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前面学了设置资源的requests和limits,这节课学习如何监控资源,根据监控资源使用情况,对requests和limits进行合理配置。

  1. 收集、获取实际资源使用情况

kubelet包含一个agent,名为cAdvisor,它会收集整个节点上运行的所有单独容器的资源消耗情况,这些信息可以通过一个附加组件Heapster来集中统计整个集群的监控信息

Heapster以pod的方式运行在某个节点上,他通过普通的kubernetes Service暴露服务,使外部可以通过一个稳定的ip地址访问。它从集群中所有的cAdvisor收集信息,然后通过一个单独的地址暴露。

启动Heapster

Google Container Engine上,Heapster默认已经启动

Minikuber上,作为一个插件使用,需要命令开启:$minikube addons enable heapster

其他类型的kubernetes集群运行heapster,参考:https://github.com/kubernetes/heapers

说明:启动heapster需要等几分钟

显示集群节点的cpu和内存使用量

kubectl top node

显示单独pod的cpu和内存使用量

kubectl top pod --all -namespaces

  1. 保存并分析历史资源的使用统计信息

top命令仅仅展示了当前的资源使用量,他不会显示从一小时、一天、一周前到现在的pod和cpu使用多少。cAdvisor和Heapster都只保存了一个很短时间窗的资源使用量数据。需要分许一段时间的pod和资源使用情况,必须使用额外的工具。Google container engine,可以通过google cloud monitoring来队进行进行监控,但对本地kubernetes集群,可以使用InfluxDB来存储统计数据,然后使用Grafana对数据进行可视化分析。

InfluxDB和Grafana

InfluxDB是一个用于存储应用指标,以及其他监控数据的开源的时序数据库。

Grafana是一个拥有华丽的web控制台的数据分析和可视化套件,也是开源的

它运行用户对InfluxDB中存储的数据进行可视化,同时发现应用程序的资源使用随着时间如何发生变化。

计算资源章节总结:

本章节讲了为了确保一切顺利运行,需要考虑pod的资源使用情况,同时为pod配置资源requests和limits

  • 指定资源requests,帮助kubernetes在集群内对pod进行调度

  • 指定资源limits,防止一个pod抢占其他pod的资源

  • 空闲的cpu时间根据容器的cpu requests来分配

  • 如果容器使用过量cpu,系统不会杀死这个容器,但是如果使用过量内存会被杀死

  • 在一个overcommited的系统,容器同样可以被杀死释放内存给更重要的pod,这基于pod的QoS等级和实际内存用量

  • 可以通过LimitRange对象为单个pod的资源requests和limits定义最小值、最大值和默认值

  • 可以通过ResourcesQuota对象限制一个命名空间中所有pod的可用资源数量

  • 要知道如何为pod设置合适的requests和limits,需要一段足够长时间内对pod资源的使用情况进行监控

http://www.hrbkazy.com/news/41618.html

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