From 388ac4d825349fe784fa16e95e596b88ed6b6bfc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: huangminjie Date: Sun, 1 May 2022 00:07:40 +0800 Subject: [PATCH] [zh] sync content/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline.md --- .../resource-metrics-pipeline.md | 417 ------------------ .../resource-metrics-pipeline.md | 2 + 2 files changed, 2 insertions(+), 417 deletions(-) delete mode 100644 content/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline.md diff --git a/content/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline.md b/content/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline.md deleted file mode 100644 index 7318664952..0000000000 --- a/content/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline.md +++ /dev/null @@ -1,417 +0,0 @@ ---- -title: 资源指标管道 -content_type: concept ---- - - - - - - -对于 Kubernetes，_Metrics API_ 提供了一组基本的指标，以支持自动伸缩和类似的用例。 -该 API 提供有关节点和 Pod 的资源使用情况的信息， -包括 CPU 和内存的指标。如果将 Metrics API 部署到集群中， -那么 Kubernetes API 的客户端就可以查询这些信息，并且可以使用 Kubernetes 的访问控制机制来管理权限。 - -[HorizontalPodAutoscaler](/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/) (HPA) 和 -[VerticalPodAutoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler#readme) (VPA) -使用 metrics API 中的数据调整工作负载副本和资源，以满足客户需求。 - -你也可以通过 [`kubectl top`](/zh/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#top) 命令来查看资源指标。 - -{{< note >}} - -Metrics API 及其启用的指标管道仅提供最少的 CPU 和内存指标，以启用使用 HPA 和/或 VPA 的自动扩展。 -如果你想提供更完整的指标集，你可以通过部署使用 _Custom Metrics API_ 的第二个 -[指标管道](/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-usage-monitoring/#full-metrics-pipeline) 来作为简单的 Metrics API 的补充。 -{{< /note >}} - - -图 1 说明了资源指标管道的架构。 - -{{< mermaid >}} -flowchart RL -subgraph cluster[Cluster] -direction RL -S[

] -A[Metrics-
Server] -subgraph B[Nodes] -direction TB -D[cAdvisor] --> C[kubelet] -E[Container
runtime] --> D -E1[Container
runtime] --> D -P[pod data] -.- C -end -L[API
server] -W[HPA] -C ---->|Summary
API| A -->|metrics
API| L --> W -end -L ---> K[kubectl
top] -classDef box fill:#fff,stroke:#000,stroke-width:1px,color:#000; -class W,B,P,K,cluster,D,E,E1 box -classDef spacewhite fill:#ffffff,stroke:#fff,stroke-width:0px,color:#000 -class S spacewhite -classDef k8s fill:#326ce5,stroke:#fff,stroke-width:1px,color:#fff; -class A,L,C k8s -{{< /mermaid >}} - - -图 1. 资源指标管道 - -图中从右到左的架构组件包括以下内容： - -* [cAdvisor](https://github.com/google/cadvisor): 用于收集、聚合和公开 Kubelet 中包含的容器指标的守护程序。 -* [kubelet](/zh/docs/concepts/overview/components/#kubelet): 用于管理容器资源的节点代理。 - 可以使用 `/metrics/resource` 和 `/stats` kubelet API 端点访问资源指标。 -* [Summary API](#summary-api-source): kubelet 提供的 API，用于发现和检索可通过 `/stats` 端点获得的每个节点的汇总统计信息。 -* [metrics-server](#metrics-server): 集群插件组件，用于收集和聚合从每个 kubelet 中提取的资源指标。 - API 服务器提供 Metrics API 以供 HPA、VPA 和 `kubectl top` 命令使用。 Metrics Server 是 Metrics API 的参考实现。 -* [Metrics API](#metrics-api): Kubernetes API 支持访问用于工作负载自动缩放的 CPU 和内存。 - 要在你的集群中进行这项工作，你需要一个提供 Metrics API 的 API 扩展服务器。 - - - {{< note >}} - cAdvisor 支持从 cgroups 读取指标，它适用于 Linux 上的典型容器运行时。 - 如果你使用基于其他资源隔离机制的容器运行时，例如虚拟化，那么该容器运行时必须支持 - [CRI 容器指标](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-node/cri-container-stats.md) - 以便 kubelet 可以使用指标。 - {{< /note >}} - - - - -## Metrics API {#the-metrics-api} - -{{< feature-state for_k8s_version="1.8" state="beta" >}} - -metrics-server 实现了 Metrics API。此 API 允许你访问集群中节点和 Pod 的 CPU 和内存使用情况。 -它的主要作用是将资源使用指标提供给 K8s 自动缩放器组件。 - -下面是一个 `minikube` 节点的 Metrics API 请求示例，通过 `jq` 管道处理以便于阅读： - -```shell -kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube" | jq '.' -``` - - -这是使用 `curl` 来执行的相同 API 调用： - -```shell -curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube -``` - - -响应示例： - -```json -{ - "kind": "NodeMetrics", - "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1", - "metadata": { - "name": "minikube", - "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube", - "creationTimestamp": "2022-01-27T18:48:43Z" - }, - "timestamp": "2022-01-27T18:48:33Z", - "window": "30s", - "usage": { - "cpu": "487558164n", - "memory": "732212Ki" - } -} -``` - - - -下面是一个 `kube-system` 命名空间中的 `kube-scheduler-minikube` Pod 的 Metrics API 请求示例， -通过 `jq` 管道处理以便于阅读： - -```shell -kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube" | jq '.' -``` - - -这是使用 `curl` 来完成的相同 API 调用： - -```shell -curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube -``` - - -响应示例： - -```json -{ - "kind": "PodMetrics", - "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1", - "metadata": { - "name": "kube-scheduler-minikube", - "namespace": "kube-system", - "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube", - "creationTimestamp": "2022-01-27T19:25:00Z" - }, - "timestamp": "2022-01-27T19:24:31Z", - "window": "30s", - "containers": [ - { - "name": "kube-scheduler", - "usage": { - "cpu": "9559630n", - "memory": "22244Ki" - } - } - ] -} -``` - - - -Metrics API 在 [k8s.io/metrics](https://github.com/kubernetes/metrics) 代码库中定义。 -你必须启用 [API 聚合层](/zh/docs/tasks/extend-kubernetes/configure-aggregation-layer/)并为 -`metrics.k8s.io` API 注册一个 [APIService](/zh/docs/reference/kubernetes-api/cluster-resources/api-service-v1/)。 - -要了解有关 Metrics API 的更多信息， -请参阅资源 [Resource Metrics API Design](https://github.com/kubernetes/design-proposals-archive/blob/main/instrumentation/resource-metrics-api.md)、 -[metrics-server 代码库](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server) 和 -[Resource Metrics API](https://github.com/kubernetes/metrics#resource-metrics-api)。 - - -{{< note >}} -你必须部署提供 Metrics API 服务的 metrics-server 或其他适配器才能访问它。 -{{< /note >}} - - -## 度量资源用量 {#measuring-resource-usage} - -### CPU - -CPU 报告为以 cpu 为单位测量的平均核心使用率。在 Kubernetes 中， -一个 cpu 相当于云提供商的 1 个 vCPU/Core，以及裸机 Intel 处理器上的 1 个超线程。 - -该值是通过对内核提供的累积 CPU 计数器（在 Linux 和 Windows 内核中）取一个速率得出的。 -用于计算 CPU 的时间窗口显示在 Metrics API 的窗口字段下。 - -要了解更多关于 Kubernetes 如何分配和测量 CPU 资源的信息，请参阅 -[CPU 的含义](/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#meaning-of-cpu)。 - - -### 内存 {#memory} - -内存报告为在收集度量标准的那一刻的工作集大小，以字节为单位。 - -在理想情况下，“工作集”是在内存压力下无法释放的正在使用的内存量。 -然而，工作集的计算因主机操作系统而异，并且通常大量使用启发式算法来产生估计。 - -Kubernetes 模型中，容器工作集是由容器运行时计算的与相关容器关联的匿名内存。 -工作集指标通常还包括一些缓存（文件支持）内存，因为主机操作系统不能总是回收页面。 - -要了解有关 Kubernetes 如何分配和测量内存资源的更多信息， -请参阅[内存的含义](/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#meaning-of-memory)。 - - -## Metrics 服务器 {#metrics-server} - -metrics-server 从 kubelet 中获取资源指标，并通过 Metrics API 在 Kubernetes API 服务器中公开它们，以供 HPA 和 VPA 使用。 -你还可以使用 `kubectl top` 命令查看这些指标。 - -metrics-server 使用 Kubernetes API 来跟踪集群中的节点和 Pod。metrics-server 服务器通过 HTTP 查询每个节点以获取指标。 -metrics-server 还构建了 Pod 元数据的内部视图，并维护 Pod 健康状况的缓存。 -缓存的 Pod 健康信息可通过 metrics-server 提供的扩展 API 获得。 - -例如，对于 HPA 查询，metrics-server 需要确定哪些 Pod 满足 Deployment 中的标签选择器。 - - -metrics-server 调用 [kubelet](/zh/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet/) API -从每个节点收集指标。根据它使用的度量服务器版本： - -* 版本 v0.6.0+ 中，使用指标资源端点 `/metrics/resource` -* 旧版本中使用 Summary API 端点 `/stats/summary` - - - -了解更多 metrics-server，参阅 [metrics-server 代码库](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server)。 - -你还可以查看以下内容： - -* [metrics-server 设计](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/instrumentation/metrics-server.md) -* [metrics-server FAQ](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/blob/master/FAQ.md) -* [metrics-server known issues](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/blob/master/KNOWN_ISSUES.md) -* [metrics-server releases](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases) -* [Horizontal Pod Autoscaling](/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/) - - - -### Summary API 来源 - -[Kubelet](/zh/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet/) 在节点、卷、Pod 和容器级别收集统计信息， -并在[Summary API](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/7d309e0104fedb57280b261e5677d919cb2a0e2d/staging/src/k8s.io/kubelet/pkg/apis/stats/v1alpha1/types.go) -中提供它们的统计信息供消费者阅读。 - - - -下面是一个 `minikube` 节点的 Summary API 请求示例： - -```shell -kubectl get --raw "/api/v1/nodes/minikube/proxy/stats/summary" -``` - - -这是使用 `curl` 来执行的相同 API 调用： - -```shell -curl http://localhost:8080/api/v1/nodes/minikube/proxy/stats/summary -``` - -{{< note >}} - -从 metrics-server 0.6.x 开始，Summary API `/stats/summary` 端点被 `/metrics/resource` 端点替换。 -{{< /note >}} diff --git a/content/zh/docs/tasks/debug/debug-cluster/resource-metrics-pipeline.md b/content/zh/docs/tasks/debug/debug-cluster/resource-metrics-pipeline.md index 7318664952..ac5f488edd 100644 --- a/content/zh/docs/tasks/debug/debug-cluster/resource-metrics-pipeline.md +++ b/content/zh/docs/tasks/debug/debug-cluster/resource-metrics-pipeline.md @@ -1,6 +1,7 @@ --- title: 资源指标管道 content_type: concept +weight: 15 ---