Kubernetes — 安装 Metrics Server

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云物互联 2021-07-19 10:40:16 博主文章分类：Kubernetes 云原生 ©著作权

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Kubernetes Metrics Server
启用 API Aggregator
安装 Metrics Server

Kubernetes Metrics Server

Kubernetes Metrics Server 是 Cluster 的核心监控数据的聚合器，kubeadm 默认是不部署的。

Metrics Server 供 Dashboard 等其他组件使用，是一个扩展的 APIServer，依赖于 API Aggregator。所以，在安装 Metrics Server 之前需要先在 kube-apiserver 中开启 API Aggregator。

Metrics API 只可以查询当前的度量数据，并不保存历史数据。
Metrics API URI 为 /apis/metrics.k8s.io/，在 k8s.io/metrics 下维护。
必须部署 metrics-server 才能使用该 API，metrics-server 通过调用 kubelet Summary API 获取数据。

使用 Metrics Server 有必备两个条件：

API Server 启用 Aggregator Routing 支持。否则 API Server 不识别请求：

Error from server (ServiceUnavailable): the server is currently unable to handle the request (get pods.metrics.k8s.io)

API Server 能访问 Metrics Server Pod IP。否则 API Server 无法访问 Metrics Server：

E1223 07:23:04.330206       1 available_controller.go:420] v1beta1.metrics.k8s.io failed with: failing or missing response from https://10.171.248.214:4443/apis/metrics.k8s.io/v1beta1: Get https://10.171.248.214:4443/apis/metrics.k8s.io/v1beta1: net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)

启用 API Aggregator

API Aggregation 允许在不修改 Kubernetes 核心代码的同时扩展 Kubernetes API，即：将第三方服务注册到 Kubernetes API 中，这样就可以通过 Kubernetes API 来访问第三方服务了，例如：Metrics Server API。

注：另外一种扩展 Kubernetes API 的方法是使用 CRD（Custom Resource Definition，自定义资源定义）。

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。

$ ps -ef | grep apiserver
root     23896 29500  0 12:40 pts/0    00:00:00 grep --color=auto apiserver
root     28613 28551  1 12月21 ?      01:05:29 kube-apiserver --advertise-address=192.168.0.112 --allow-privileged=true --authorization-mode=Node,RBAC --client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt --enable-admission-plugins=NodeRestriction --enable-bootstrap-token-auth=true --etcd-cafile=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt --etcd-certfile=/etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt --etcd-keyfile=/etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key --etcd-servers=https://127.0.0.1:2379 --insecure-port=0 --kubelet-client-certificate=/etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crt --kubelet-client-key=/etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.key --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname --proxy-client-cert-file=/etc/kubernetes/pki/front-proxy-client.crt --proxy-client-key-file=/etc/kubernetes/pki/front-proxy-client.key --requestheader-allowed-names=front-proxy-client --requestheader-client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt --requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra- --requestheader-group-headers=X-Remote-Group --requestheader-username-headers=X-Remote-User --secure-port=6443 --service-account-key-file=/etc/kubernetes/pki/sa.pub --service-cluster-ip-range=172.16.0.0/16 --tls-cert-file=/etc/kubernetes/pki/apiserver.crt --tls-private-key-file=/etc/kubernetes/pki/apiserver.key

修改每个 API Server 的 kube-apiserver.yaml 配置开启 Aggregator Routing：修改 manifests 配置后会 API Server 会自动重启生效。

$ vi /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
...
spec:
  containers:
  - command:
...
  - --enable-aggregator-routing=true

安装 Metrics Server

检查 Cluster 是否安装了 Metrics Server：

$ kubectl top pods
Error from server (NotFound): the server could not find the requested resource (get services http:heapster:)

部署 Metrics Server：

# 下载 YAML 文件
wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.4.1/components.yaml

# 编辑修改 metrics-server 的启动参数：
#  --kubelet-insecure-tls 跳过 TLS 认证，否则会出现 x509 的认证问题，用于测试环境。
#  --kubelet-preferred-address-types=InternalIP 使用 Node IP 进行通信。
      - args:
        - --cert-dir=/tmp
        - --secure-port=4443
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
        - --kubelet-use-node-status-port
        - --kubelet-insecure-tls

# 部署
$ kubectl apply -f components.yaml
serviceaccount/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
service/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created

注意：如果出现了 ErrImagePull 的问题，那么意味着 k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server:v0.4.1 镜像下载失败了：

$ docker pull k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server:v0.4.1
Error response from daemon: Get https://k8s.gcr.io/v2/: net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)

这时候就需要我们在每个节点上都手动的下载镜像了：

$ docker pull bitnami/metrics-server:0.4.1

$ docker tag bitnami/metrics-server:0.4.1 k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server:v0.4.1

$ docker images
REPOSITORY                                                        TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
bitnami/metrics-server                                            0.4.1               4fb6df85a88d        6 hours ago         171MB
k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server                          v0.4.1              4fb6df85a88d        6 hours ago         171MB

然后再次执行 Metrics Server 的部署指令。

检查 Metrics Server Service：

$ kubectl get svc --all-namespaces | grep metrics-server
kube-system   metrics-server   ClusterIP   172.16.128.176   <none>        443/TCP                  5h55m

检查 API Server 是否可以连通 Metrics Server：

$ kubectl describe svc metrics-server -n kube-system
Name:              metrics-server
Namespace:         kube-system
Labels:            k8s-app=metrics-server
Annotations:       Selector:  k8s-app=metrics-server
Type:              ClusterIP
IP:                172.16.128.176
Port:              https  443/TCP
TargetPort:        https/TCP
Endpoints:         10.171.248.214:4443
Session Affinity:  None
Events:            <none>

# 在 Master Node 上 Ping。
$ ping 10.171.248.214
64 bytes from 10.171.248.214: icmp_seq=1 ttl=63 time=0.282 ms

检查 Metrics Server：

$ kubectl top nodes
NAME           CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
k8s-master-1   174m         8%     1156Mi          66%
k8s-master-2   123m         6%     1134Mi          65%
k8s-master-3   104m         5%     1075Mi          61%
k8s-node-1     78m          3%     853Mi           49%
k8s-node-2     78m          3%     824Mi           47%