metrics-server在K3s环境中的部署：轻量级集群适配-优快云博客

metrics-server在K3s环境中的部署：轻量级集群适配

【免费下载链接】metrics-server Scalable and efficient source of container resource metrics for Kubernetes built-in autoscaling pipelines. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/metrics-server

引言：K3s环境下的资源监控痛点

你是否在K3s（Kubernetes轻量级发行版）集群中遇到过kubectl top命令无响应、HPA（Horizontal Pod Autoscaler，水平 Pod 自动扩缩器）无法获取指标数据的问题？作为边缘计算和轻量级部署场景的首选，K3s简化了Kubernetes的部署流程，但也带来了独特的网络配置和资源约束挑战。metrics-server作为Kubernetes官方指标采集组件，在K3s环境中常因证书验证、网络可达性和资源限制等问题导致部署失败。本文将从实际场景出发，提供一套经过验证的metrics-server部署方案，解决包括TLS（Transport Layer Security，传输层安全）证书不信任、节点通信故障和资源占用过高等核心问题，帮助你在30分钟内完成可用于生产环境的metrics-server部署。

一、K3s与metrics-server的兼容性分析

1.1 K3s环境特殊性

K3s为实现轻量级设计，采用了以下与标准Kubernetes不同的配置，这些差异直接影响metrics-server部署：

特性	标准Kubernetes	K3s默认配置	对metrics-server影响
容器运行时	Docker/Containerd	Containerd（嵌入式）	指标采集路径一致，但需注意CRI接口版本
网络插件	Calico/Flannel等	Flannel（默认）/Traefik	可能存在Pod与主机网络通信限制
Kubelet配置	独立部署	集成在K3s服务中	证书路径和端口映射不同
控制平面组件	多组件分离	单进程整合（k3s-server）	API Server聚合层配置需显式启用
资源限制	无默认限制	对etcd等组件有内存限制	metrics-server需适配低资源环境

1.2 核心兼容性问题解析

通过对K3s环境的深入分析，metrics-server部署主要面临以下挑战：

1.2.1 TLS证书验证失败

K3s的Kubelet使用自签名证书，而metrics-server默认启用严格的TLS验证，导致出现类似以下错误：

x509: certificate signed by unknown authority

1.2.2 节点网络可达性

K3s默认使用Flannel的vxlan后端，可能导致metrics-server Pod无法通过Node IP访问Kubelet的10250端口。

1.2.3 资源约束适配

边缘设备通常资源有限，metrics-server默认的100m CPU和200Mi内存请求在资源紧张的K3s节点上可能被驱逐。

二、部署方案：三种安装方式对比与实践

2.1 Helm Chart部署（推荐生产环境）

Helm提供了灵活的参数配置，最适合在K3s环境中定制metrics-server部署。

2.1.1 添加Helm仓库

helm repo add metrics-server https://kubernetes-sigs.github.io/metrics-server/
helm repo update

2.1.2 定制化安装命令

针对K3s环境，需重点配置TLS验证、节点地址类型和资源请求：

helm install metrics-server metrics-server/metrics-server \
  --namespace kube-system \
  --set args[0]=--cert-dir=/tmp \
  --set args[1]=--kubelet-preferred-address-types=InternalIP \
  --set args[2]=--kubelet-insecure-tls \
  --set args[3]=--metric-resolution=15s \
  --set resources.requests.cpu=50m \
  --set resources.requests.memory=100Mi \
  --set hostNetwork.enabled=true \
  --set replicas=2 \
  --set podDisruptionBudget.enabled=true \
  --set podDisruptionBudget.minAvailable=1

参数解析：

--kubelet-insecure-tls：禁用Kubelet证书验证（K3s环境临时解决方案，生产环境建议配置CA证书）
hostNetwork.enabled=true：启用主机网络模式，解决Pod网络访问Node IP的问题
资源请求降低50%，适应边缘设备配置
部署2个副本并配置PDB（Pod Disruption Budget，Pod 干扰预算），提高可用性

