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确保应用程序的平稳高效运行至关重要。以下为你介绍一系列实用的工具，涵盖它们解决的问题、配置示例以及使用要点。

1. Metrics Server

1.1 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。缺乏这些指标，自动扩展和容量规划将变得困难。

1.2 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 公开这些指标。Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 等组件可根据这些实时资源利用率指标做出扩展决策。

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.gcr.io/metrics-server/metr