Kubernetes自定义监控指标——Prometheus Adapter演练

1、概述

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 kube-scheduler、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，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prometheus-adpater（自定义apiserver）聚合到原生kubernetes apiserver，实现和核心指标（metric-server)同样的效果。聚合自定义apiserver请参考Kubernetes核心指标监控——Metrics Server 这篇博文，本文不再赘余。

2、部署prometheus-adpater

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kubernetes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exporter，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对应的数据。
• prometheus-adpater：聚合进apiserver，即一种custom-metrics-apiserver实现
• 开启Kubernetes aggregator功能（开启方法可以参考官方社区的文档）

快速方便部署prometheus 可以参考这个 Prometheus Operator 极简配置方式在k8s一条龙安装Prometheus 监控

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

3、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试压：

#install hey
$ go get -u github.com/rakyll/hey<br>
#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

4、关于prometheus-adapter

其实prometheus-adapter既包含自定义指标，又包含核心指标，即如果安装了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，prometheus-adapter可以适配autoscaling/v2的HPA。

因为一般是部署在集群内，所以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。

5、总结

kubernetes自定义监控指标prometheus-adapter一般通过Prometheus来提供监控指标数据（其他自定义监控指标采集工具还包括Microsoft Azure Adapter、Google Stackdriver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，这时候就需要在集群中部署prometheus-adapter了，通过将prometheus-adpater（自定义apiserver）聚合到原生kubernetes apiserver，实现和核心指标（metric-server)同样的效果。

参考：https://yasongxu.gitbook.io/container-monitor/yi-.-kai-yuan-fang-an/di-1-zhang-cai-ji/custom-metrics

参考：https://www.shouxicto.com/article/897.html

参考：Prometheus Operator 极简配置方式在k8s一条龙安装Prometheus 监控

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