對比

node-exporter用于采集服務器層面的運行指標，包括機器的loadavg、filesystem、meminfo等基礎監(jiān)控，類似于傳統(tǒng)主機監(jiān)控維度的zabbix-agent。

metric-server/heapster是從api-server中獲取CPU、內存使用率這種監(jiān)控指標，并把他們發(fā)送給存儲后端，如InfluxDB或云廠商，他當前的核心作用是：為HPA等組件提供決策指標支持。

kube-state-metrics關注于獲取Kubernetes各種資源的最新狀態(tài)，如Deployment或者DaemonSet。

例如：

我調度了多少個Replicas？現在可用的有幾個？

多少個Pod是running/stopped/terminated狀態(tài)？

Pod重啟了多少次？

我有多少job在運行中？

這些指標都由kube-state-metrics提供。

之所以沒有把kube-state-metrics納入到metric-server的能力中，是因為他們的關注點本質上是不一樣的。

metric-server僅僅是獲取、格式化現有數據，寫入特定的存儲，實質上是一個監(jiān)控系統(tǒng)。

kube-state-metrics是將Kubernetes的運行狀況在內存中做了個快照，并且獲取新的指標，但他沒有能力導出這些指標。

部署metric-server

下載metric-server部署的yaml文件到本地。

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.7/components.yaml

拉取metric-server的鏡像到本地：

# docker pull zhaoqinchang/metrics-server:0.3.7 0.3.7： Pulling from zhaoqinchang/metrics-server 9ff2acc3204b： Pull complete 9d14b55ff9a0： Pull complete Digest：

sha256:c0efe772bb9e5c289db6cc4bc2002c268507d0226f2a3815f7213e00261c38e9 Status： Downloaded newer image for zhaoqinchang/metrics-server:0.3.7 docker.io/zhaoqinchang/metrics-server:0.3.7

修改components.yaml文件為如下內容：

# cat components.yaml --- apiVersion： rbac.authorization.k8s.io/v1 kind： ClusterRole metadata： name： system:aggregated-metrics-reader labels： rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view： “true” rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit：

“true” rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin： “true” rules： - apiGroups： ［“metrics.k8s.io”］ resources： ［“pods”， “nodes”］ verbs： ［“get”， “l(fā)ist”， “watch”］ --- apiVersion： rbac.authorization.k8s.io/v1 kind： ClusterRoleBinding metadata： name： metrics-serverauth-delegator roleRef：

apiGroup： rbac.authorization.k8s.io kind： ClusterRole name： system:auth-delegator subjects： - kind：

ServiceAccount name： metrics-server namespace： kube-system --- apiVersion： rbac.authorization.k8s.io/v1 kind：

RoleBinding metadata： name： metrics-server-auth-reader namespace： kube-system roleRef： apiGroup：

rbac.authorization.k8s.io kind： Role name： extension-apiserver-authentication-reader subjects： - kind：

ServiceAccount name： metrics-server namespace： kube-system --- apiVersion：

apiregistration.k8s.io/v1beta1 kind： APIService metadata： name： v1beta1.metrics.k8s.io spec： service： name： metrics-server namespace： kube-system group： metrics.k8s.io version：

v1beta1 insecureSkipTLSVerify： true groupPriorityMinimum： 100 versionPriority： 100 --- apiVersion：

v1 kind： ServiceAccount metadata： name： metrics-server namespace： kube-system --- apiVersion：

apps/v1 kind： Deployment metadata： name： metrics-server namespace： kube-system labels： k8s-app：

metrics-server spec： selector： matchLabels： k8s-app： metrics-server template： metadata： name： metrics-server labels： k8s-app： metrics-server spec： serviceAccountName： metrics-server volumes： # mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers - name：

tmp-dir emptyDir： {} containers： - name： metrics-server image： zhaoqinchang/metrics-server:0.3.7 #修改鏡像為剛剛拉取下來的鏡像

imagePullPolicy： IfNotPresent args：

- --cert-dir=/tmp - --secure-port=4443 command： #添加以下三行command命令 - /metrics-server - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP - --kubelet-insecure-tls ports： - name： main-port containerPort： 4443 protocol：

TCP securityContext： readOnlyRootFilesystem： true runAsNonRoot： true runAsUser： 1000 volumeMounts： - name： tmp-dir mountPath：

/tmp nodeSelector： kubernetes.io/os： linux --- apiVersion： v1 kind： Service metadata： name： metrics-server namespace： kube-system labels： kubernetes.io/name：

“Metrics-server” kubernetes.io/cluster-service： “true” spec： selector： k8s-app： metrics-server ports：

- port： 443 protocol： TCP targetPort： main-port --- apiVersion： rbac.authorization.k8s.io/v1 kind： ClusterRole metadata： name： system:metrics-server rules： - apiGroups： - “” resources： - pods - nodes - nodes/stats - namespaces - configmaps verbs： - get - list - watch --- apiVersion： rbac.authorization.k8s.io/v1 kind： ClusterRoleBinding metadata： name： system:metrics-server roleRef：

apiGroup： rbac.authorization.k8s.io kind： ClusterRole name： system:metrics-server subjects： - kind： ServiceAccount name： metrics-server namespace： kube-system部署metric-server：

# kubectl apply -f components.yaml clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-serverauth-delegator created

rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created

apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created serviceaccount/metrics-server created

deployment.apps/metrics-server created service/metrics-server created

clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created

查看metric.k8s.io是否出現在Kubernetes集群的API群組列表中：

# kubectl api-versions | grep metrics metrics.k8s.io/v1beta1

使用

kubectl top命令可顯示節(jié)點和Pod對象的資源使用信息，它依賴于集群中的資源指標API來收集各項指標數據。它包含有Node和Pod兩個子命令，可分別顯示Node對象和Pod對象的相關資源占用率。

列出Node資源占用率命令的語法格式為“kubectl top node ［-l label | NAME］”，例如下面顯示所有節(jié)點的資源占用狀況的結果中顯示了各節(jié)點累計CPU資源占用時長及百分比，以及內容空間占用量及占用比例。必要時，也可以在命令直接給出要查看的特定節(jié)點的標識，以及使用標簽選擇器進行節(jié)點過濾。

［root@master metric］# kubectl top nodes NAME CPU（cores） CPU% MEMORY（bytes） MEMORY% master 282m 14% 1902Mi 51% node-02 70m 3% 1371Mi 37% node-03 121m 1% 892Mi 11%

而名稱空間級別的Pod對象資源占用率的使用方法會略有不同，使用時，一般應該跟定名稱空間及使用標簽選擇器過濾出目標Pod對象。例如，下面顯示kube-system名稱空間下的Pod資源使用狀況：

［root@master metric］# kubectl top pods -n kube-system NAME CPU（cores） MEMORY（bytes） etcd-master 32m 300Mi kube-apiserver-master 86m 342Mi kube-controller-manager-master 30m 48Mi kube-flannel-ds-l5ghn 5m

10Mi kube-flannel-ds-rqlm2 4m 12Mi kube-flannel-ds-v92r9 4m 14Mi kube-proxy-7vjcv 18m 15Mi kube-proxy-xrz8f 13m 21Mi kube-proxy-zpwn6 1m 14Mi kube-scheduler-master 7m 17Mi metrics-server-5549c7694f-7vb66 2m 14Mi

kubectl top命令為用戶提供簡潔、快速獲取Node對象及Pod對象系統(tǒng)資源占用狀況的接口，是集群運行和維護的常用命令之一。

原文鏈接：https://juejin.cn/post/6996862439560052773

責任編輯：haq