容器监控实践—Heapster

概述

该项目将被废弃（RETIRED）

Heapster是Kubernetes旗下的一个项目，Heapster是一个收集者，并不是采集

• 1.Heapster可以收集Node节点上的cAdvisor数据：CPU、内存、网络和磁盘
• 2.将每个Node上的cAdvisor的数据进行汇总
• 3.按照kubernetes的资源类型来集合资源，比如Pod、Namespace
• 4.默认的metric数据聚合时间间隔是1分钟。还可以把数据导入到第三方工具ElasticSearch、InfluxDB、Kafka、Graphite
• 5.展示：Grafana或Google Cloud Monitoring

使用场景

• Heapster+InfluxDB+Grafana共同组成了一个流行的监控解决方案

• Kubernetes原生dashboard的监控图表信息来自heapster

• 在HPA（Horizontal Pod Autoscaling）中也用到了Heapster，HPA将Heapster作为Resource Metrics API，向其获取metric，作为水平扩缩容的监控依据

监控指标

流程：

1.Heapster首先从apiserver获取集群中所有Node的信息。
2.通过这些Node上的kubelet获取有用数据，而kubelet本身的数据则是从cAdvisor得到。
3.所有获取到的数据都被推到Heapster配置的后端存储中，并还支持数据的可视化。

部署

docker部署：

k8s中部署：

heapster.yml

influxdb.yml

注意修改镜像地址，k8s.gcr.io无法访问的话，修改为内网镜像地址，如替换为registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers

Heapster的参数

• source: 指定数据获取源，如kube-apiserver

inClusterConfig:

• kubeletPort: 指定kubelet的使用端口，默认10255
• kubeletHttps: 是否使用https去连接kubelets(默认：false)
• apiVersion: 指定K8S的apiversion
• insecure: 是否使用安全证书(默认：false)
• auth: 安全认证
• useServiceAccount: 是否使用K8S的安全令牌
• sink: 指定后端数据存储，这里指定influxdb数据库

Metrics列表

深入解析

架构图：

代码结构（https://github.com/kubernetes-retired/heapster）

heapster主函数（heapster/metrics/heapster.go）

主要流程：

• 创建数据源对象

• 创建后端存储对象list

• 创建处理metrics数据的processors

• 创建manager，并开启数据的获取及export的协程

• 开启Heapster server，并支持各类API

cAdvisor返回的原始数据包含了nodes和containers的相关数据，heapster需要创建各种processor，用于处理成不同类型的数据，比如pod, namespace, cluster，node的聚合，求和平均之类，processor有如下几种：

例如Pod的处理如下：

详细解析参考: https://segmentfault.com/a/1190000008863353

现状

heapster已经被官方废弃（k8s 1.11版本中，HPA已经不再从hepaster获取数据）

• CPU内存、HPA指标： 改为metrics-server
• 基础监控：集成到prometheus中，kubelet将metric信息暴露成prometheus需要的格式，使用Prometheus Operator
• 事件监控：集成到https://github.com/heptiolabs/eventrouter

基于Heapster的HPA

参考：基于Heapster的HPA

本文为容器监控实践系列文章，完整内容见：container-monitor-book