16、Kubernetes 性能可观测性工具全解析

Kubernetes 性能可观测性工具全解析

在 Kubernetes 环境中，实现性能可观测性对于保障应用程序的平稳高效运行至关重要。本文将详细介绍一系列关键工具，包括它们解决的问题、配置示例以及使用时的注意事项。

1. Metrics Server

• 问题 ：在 Kubernetes 中有效扩展应用程序，需要实时获取 CPU 和内存使用等资源指标，否则自动扩展和容量规划将变得困难。
• 解决方案 ：Metrics Server 是 Kubernetes 组件，可从节点和 Pod 收集资源指标，并通过 Kubernetes API 公开。像 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 这样的组件会使用这些指标，根据实时资源利用率做出扩展决策。

示例配置如下：

apiVersion: v1
kind: Deployment
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      containers:
        - name: metrics-server
          image: k8s.