https://cloud.tencent.com/developer/article/1645042

一. 前言

kubectl top 可以很方便地查看node、pod 的实时资源使用情况:如CPU、内存。这篇文章会介绍其数据链路和实现原理,同时借 kubectl top 阐述 k8s 中的监控体系,窥一斑而知全豹。最后会解释常见的一些问题:

  • kubectl top 为什么会报错?
  • kubectl top node 怎么计算,和节点上直接 top 有什么区别?
  • kubectl top pod 怎么计算,包含 pause 吗?
  • kubectl top pod 和exec 进入 pod 后看到的 top 不一样?
  • kubectl top pod 和 docker stats得到的值为什么不同?

以下命令的运行环境为:

  • k8s 1.8
  • k8s 1.13

二. 使用

kubectl top 是基础命令,但是需要部署配套的组件才能获取到监控值

  • 1.8以下:部署 heapter
  • 1.8以上:部署 metric-server

kubectl top node: 查看node的使用情况

kubectl top pod: 查看 pod 的使用情况

不指定pod 名称,则显示命名空间下所有 pod,–containers可以显示 pod 内所有的container

指标含义:

  • 和 k8s中 的 request、limit 一致,CPU单位100m=0.1 内存单位1Mi=1024Ki
  • pod 的内存值是其实际使用量,也是做 limit 限制时判断 oom 的依据。pod的使用量等于其所有业务容器的总和,不包括 pause 容器,值等于 cadvisr中的 container_memory_working_set_bytes 指标
  • node 的值并不等于该 node 上所有 pod 值的总和,也不等于直接在机器上运行 top 或 free 看到的值

三. 实现原理

3.1 数据链路

kubectl top 、 k8s dashboard 以及 HPA 等调度组件使用的数据是一样,数据链路如下:

使用 heapster 时:apiserver 会直接将 metric 请求通过 proxy 的方式转发给集群内的 hepaster 服务。

而使用 metrics-server 时:apiserver 是通过 /apis/metrics.k8s.io/ 的地址访问 metric

这里可以对比下 kubect get pod 时的日志:

3.2 metric api

可以发现,heapster 使用的是 proxy 转发,而 metric-server 和普通 pod都是使用 api/xx 的资源接口,heapster采用的这种 proxy 方式是有问题的:

  • proxy 只是代理请求,一般用于问题排查,不够稳定,且版本不可控
  • heapster 的接口不能像 apiserver 一样有完整的鉴权以及 client 集成,两边都维护的话代价高,如 generic apiserver
  • pod 的监控数据是核心指标(HPA调度),应该和 pod 本身拥有同等地位,即 metric 应该作为一种资源存在,如 metrics.k8s.io 的形式,称之为 Metric Api

于是官方从 1.8 版本开始逐步废弃 heapster,并提出了上边 Metric api 的概念,而 metrics-server 就是这种概念下官方的一种实现,用于从 kubelet获取指标,替换掉之前的 heapster

3.3 kube-aggregator

有了 metrics-server 组件,采集到了需要的数据,也暴露了接口,但走到这一步和 heapster 其实没有区别,最关键的一步就是如何将打到 apiserver的 /apis/metrics.k8s.io 请求转发给 metrics-server 组件?解决方案就是:kube-aggregator

kube-aggregator 是对 apiserver 的有力扩展,它允许 k8s 的开发人员编写一个自己的服务,并把这个服务注册到 k8s 的 api 里面,即扩展 API,metric-server 其实在 1.7版本就已经完成了,只是在等 kube-aggregator 的出现。

kube-aggregator 是 apiserver 中的实现,有些 k8s 版本默认没开启,你可以加上这些配置来开启,他的核心功能是动态注册、发现汇总、安全代理

如 metric-server 注册 pod 和 node 时:

3.4 监控体系

在提出 metric api 的概念时,官方也提出了新的监控体系,监控资源被分为了2种:

  • Core metrics(核心指标):从 Kubelet、cAdvisor 等获取度量数据,再由metrics-server 提供给 Dashboard、HPA 控制器等使用。
  • Custom Metrics(自定义指标):由 Prometheus Adapter 提供 API custom.metrics.k8s.io,由此可支持任意Prometheus采集到的指标。

核心指标只包含 node 和 pod 的 cpu、内存等,一般来说,核心指标作 HPA 已经足够,但如果想根据自定义指标:如请求 qps/5xx 错误数来实现 HPA,就需要使用自定义指标了。

目前 Kubernetes 中自定义指标一般由 Prometheus 来提供,再利用 k8s-prometheus-adpater 聚合到 apiserver,实现和核心指标同样的效果。

3.5 kubelet

前面提到,无论是 heapster 还是 metric-server,都只是数据的中转和聚合,两者都是调用的 kubelet 的 api 接口获取的数据,而 kubelet 代码中实际采集指标的是 cadvisor 模块,你可以在 node 节点访问 10255 端口(1.11版本过后是10250端口)获取监控数据:

