如何自定义hpa metric server

本文详细介绍了如何基于custom-metrics-apiserver项目创建自己的metric server,包括实现关键接口、部署、创建Service和APIService、系统权限配置,并通过创建HPA验证其成功。同时,文章还探讨了Kubernetes Custom Metrics的机制以及apiserver的角色。

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本章重点: 如何基于 custom-metrics-apiserver 项目,打造自己的 metric server

1. custom-metrics-apiserver简介

项目地址: https://github.com/kubernetes-sigs/custom-metrics-apiserver/tree/master

自定义metric server,具体来说需要做以下几个事情:

(1)实现 custom-metrics-apiserver 的 三个接口,如下:

type CustomMetricsProvider interface {
    // 定义metric。 例如 pod_cpu_used_1m
    ListAllMetrics() []CustomMetricInfo
  
  // 如何根据 metric的信息,得到具体的值
    GetMetricByName(name types.NamespacedName, info CustomMetricInfo) (*custom_metrics.MetricValue, error)
    
    // 如何根据 metric selector的信息,得到具体的值
    GetMetricBySelector(namespace string, selector labels.Selector, info CustomMetricInfo) (*custom_metrics.MetricValueList, error)
}

GetMetricBySelectorm, GetMetricByName 在reststorage.go被使用。

https://github.com/kubernetes-sigs/custom-metrics-apiserver/blob/master/pkg/registry/custom_metrics/reststorage.go

restful接口在installer.go中被定义。

https://github.com/kubernetes-sigs/custom-metrics-apiserver/blob/master/pkg/apiserver/installer/installer.go

总的来说,可以认为

(1)基于custom-metrics-apiserver这个项目,你只要实现上述三个接口就行。其他的事情这个包在你new provider的时候都自动实现了。

(2)ListAllMetrics 注册了所有的Metric,让api-server 知道有哪些自定义metric。

(3)GetMetricByName, GetMetricBySelector 都是返回具体的Metric数据。

(4)一般api server都是 调用GetMetricBySelector,因为hpa的对象基本都是deploy, GetMetricBySelector会循环调用GetMetricByName取得deploy所有pod的metric信息。

2. 定制自己的metric se

### 使用 cAdvisor 和 HPA 进行容器性能监控与自动扩展 #### cAdvisor 的功能及其集成方式 cAdvisor 是一个开源工具,用于收集、聚合、处理和导出容器的资源使用情况和性能数据[^1]。它能够实时监测 CPU、内存、文件系统以及网络使用的统计信息,并提供详细的分析报告。 在 Kubernetes 集群中,cAdvisor 已经被内置到 kubelet 中并默认启用。这意味着每个节点上的 kubelet 实例都会运行自己的 cAdvisor 实例来采集该节点上所有容器的相关指标。这些指标随后可以通过 Metrics Server 被暴露给其他组件访问,比如 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)[^1]。 #### HPA 原理概述 Horizontal Pod Autoscaler 自动调整副本控制器(ReplicationController 或 Deployment 等)管理下的 Pods 数量以响应负载变化。其核心逻辑基于目标对象所定义的目标平均利用率或者自定义度量标准来进行决策。当实际观测到的资源消耗超过预设阈值时,HPA 就会增加 Pod 的数量;反之,则减少 Pod 的数量[^2]。 #### 结合 cAdvisor 数据实现自动化扩缩容流程 为了使 HPA 利用由 cAdvisor 提供的数据源完成工作负荷动态调节过程如下: 1. **Metrics Collection**: Kubelets 上运行着各自独立版本的 cAdvisor 来持续跟踪本地机器上每一个 pod/容器级别的资源占用状况。 2. **Exposing Metrics via MetricServer**: 安装好 metrics-server 后, 可通过 API 请求获取集群范围内各服务实例对应的最新性能表现数值. ```bash kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes" ``` 3. **Configuring HPA Rules**: 创建或修改现有 deployment yaml 文件加入 hpa spec section 设置期望达到 cpu/memory 百分比水平作为触发条件之一. 下面是一个简单的例子展示如何配置一个针对特定应用部署实施基于CPU百分率控制策略的例子: ```yaml apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: example-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-deployment minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 50 ``` 上述 YAML 片段表明一旦检测到当前活跃 pods 平均 CPU 占用率达到甚至高于设定好的百分之五十界限线之后就会启动额外 worker nodes 加入进来共同承担压力直至恢复正常范围为止. #### 总结说明 综上所述,cAdvisor 不仅可以单独用来做深入细致的应用程序行为剖析研究用途之外还能很好地配合 Kubernetes 生态体系内的其它重要组成部分如 HPA 达成智能化运维目的从而进一步提升整体 IT 架构效率和服务质量保障能力^. ---
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