2.2 官方Manifest定制部署

对于需要完全控制部署细节的场景，可基于官方Manifest进行修改：

2.2.1 获取基础Manifest

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml -O metrics-server-base.yaml

2.2.2 关键修改点

使用sed命令快速应用K3s适配补丁：

# 禁用TLS验证
sed -i 's/- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname/- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP\n        - --kubelet-insecure-tls/' metrics-server-base.yaml

# 调整资源请求
sed -i 's/cpu: 100m/cpu: 50m/' metrics-server-base.yaml
sed -i 's/memory: 200Mi/memory: 100Mi/' metrics-server-base.yaml

# 启用主机网络
sed -i '/spec:/a\      hostNetwork: true' metrics-server-base.yaml

2.2.3 应用部署

kubectl apply -f metrics-server-base.yaml

2.3 K3s内置组件部署（实验性）

部分K3s版本通过--disable=metrics-server控制是否默认部署，若需启用：

# 修改K3s服务配置
sudo vim /etc/systemd/system/k3s.service

# 在ExecStart行移除--disable=metrics-server
ExecStart=/usr/local/bin/k3s server --disable=traefik # 示例：仅禁用traefik

# 重启K3s服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart k3s

注意：K3s内置的metrics-server版本可能滞后，且配置选项有限，不推荐用于生产环境。

三、配置优化：从可用到可靠

3.1 网络配置深度优化

3.1.1 主机网络vs Pod网络

虽然主机网络模式（hostNetwork）能快速解决通信问题，但可能带来安全风险。更优雅的解决方案是配置Flannel允许Pod访问主机网络：

# 修改Flannel配置，允许跨网络通信
kubectl edit cm -n kube-system k3s-flannel-config

添加以下配置：

{
  "net-conf.json": {
    "Network": "10.42.0.0/16",
    "Backend": {
      "Type": "vxlan",
      "DirectRouting": true
    }
  }
}

3.1.2 节点地址类型优化

在多网卡环境下，通过--kubelet-preferred-address-types参数指定优先级：

args:
  - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,ExternalIP

3.2 证书问题的根本解决

临时禁用TLS验证虽能快速解决问题，但生产环境应配置可信CA：

3.2.1 提取K3s CA证书

sudo cp /var/lib/rancher/k3s/server/tls/server-ca.crt /tmp/
kubectl create secret generic metrics-server-ca -n kube-system --from-file=ca.crt=/tmp/server-ca.crt

3.2.2 配置metrics-server使用CA

修改Deployment添加证书挂载：

volumes:
- name: ca-volume
  secret:
    secretName: metrics-server-ca
volumeMounts:
- name: ca-volume
  mountPath: /var/run/secrets/kubernetes.io/ca.crt
  subPath: ca.crt
args:
- --kubelet-certificate-authority=/var/run/secrets/kubernetes.io/ca.crt
# 移除--kubelet-insecure-tls参数

3.3 资源与性能优化

针对边缘设备的资源约束，metrics-server可进行以下优化：

3.3.1 资源请求与限制

resources:
  requests:
    cpu: 50m      # 降低CPU请求
    memory: 100Mi # 降低内存请求
  limits:
    cpu: 200m     # 设置上限，避免资源争抢
    memory: 300Mi

3.3.2 指标采集频率调整

在资源紧张环境，可适当降低采集频率：

args:
- --metric-resolution=30s # 默认15s，延长至30s

3.4 高可用配置

对于关键业务场景，可通过以下配置实现metrics-server高可用：

replicas: 2
affinity:
  podAntiAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - labelSelector:
        matchExpressions:
        - key: app
          operator: In
          values:
          - metrics-server
      topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
podDisruptionBudget:
  minAvailable: 1

四、验证与故障排查

4.1 部署验证流程

4.1.1 基本状态检查

# 检查Pod状态
kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=metrics-server

# 检查Deployment状态
kubectl rollout status deployment/metrics-server -n kube-system

# 检查API服务
kubectl get apiservice v1beta1.metrics.k8s.io -o yaml

4.1.2 功能验证

# 验证节点指标
kubectl top nodes

# 验证Pod指标
kubectl top pods -n kube-system

# 示例输出：
# NAME                                         CPU(cores)   MEMORY(bytes)
# metrics-server-7f9b8c7d6c-2xqzv             12m          45Mi
# coredns-77ccd57875-8xqwz                     3m           12Mi

