server:v0.6.3#g' components.yaml 

]# grep 'image' components.yaml 
        image: 192.168.10.33:80/k8s/hpa/metrics-server:v0.6.3
        imagePullPolicy: IfNotPresent

2.3.2、修改启动命令

]# vi components.yaml
      - args:
        - --cert-dir=/tmp
        - --secure-port=4443
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
        - --kubelet-use-node-status-port
        - --metric-resolution=15s
        - --kubelet-insecure-tls  # 增加此行参数
        image: 192.168.10.33:80/k8s/hpa/metrics-server:v0.6.3
        imagePullPolicy: IfNotPresent

2.4、应用资源配置清单

]# kubectl apply -f components.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
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created

2.5、查询运行状态

~]# kubectl api-resources | egrep "metr|NAME"
NAME                              SHORTNAMES   APIVERSION                             NAMESPACED   KIND
nodes                                          metrics.k8s.io/v1beta1                 false        NodeMetrics
pods                                           metrics.k8s.io/v1beta1                 true         PodMetrics

]# kubectl -n kube-system get pods -o wide | grep metrics 
metrics-server-5b7dc79d77-6cfzv            1/1     Running   0                4m29s   10.244.4.124    node2     <none>           <none>

]# kubectl -n kube-system get svc
NAME             TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)                  AGE
kube-dns         ClusterIP   10.96.0.10     <none>        53/UDP,53/TCP,9153/TCP   7d13h
metrics-server   ClusterIP   10.97.76.234   <none>        443/TCP                  86m

2.6、验证kubectl top是否生效

2.6.1、node

~]# kubectl top node
NAME      CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   
master1   168m         8%     1694Mi          62%       
node1     84m          2%     1019Mi          27%       
node2     98m          3%     1075Mi          29%

2.6.2、pod

~]# kubectl -n kube-system top pod
NAME                                       CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
calico-kube-controllers-74846594dd-lf7p5   1m           28Mi            
calico-node-brxqj                          53m          132Mi           
calico-node-ckxjg                          49m          137Mi           
calico-node-hgk89                          39m          90Mi            
coredns-c676cc86f-7k94l                    3m           15Mi            
coredns-c676cc86f-qbdpw                    3m           20Mi            
etcd-master1                               28m          231Mi           
kube-apiserver-master1                     59m          428Mi           
kube-controller-manager-master1            23m          60Mi            
kube-proxy-7zxhp                           1m           18Mi            
kube-proxy-959kc                           1m           30Mi            
kube-proxy-9sv7f                           1m           18Mi            
kube-scheduler-master1                     4m           23Mi            
metrics-server-5b7dc79d77-s24rc            6m           22Mi

3、HPA-实践

3.1、基本知识

3.1.1、HPA工作机制

3.1.2、前提需知

1、报错信息
]# kubectl describe hpa scalar
Events:
  Type     Reason                        Age                From                       Message
  ----     ------                        ----               ----                       -------
  Warning  FailedGetResourceMetric       12s (x2 over 27s)  horizontal-pod-autoscaler  failed to get cpu utilization: unable to get metrics for resource 
cpu: unable to fetch metrics from resource metrics API: the server could not find the requested resource (get pods.metrics.k8s.io)
  Warning  FailedComputeMetricsReplicas  12s (x2 over 27s)  horizontal-pod-autoscaler  invalid metrics (1 invalid out of 1), first error is: failed to get cpu 
resource metric value: failed to get cpu utilization: unable to get metrics for resource cpu: unable to fetch metrics from resource metrics API: the server could not 
find the requested resource (get pods.metrics.k8s.io)

2、报错信息,TARGETS显示unknown
]# kubectl get hpa
NAME             REFERENCE                   TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
deployment-hpa   Deployment/deployment-hpa   <unknown>/50%    1         10        1          106m


以上原因：没有安装metrics-server导致的。

3.2、创建deployment资源

3.2.1、定义资源配置清单且应用

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deployment-hpa
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: rs-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rs-test
    spec:
      containers:
      - name: nginxpod-test
        image: 192.168.10.33:80/k8s/pod_test:v0.1
        resources:
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
EOF

3.2.2、查询运行情况

]# kubectl get deployments.apps 
NAME             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment-hpa   1/1     1            1           114m

