# Metrics Server 从 v1.8 开始,资源使用情况的度量(如容器的 CPU 和内存使用)可以通过 Metrics API 获取;前提是集群中要部署 Metrics Server,它从Kubelet 公开的Summary API采集指标信息,关于更多的背景介绍请参考如下文档: - Metrics Server[设计提案](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/instrumentation/metrics-server.md) 大致是说它符合k8s的监控架构设计,受heapster项目启发,并且比heapster优势在于:访问不需要apiserver的代理机制,提供认证和授权等;很多集群内组件依赖它(HPA,scheduler,kubectl top),因此它应该在集群中默认运行;部分k8s集群的安装工具已经默认集成了Metrics Server的安装,以下概述下它的安装: - 1.metric-server是扩展的apiserver,依赖于[kube-aggregator](https://github.com/kubernetes/kube-aggregator),因此需要在apiserver中开启相关参数。 - 2.需要在集群中运行deployment处理请求 从kubeasz 0.1.1 开始,metrics-server已经默认集成在集群安装脚本中,请查看`roles/cluster-addon/defaults/main.yml`中的设置 ## 安装 默认已集成在90.setup.yml中,如果分步请执行`ansible-play /etc/ansible/07.cluster-addon.yml` - 1.设置apiserver相关[参数](../../roles/kube-master/templates/kube-apiserver.service.j2) ``` bash ... # 省略 --requestheader-client-ca-file={{ ca_dir }}/ca.pem \ --requestheader-allowed-names=aggregator \ --requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra- \ --requestheader-group-headers=X-Remote-Group \ --requestheader-username-headers=X-Remote-User \ --proxy-client-cert-file={{ ca_dir }}/aggregator-proxy.pem \ --proxy-client-key-file={{ ca_dir }}/aggregator-proxy-key.pem \ --enable-aggregator-routing=true \ ``` - 2.生成[aggregator proxy相关证书](../../roles/kube-master/tasks/main.yml) 参考1:https://kubernetes.io/docs/tasks/access-kubernetes-api/configure-aggregation-layer/ 参考2:https://kubernetes.io/docs/tasks/access-kubernetes-api/setup-extension-api-server/ ## 验证 - 查看生成的新api:v1beta1.metrics.k8s.io ``` bash $ kubectl get apiservice|grep metrics v1beta1.metrics.k8s.io 1d ``` - 查看kubectl top命令(无需额外安装heapster) ``` bash $ kubectl top node NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY% 192.168.1.1 116m 2% 2342Mi 60% 192.168.1.2 79m 1% 1824Mi 47% 192.168.1.3 82m 2% 1897Mi 49% $ kubectl top pod --all-namespaces # 输出略 ``` - 验证基于metrics-server实现的基础hpa自动缩放,请参考[hpa.md](hpa.md)