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容器监控之kube-state-metrics

yimo~
2019-06-04 16:53:36

概述

已经有了cadvisor、heapster(metric server),几乎容器运行的所有指标都能拿到,但是下面这种情况却无能为力:

  • 我调度了多少个replicas?现在可用的有几个?
  • 多少个Pod是running/stopped/terminated状态?
  • Pod重启了多少次?
  • 我有多少job在运行中

而这些则是kube-state-metrics提供的内容,它基于client-go开发,轮询Kubernetes API,并将Kubernetes的结构化信息转换为metrics。

功能

kube-state-metrics提供的指标,按照阶段分为三种类别:

  • 1.实验性质的:k8s api中alpha阶段的或者spec的字段。
  • 2.稳定版本的:k8s中不向后兼容的主要版本的更新
  • 3.被废弃的:已经不在维护的。

指标类别包括:

  • CronJob Metrics
  • DaemonSet Metrics
  • Deployment Metrics
  • Job Metrics
  • LimitRange Metrics
  • Node Metrics
  • PersistentVolume Metrics
  • PersistentVolumeClaim Metrics
  • Pod Metrics
  • Pod Disruption Budget Metrics
  • Horizontal Pod Autoscaler Metrics
  • Endpoint Metrics
  • Secret Metrics
  • ConfigMap Metrics
  • …..

以pod为例:

  • kube_pod_info
  • kube_pod_owner
  • kube_pod_status_phase
  • kube_pod_status_ready
  • kube_pod_status_scheduled
  • kube_pod_container_status_waiting
  • kube_pod_container_status_terminated_reason

使用

部署清单

 kube-state-metrics/
    ├── kube-state-metrics-cluster-role-binding.yaml
    ├── kube-state-metrics-cluster-role.yaml
    ├── kube-state-metrics-deployment.yaml
    ├── kube-state-metrics-role-binding.yaml
    ├── kube-state-metrics-role.yaml
    ├── kube-state-metrics-service-account.yaml
    ├── kube-state-metrics-service.yaml

主要镜像有:
image: quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.5.0
image: k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.3(参考metric server文章,用于扩缩容)

对于pod的资源限制,一般情况下:

200MiB memory 0.1 cores

超过100节点的集群:

2MiB memory per node 0.001 cores per node

kube-state-metrics做过一次性能优化,具体内容参考下文

部署成功后,prometheus的target会出现如下标志

因为kube-state-metrics-service.yaml中有prometheus.io/scrape: ‘true’标识,因此会将metric暴露给prometheus,而Prometheus会在kubernetes-service-endpoints这个job下自动发现kube-state-metrics,并开始拉取metrics,无需其他配置。

使用kube-state-metrics后的常用场景有:

  • 存在执行失败的Job: kube_job_status_failed{job=”kubernetes-service-endpoints”,k8s_app=”kube-state-metrics”}==1
  • 集群节点状态错误: kube_node_status_condition{condition=”Ready”,status!=”true”}==1
  • 集群中存在启动失败的Pod:kube_pod_status_phase{phase=~”Failed|Unknown”}==1
  • 最近30分钟内有Pod容器重启: changes(kube_pod_container_status_restarts[30m])>0

配合报警可以更好地监控集群的运行

与metric-server的对比

  • metric-server(或heapster)是从api-server中获取cpu、内存使用率这种监控指标,并把他们发送给存储后端,如influxdb或云厂商,他当前的核心作用是:为HPA等组件提供决策指标支持。
  • kube-state-metrics关注于获取k8s各种资源的最新状态,如deployment或者daemonset,之所以没有把kube-state-metrics纳入到metric-server的能力中,是因为他们的关注点本质上是不一样的。metric-server仅仅是获取、格式化现有数据,写入特定的存储,实质上是一个监控系统。而kube-state-metrics是将k8s的运行状况在内存中做了个快照,并且获取新的指标,但他没有能力导出这些指标
  • 换个角度讲,kube-state-metrics本身是metric-server的一种数据来源,虽然现在没有这么做。
  • 另外,像Prometheus这种监控系统,并不会去用metric-server中的数据,他都是自己做指标收集、集成的(Prometheus包含了metric-server的能力),但Prometheus可以监控metric-server本身组件的监控状态并适时报警,这里的监控就可以通过kube-state-metrics来实现,如metric-serverpod的运行状态。

