k8s之部署metrics-server
介绍Metrics Server是Kubernetes内置自动缩放管道的可扩展,高效的容器资源指标来源。Metrics Server从Kubelet收集资源指标,并通过Metrics API在Kubernetes apiserver中公开它们, 以供Horizontal Pod Autoscaler和Vertical Pod Autoscaler使用。也可以通过访问Metrics APIkubec
介绍
Metrics Server是Kubernetes内置自动缩放管道的可扩展,高效的容器资源指标来源。
Metrics Server从Kubelet收集资源指标,并通过Metrics API在Kubernetes apiserver中公开它们, 以供Horizontal Pod Autoscaler和Vertical Pod Autoscaler使用。也可以通过访问Metrics APIkubectl top,从而更轻松地调试自动缩放管道。
Metrics Server并非用于非自动缩放目的。例如,请勿将其用于将指标转发到监视解决方案,也不要将其用作监视解决方案指标的来源。
Metrics Server提供:
适用于大多数集群的单个部署(请参阅需求)
可扩展支持多达5,000个节点集群
资源效率:Metrics Server使用0.5m的CPU核心,每个节点使用4 MB的内存
用于监测node,pod等的CPU,内存使用情况。
推荐版本 0.3.6 阿里源有资源包可以拉取镜像
项目下载地址
https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/tag/v0.3.6
1、修改配置
检查 API Server 是否开启了 Aggregator Routing:查看 API Server 是否具有 --enable-aggregator-routing=true 选项。
···swift
[root@k8s-master ~]# ps -ef |grep apiserver|grep true
image.png
1.1添加参数
[root@k8s-master ~]# grep -A 10 command /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
image.png
- --enable-aggregator-routing=true
kubeadm部署的在/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml这里修改,kubelet会监听这个yaml文件的变化修改这个文件后kubelet会将自动终止原有的 kube-apiserver的 Pod,并自动创建一个使用了新配置参数的 Pod 作为替代。
2,metrics-server部署
官方下载
wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml
修改components.yaml 文件,替换国内镜像源地址:
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ljck8s/metrics-server-amd64:v0.3.6
修改配置,根据群集设置
- --kubelet-insecure-tls #不要验证Kubelets提供的服务证书的CA。仅用于测试目的。
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP #metrics-server默认使用的是hostname,但是coredns中并没有三台物理机器的hostname和IP地址的关系,需要改为使用主机IP地址;
部署metrics-server
kubectl apply -f components.yaml
image.png
kubectl get pods -n kube-system
image.png
kubectl top pods -A
image.png
kubectl top node
image.png
在node节点上
docker ps -a |grep sh*** 可以找出名称中包含sh*** 的 容器
docker top CONTAINER ID
可以查看具体某个容器的 情况
image.png
docker stats 命令查看
docker stats 命令用来返回运行中的容器的实时数据流,
默认情况下,stats 使用参数-a或者--all,命令会每隔 1 秒钟刷新一次输出的内容直到你按下 ctrl + c。
docker stats -a
CONTAINER ID CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS
1ad181f01c76 0.00% 1.766MiB / 30.89GiB 0.01% 0B / 0B 0B / 0B 1
73c1189ddd0e 0.04% 1.178GiB / 2GiB 58.88% 0B / 0B 0B / 254kB 68
ed1a36493259 0.00% 1.25MiB / 30.89GiB 0.00% 0B / 0B 0B / 0B 1
05c08624b3d7 0.00% 1.543MiB / 30.89GiB 0.00% 0B / 0B 0B / 0B 1
9013e1d0a243 0.00% 1.578MiB / 30.89GiB 0.00% 0B / 0B 0B / 0B 1
[CONTAINER]:以短格式显示容器的 ID。
[CPU %]:CPU 的使用情况。
[MEM USAGE / LIMIT]:当前使用的内存和最大可以使用的内存。
[MEM %]:以百分比的形式显示内存使用情况。
[NET I/O]:网络 I/O 数据。
[BLOCK I/O]:磁盘 I/O 数据。
[PIDS]:PID 号。
格式化输出 docker stats --no-stream --format "table {{.Container}}\t{{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}"
image.png
上面的命令中我们只输出了 Name, CPUPerc 和 Memusage 三列。
下面是自定义的格式中可以使用的所有占位符:
.Container 根据用户指定的名称显示容器的名称或 ID。
.Name 容器名称。
.ID 容器 ID。
.CPUPerc CPU 使用率。
.MemUsage 内存使用量。
.NetIO 网络 I/O。
.BlockIO 磁盘 I/O。
.MemPerc 内存使用率。
.PIDs PID 号。
有了这些信息我们就可以完全按照自己的需求或者是偏好来控制 docker stats 命令输出的内容了。
4、日志分析方式:
k8s日志查看
kubectl logs <pod-name>
kubectl logs -f <pod-name> # 实时查看日志
kubectl logs -f test-huishi-server-6c68d8c769-5lf9z
docker日志查看
docker logs da0072b10205
参考链接:Kubernetes 集群分析查看内存,CPU - 简书
扩展阅读 从kubectl top看K8S监控
从kubectl top看K8S监控 - 简书
作者:前浪浪奔浪流
链接:https://www.jianshu.com/p/1e825ac69f40
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