资源指标管道

HorizontalPodAutoscaler (HPA) 和 (VPA) 使用 metrics API 中的数据调整工作负载副本和资源，以满足客户需求。

你也可以通过 kubectl top 命令来查看资源指标。

说明：

Metrics API 及其启用的指标管道仅提供最少的 CPU 和内存指标，以启用使用 HPA 和/或 VPA 的自动扩展。如果你想提供更完整的指标集，你可以通过部署使用 Custom Metrics API 的第二个来作为简单的 Metrics API 的补充。

图 1 说明了资源指标管道的架构。

flowchart RL subgraph cluster[集群] direction RL S[

] A[Metrics-
Server] subgraph B[节点] direction TB D[cAdvisor] —> C[kubelet] E[容器
运行时] —> D E1[容器
运行时] —> D P[Pod 数据] -.- C end L[API
服务器] W[HPA] C ——>|Summary
API| A —>|metrics
API| L —> W end L —-> K[kubectl
top] classDef box fill:#fff,stroke:#000,stroke-width:1px,color:#000; class W,B,P,K,cluster,D,E,E1 box classDef spacewhite fill:#ffffff,stroke:#fff,stroke-width:0px,color:#000 class S spacewhite classDef k8s fill:#326ce5,stroke:#fff,stroke-width:1px,color:#fff; class A,L,C k8s

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图 1. 资源指标管道

图中从右到左的架构组件包括以下内容：

: 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。可以使用和 /stats kubelet API 端点访问资源指标。
: kubelet 提供的 API，用于发现和检索可通过 /stats 端点获得的每个节点的汇总统计信息。
Metrics API: Kubernetes API 支持访问用于工作负载自动缩放的 CPU 和内存。要在你的集群中进行这项工作，你需要一个提供 Metrics API 的 API 扩展服务器。

说明： cAdvisor 支持从 cgroups 读取指标，它适用于 Linux 上的典型容器运行时。如果你使用基于其他资源隔离机制的容器运行时，例如虚拟化，那么该容器运行时必须支持以便 kubelet 可以使用指标。

特性状态： Kubernetes 1.8 [beta]

metrics-server 实现了 Metrics API。此 API 允许你访问集群中节点和 Pod 的 CPU 和内存使用情况。它的主要作用是将资源使用指标提供给 K8s 自动缩放器组件。

下面是一个 minikube 节点的 Metrics API 请求示例，通过 jq 管道处理以便于阅读：

这是使用 curl 来执行的相同 API 调用：

curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube

响应示例：

下面是一个 kube-system 命名空间中的 kube-scheduler-minikube Pod 的 Metrics API 请求示例，通过 jq 管道处理以便于阅读：

kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube" | jq '.'

这是使用来完成的相同 API 调用：

响应示例：

  "kind": "PodMetrics",
  "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
  "metadata": {
    "name": "kube-scheduler-minikube",
    "namespace": "kube-system",
    "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube",
    "creationTimestamp": "2022-01-27T19:25:00Z"
  },
  "timestamp": "2022-01-27T19:24:31Z",
  "window": "30s",
  "containers": [
      "name": "kube-scheduler",
        "cpu": "9559630n",
        "memory": "22244Ki"
      }
    }
  ]
}

Metrics API 在代码库中定义。你必须启用 API 聚合层并为 metrics.k8s.io API 注册一个。

要了解有关 Metrics API 的更多信息，请参阅资源 Resource Metrics API Design、和 Resource Metrics API。

说明：

CPU 报告为以 cpu 为单位测量的平均核心使用率。在 Kubernetes 中，一个 cpu 相当于云提供商的 1 个 vCPU/Core，以及裸机 Intel 处理器上的 1 个超线程。

该值是通过对内核提供的累积 CPU 计数器（在 Linux 和 Windows 内核中）取一个速率得出的。用于计算 CPU 的时间窗口显示在 Metrics API 的窗口字段下。

要了解更多关于 Kubernetes 如何分配和测量 CPU 资源的信息，请参阅。

内存

内存报告为在收集度量标准的那一刻的工作集大小，以字节为单位。

在理想情况下，“工作集”是在内存压力下无法释放的正在使用的内存量。然而，工作集的计算因主机操作系统而异，并且通常大量使用启发式算法来产生估计。

Kubernetes 模型中，容器工作集是由容器运行时计算的与相关容器关联的匿名内存。工作集指标通常还包括一些缓存（文件支持）内存，因为主机操作系统不能总是回收页面。

要了解有关 Kubernetes 如何分配和测量内存资源的更多信息，请参阅。

metrics-server 从 kubelet 中获取资源指标，并通过 Metrics API 在 Kubernetes API 服务器中公开它们，以供 HPA 和 VPA 使用。你还可以使用 kubectl top 命令查看这些指标。

metrics-server 使用 Kubernetes API 来跟踪集群中的节点和 Pod。metrics-server 服务器通过 HTTP 查询每个节点以获取指标。 metrics-server 还构建了 Pod 元数据的内部视图，并维护 Pod 健康状况的缓存。缓存的 Pod 健康信息可通过 metrics-server 提供的扩展 API 获得。

例如，对于 HPA 查询，metrics-server 需要确定哪些 Pod 满足 Deployment 中的标签选择器。

metrics-server 调用 API 从每个节点收集指标。根据它使用的度量服务器版本：

版本 v0.6.0+ 中，使用指标资源端点 /metrics/resource
旧版本中使用 Summary API 端点 /stats/summary

了解更多 metrics-server，参阅。

你还可以查看以下内容：