深入解析

kube-state-metrics本质上是不断轮询api-server,代码结构也很简单
主要代码目录

.
├── collectors
│   ├── builder.go
│   ├── collectors.go
│   ├── configmap.go
│   ......
│   ├── testutils.go
│   ├── testutils_test.go
│   └── utils.go
├── constant
│   └── resource_unit.go
├── metrics
│   ├── metrics.go
│   └── metrics_test.go
├── metrics_store
│   ├── metrics_store.go
│   └── metrics_store_test.go
├── options
│   ├── collector.go
│   ├── options.go
│   ├── options_test.go
│   ├── types.go
│   └── types_test.go
├── version
│   └── version.go
└── whiteblacklist
    ├── whiteblacklist.go
    └── whiteblacklist_test.go

所有类型:

var (
    DefaultNamespaces = NamespaceList{metav1.NamespaceAll}
    DefaultCollectors = CollectorSet{
        "daemonsets":               struct{}{},
        "deployments":              struct{}{},
        "limitranges":              struct{}{},
        "nodes":                    struct{}{},
        "pods":                     struct{}{},
        "poddisruptionbudgets":     struct{}{},
        "replicasets":              struct{}{},
        "replicationcontrollers":   struct{}{},
        "resourcequotas":           struct{}{},
        "services":                 struct{}{},
        "jobs":                     struct{}{},
        "cronjobs":                 struct{}{},
        "statefulsets":             struct{}{},
        "persistentvolumes":        struct{}{},
        "persistentvolumeclaims":   struct{}{},
        "namespaces":               struct{}{},
        "horizontalpodautoscalers": struct{}{},
        "endpoints":                struct{}{},
        "secrets":                  struct{}{},
        "configmaps":               struct{}{},
    }
)

构建对应的收集器

Family即一个类型的资源集合,如job下的kube_job_info、kube_job_created,都是一个FamilyGenerator实例

metrics.FamilyGenerator{
            Name: "kube_job_info",
            Type: metrics.MetricTypeGauge,
            Help: "Information about job.",
            GenerateFunc: wrapJobFunc(func(j *v1batch.Job) metrics.Family {
                return metrics.Family{&metrics.Metric{
                    Name:  "kube_job_info",
                    Value: 1,
                }}
            }),
        },
func (b *Builder) buildCronJobCollector() *Collector {
   // 过滤传入的白名单
    filteredMetricFamilies := filterMetricFamilies(b.whiteBlackList, cronJobMetricFamilies)
    composedMetricGenFuncs := composeMetricGenFuncs(filteredMetricFamilies)
  // 将参数写到header中
    familyHeaders := extractMetricFamilyHeaders(filteredMetricFamilies)
  // NewMetricsStore实现了client-go的cache.Store接口,实现本地缓存。
    store := metricsstore.NewMetricsStore(
        familyHeaders,
        composedMetricGenFuncs,
    )
  // 按namespace构建Reflector,监听变化
    reflectorPerNamespace(b.ctx, b.kubeClient, &batchv1beta1.CronJob{}, store, b.namespaces, createCronJobListWatch)

    return NewCollector(store)
}

性能优化:

kube-state-metrics在之前的版本中暴露出两个问题:

  1. metrics接口响应慢(10-20s)
  2. 内存消耗太大,导致超出limit被杀掉

问题一的方案就是基于client-go的cache tool实现本地缓存,具体结构为:

var cache = map[uuid][]byte{}

问题二的的方案是:对于时间序列的字符串,是存在很多重复字符的(如namespace等前缀筛选),可以用指针或者结构化这些重复字符。

优化点和问题

  • 1.因为kube-state-metrics是监听资源的add、delete、update事件,那么在kube-state-metrics部署之前已经运行的资源,岂不是拿不到数据?kube-state-metric利用client-go可以初始化所有已经存在的资源对象,确保没有任何遗漏
  • 2.kube-state-metrics当前不会输出metadata信息(如help和description)
  • 3.缓存实现是基于golang的map,解决并发读问题当期是用了一个简单的互斥锁,应该可以解决问题,后续会考虑golang的sync.Map安全map。
  • 4.kube-state-metrics通过比较resource version来保证event的顺序
  • 5.kube-state-metrics并不保证包含所有资源

监控数据展示

基于kube-state-metrics的监控数据,可以组装一些常用的监控面板,如下面的grafana面板

 

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