]# kubectl get pods
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
deployment-hpa-88878d778-d8hn9   1/1     Running   0          114m

3.3、创建HPA资源

3.3.1、参考官方文档

https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/

3.3.2、v2版本语法-定义资源配置清单且应用

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: scale
  namespace: default
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: deployment-hpa
EOF

# 注意：autoscaling/v2beta2 在v1.23之后不可以用，1.23+需要使用autoscaling/v2

3.3.3、v1版本语法-定义资源配置清单且应用

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: deployment-hpa
  namespace: default
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: deployment-hpa
  targetCPUUtilizationPercentage: 50
EOF

3.3.4、怎么写hpa yaml

]# kubectl autoscale deployment deployment-hpa --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 --dry-run=client -o yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  creationTimestamp: null
  name: deployment-hpa
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: deployment-hpa
  targetCPUUtilizationPercentage: 50
status:
  currentReplicas: 0
  desiredReplicas: 0

3.3.5、查询运行结果

]# kubectl get hpa
NAME    REFERENCE                   TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
scale   Deployment/deployment-hpa   1%/50%    1         10        1          3m49s

3.4、压力测试pod

3.4.1、开启监控hpa

]# kubectl get hpa -w
NAME    REFERENCE                   TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
scale   Deployment/deployment-hpa   1%/50%    1         10        1          4m32s

3.4.2、进入pod进行压测

]# kubectl exec -it deployment-hpa-88878d778-d8hn9 -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"

3.4.3、观察hpa状态

]# kubectl get hpa -w
NAME    REFERENCE                   TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
scale   Deployment/deployment-hpa   1%/50%    1         10        1          4m32s
scale   Deployment/deployment-hpa   50%/50%   1         10        1          6m46s
scale   Deployment/deployment-hpa   100%/50%   1         10        1          7m1s

# 此时cpu跑到50+

3.4.4、查询deployment状态

]# kubectl  get deployments.apps 
NAME             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment-hpa   2/2     2            2           140m

3.4.5、查询pod

]# kubectl  get pods
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
deployment-hpa-88878d778-d8hn9   1/1     Running   0          140m
deployment-hpa-88878d778-s5p5f   1/1     Running   0          19s
# 发现pod已经自动创建多一个出来了

3.5、自动缩容

# CPU负载下来，隔一段时间后，会自动缩容
]# kubectl get hpa
NAME    REFERENCE                   TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
scale   Deployment/deployment-hpa   1%/50%    1         10        1          13m

posted @ 2023-04-10 13:56 小粉优化大师阅读(271) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部

小粉优化大师

闻道有先后，术业有专攻 -《师说》

52、K8S-Pod弹性伸缩-HPA-HorizontalPodAutoscaler、metrics-server

1、基础知识

1.1、监控指标

1.2、指标类型

1.3、数据采集汇总

1.3.1、监控代理程序

1.3.2、kubelet

1.3.3、APIServer

1.3.4、etcd

1.3.5、kube-state-metrics

1.4、metrics-server流程图

1.4.1、集群整体流程图

1.4.2、metrics-server与cAdvisor关系图

2、安装metrics-server

2.1、项目地址

2.2、下载yaml资源配置清单

2.3、修改配置文件

2.3.1、准备离线镜像并且修改yaml

2.3.2、修改启动命令

2.4、应用资源配置清单

2.5、查询运行状态

2.6、验证kubectl top是否生效

2.6.1、node

2.6.2、pod

3、HPA-实践

3.1、基本知识

3.1.1、HPA工作机制

3.1.2、前提需知

3.2、创建deployment资源

3.2.1、定义资源配置清单且应用

3.2.2、查询运行情况

3.3、创建HPA资源

3.3.1、参考官方文档

3.3.2、v2版本语法-定义资源配置清单且应用

3.3.3、v1版本语法-定义资源配置清单且应用

3.3.4、怎么写hpa yaml

3.3.5、查询运行结果

3.4、压力测试pod

3.4.1、开启监控hpa

3.4.2、进入pod进行压测

3.4.3、观察hpa状态

3.4.4、查询deployment状态

3.4.5、查询pod

3.5、自动缩容

公告