4.2 常见故障及解决方案

4.2.1 指标获取超时

症状：kubectl top pods命令返回Error from server (Timeout): the server was unable to return a response in the time allotted

解决方案：

# 检查metrics-server日志
kubectl logs -n kube-system deployment/metrics-server

# 典型原因：Kubelet证书问题，可临时启用--kubelet-insecure-tls
kubectl edit deployment/metrics-server -n kube-system
# 添加--kubelet-insecure-tls到args

4.2.2 API服务不可用

症状：kubectl get apiservice v1beta1.metrics.k8s.io显示False状态

解决方案：

# 检查端点是否正常
kubectl get endpoints -n kube-system metrics-server

# 若端点异常，检查服务选择器
kubectl describe svc -n kube-system metrics-server

4.2.3 资源不足导致Pod驱逐

症状：Pod事件显示Evicted状态，原因OutOfmemory或CPUThrottle

解决方案：

# 调整资源请求与限制
kubectl edit deployment/metrics-server -n kube-system
resources:
  requests:
    cpu: 50m
    memory: 100Mi
  limits:
    cpu: 200m
    memory: 300Mi

4.3 高级诊断工具

使用以下工具深入分析metrics-server运行状态：

# 安装kube-ps1查看当前上下文
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jonmosco/kube-ps1/master/kube-ps1.sh -o ~/.kube-ps1.sh
source ~/.kube-ps1.sh

# 使用kubectl-debug调试metrics-server
kubectl debug -n kube-system deployment/metrics-server --image=busybox:1.35 -- sh

五、生产环境最佳实践

5.1 部署架构建议

根据集群规模选择合适的部署方案：

mermaid

5.2 监控metrics-server自身

添加Prometheus监控规则，及时发现问题：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  endpoints:
  - port: https
    path: /metrics
    scheme: HTTPS
    tlsConfig:
      insecureSkipVerify: true

关键监控指标：

metrics_server_scraper_success_total：Kubelet指标采集成功率
metrics_server_request_duration_seconds：API请求延迟
go_memstats_alloc_bytes：内存分配情况

5.3 版本管理与升级策略

metrics-server版本与Kubernetes版本需严格匹配：

metrics-server版本	支持Kubernetes版本	最低K3s版本
v0.6.x	1.21-1.25	v1.21.0+k3s1
v0.7.x	1.25-1.27	v1.25.0+k3s1
v0.8.x	1.27-1.31	v1.27.0+k3s1

升级建议采用蓝绿部署方式：

# 使用Helm升级
helm upgrade metrics-server metrics-server/metrics-server --version 3.8.2 -n kube-system

# 验证升级结果
kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=metrics-server

六、总结与展望

本文详细阐述了metrics-server在K3s环境中的部署挑战与解决方案，通过对比三种部署方式，提供了从基础可用到生产级高可用的完整配置指南。关键要点包括：

环境适配：针对K3s的轻量级特性，调整资源配置和网络策略
证书处理：临时可禁用TLS验证，生产环境需配置CA证书
网络优化：根据实际环境选择主机网络或Pod网络模式
高可用设计：通过多副本和反亲和性实现服务稳定
监控与维护：建立完善的监控告警机制，定期升级

随着K3s在边缘计算场景的普及，metrics-server作为资源监控的核心组件，其稳定性直接影响整个集群的自动扩缩容能力。未来可关注K3s内置metrics-server的优化进展，以及轻量级指标采集技术在边缘环境的应用。

行动指南：

收藏本文作为K3s metrics-server部署手册
根据集群规模选择合适的部署方案
实施监控告警，确保metrics-server稳定运行
定期检查版本兼容性，及时规划升级

通过本文的指导，你已掌握在K3s环境中部署和优化metrics-server的关键技能，能够为轻量级Kubernetes集群构建可靠的资源监控基础。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考