k8s-prometheus-adapter 配置实战：基于 Pod 的 HTTP 请求监控

k8s-prometheus-adapter 配置实战：基于 Pod 的 HTTP 请求监控

前言

k8s-prometheus-adapter 是一个强大的工具，它能够将 Prometheus 监控指标转换为 Kubernetes 自定义指标 API，从而实现基于自定义指标的自动扩缩容（HPA）。本文将深入讲解如何配置该适配器来监控每个 Pod 的 HTTP 请求率。

应用场景分析

假设我们有一个前端 Web 服务器集群，需要根据接收到的 HTTP 请求率（requests per second）来自动扩缩容。为了达到这个目的，我们需要：

1. 在应用中暴露 http_requests_total 计数器指标
2. 配置 Prometheus 收集这些指标
3. 配置 k8s-prometheus-adapter 将这些指标转换为 Kubernetes 可识别的格式

指标收集基础

我们的应用已经暴露了带有 method 标签的 http_requests_total 计数器指标。Prometheus 收集时会自动添加 Kubernetes 相关的标签：

http_requests_total{method="GET",kubernetes_namespace="production",kubernetes_pod_name="frontend-server-abcd-0123"}

适配器配置原理

k8s-prometheus-adapter 处理指标分为四个关键步骤：

1. 指标发现（Discovery）：识别可用的 Prometheus 指标
2. 资源关联（Association）：将指标与 Kubernetes 资源关联
3. 命名转换（Naming）：定义如何将指标暴露给 Kubernetes API
4. 查询构建（Querying）：确定如何从 Prometheus 获取实际数值

详细配置步骤

1. 创建基础规则

首先，我们在配置中添加一个空规则：

rules:
- {}

2. 指标发现配置

我们需要告诉适配器如何发现我们的指标。在 Prometheus 中，我们会这样查询：

http_requests_total{kubernetes_namespace!="",kubernetes_pod_name!=""}

对应的配置：

rules:
- seriesQuery: 'http_requests_total{kubernetes_namespace!="",kubernetes_pod_name!=""}'

3. 资源关联配置

我们需要将 Prometheus 标签映射到 Kubernetes 资源：

resources:
  overrides:
    kubernetes_namespace: {resource: "namespace"}
    kubernetes_pod_name: {resource: "pod"}

完整配置：

rules:
- seriesQuery: 'http_requests_total{kubernetes_namespace!="",kubernetes_pod_name!=""}'
  resources:
    overrides:
      kubernetes_namespace: {resource: "namespace"}
      kubernetes_pod_name: {resource: "pod"}

4. 指标命名转换

计数器指标（_total）不适合直接用于自动扩缩容，我们需要将其转换为速率指标：

name:
  matches: "^(.*)_total"
  as: "${1}_per_second"

5. 查询构建配置

最后，我们需要定义如何从 Prometheus 获取实际数值：

metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m])) by (<<.GroupBy>>)'

完整配置示例

rules:
- seriesQuery: 'http_requests_total{kubernetes_namespace!="",kubernetes_pod_name!=""}'
  resources:
    overrides:
      kubernetes_namespace: {resource: "namespace"}
      kubernetes_pod_name: {resource: "pod"}
  name:
    matches: "^(.*)_total"
    as: "${1}_per_second"
  metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m])) by (<<.GroupBy>>)'

配置验证

配置完成后，适配器会暴露以下 API 端点：

• /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/<namespace>/pods/*/http_requests_per_second
• /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/http_requests_per_second

查询结果示例：

{
  "kind": "MetricValueList",
  "apiVersion": "custom.metrics.k8s.io/v1beta1",
  "items": [
    {
      "describedObject": {
        "kind": "Pod",
        "name": "frontend-server-abcd-0123"
      },
      "metricName": "http_requests_per_second",
      "value": "16m"  // 表示 0.016 请求/秒
    }
  ]
}

实际应用建议

1. 监控间隔：[2m] 是推荐的监控窗口，可根据实际需求调整
2. 单位处理：Kubernetes 使用 milli-units（千分之一单位）表示小数
3. 多维度聚合：如果需要按 HTTP 方法区分，可以调整 metricsQuery
4. 性能考量：复杂的查询可能影响适配器性能，建议保持查询简洁

总结

通过本文的配置，我们成功地将 Prometheus 中的 HTTP 请求计数器转换为 Kubernetes 可识别的请求率指标。这种配置方式可以扩展到其他类型的指标，为基于自定义指标的自动扩缩容提供了坚实的基础。

在实际生产环境中，建议根据具体需求调整监控窗口、聚合方式和指标名称，以获得最佳的自动扩缩容效果。