容器监控实践—kube-state-metrics

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
• ReplicaSet Metrics
• ReplicationController Metrics
• ResourceQuota Metrics
• Service Metrics
• StatefulSet Metrics
• Namespace 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)
• 1. 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

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