  • Kubelet Summary metrics: 127.0.0.1:10255/metrics,暴露 node、pod 汇总数据
  • Cadvisor metrics: 127.0.0.1:10255/metrics/cadvisor,暴露 container 维度数据

示例,容器的内存使用量:

Kubelet 虽然提供了 metric 接口,但实际监控逻辑由内置的 cAdvisor 模块负责,演变过程如下:

  • 从k8s 1.6开始,kubernetes 将 cAdvisor 开始集成在kubelet中,不需要单独配置
  • 从k8s 1.7开始,Kubelet metrics API 不再包含 cadvisor metrics,而是提供了一个独立的 API 接口来做汇总
  • 从 k8s 1.12 开始,cadvisor 监听的端口在k8s中被删除,所有监控数据统一由 Kubelet 的 API 提供

到这里为止,k8s 范围内的监控体系就结束了。

3.6 cadvisor

cadvisor 由谷歌开源,使用 Go 开发,cadvisor 不仅可以搜集一台机器上所有运行的容器信息,包括 CPU 使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况,还提供基础查询界面和 http 接口,方便其他组件进行数据抓取。在K8S 中集成在 Kubelet 里作为默认启动项,k8s 官方标配。

cadvisor 拿到的数据结构示例:

核心逻辑是通过 new 出来的 memoryStorage 以及 sysfs 实例,创建一个manager 实例,manager 的 interface 中定义了许多用于获取容器和 machine 信息的函数

cadvisor的指标解读:cgroup-v1(https://www.kernel.org/doc/Documentation/cgroup-v1/memory.txt)

cadvisor 获取指标时实际调用的是 runc/libcontainer 库,而 libcontainer 是对 cgroup 文件 的封装,即 cadvsior 也只是个转发者,它的数据来自于cgroup 文件。

3.7 cgroup

cgroup 文件中的值是监控数据的最终来源,如

  • mem usage 的值,来自于 /sys/fs/cgroup/memory/docker/[containerId]/memory.usage_in_bytes
  • 如果没限制内存,Limit=machine_mem,否则来自于 /sys/fs/cgroup/memory/docker/[id]/memory.limit_in_bytes
  • 内存使用率=memory.usage_in_bytes/memory.limit_in_bytes

一般情况下,cgroup文件夹下的内容包括CPU、内存、磁盘、网络等信息:

如 memory 下的几个常用的指标含义:

memory.stat 中的信息是最全的:

原理到这里结束,这里解释下最开始的 kubectl top 的几个问题:

四. 问题

4.1 kubectl top 为什么会报错

一般情况下 top 报错有以下几种,可以 kubectl top pod -v=10看到具体的调用日志:

  • 没有部署 heapster 或者 metric-server,或者 pod 运行异常,可以排查对应 pod 日志
  • 要看的 pod 刚刚建出来,还没来得及采集指标,报 not found 错误,默认 1 分钟
  • 以上两种都不是,可以检查下 kubelet 的 10255 端口是否开放,默认情况下会使用这个只读端口获取指标,也可以在 heapster 或 metric-server 的配置中增加证书,换成 10250 认证端口

4.2 kubectl top pod 内存怎么计算,包含 pause容器吗

每次启动 pod,都会有一个 pause 容器,既然是容器就一定有资源消耗(一般在 2-3M 的内存),cgroup 文件中,业务容器和 pause 容器都在同一个 pod的文件夹下。

但 cadvisor 在查询 pod 的内存使用量时,是先获取了 pod 下的container列表,再逐个获取container的内存占用,不过这里的 container 列表并没有包含 pause,因此最终 top pod 的结果也不包含 pause 容器

pod 的内存使用量计算

kubectl top pod 得到的内存使用量,并不是 cadvisor 中的 container_memory_usage_bytes,而是 container_memory_working_set_bytes,计算方式为:

  • container_memory_usage_bytes = container_memory_rss + container_memory_cache + kernel memory
  • container_memory_working_set_bytes = container_memory_usage_bytes – total_inactive_file(未激活的匿名缓存页)

container_memory_working_set_bytes 是容器真实使用的内存量,也是 limit限制时的 oom 判断依据。

cadvisor 中的 container_memory_usage_bytes 对应 cgroup 中的 memory.usage_in_bytes 文件,但 container_memory_working_set_bytes 并没有具体的文件,他的计算逻辑在 cadvisor 的代码中,如下:

同理,node 的内存使用量也是 container_memory_working_set_bytes。

4.3 kubectl top node 怎么计算,和节点上直接 top 有什么区别

kubectl top node 得到的 cpu 和内存值,并不是节点上所有 pod 的总和,不要直接相加。top node 是机器上 cgroup 根目录下的汇总统计

在机器上直接 top 命令看到的值和 kubectl top node 不能直接对比,因为计算逻辑不同,如内存,大致的对应关系是(前者是机器上 top,后者是 kubectl top):

rss + cache = (in)active_anon + (in)active_file

4.4 kubectl top pod 和 exec 进入 pod 后看到的 top 不一样

top 命令的差异和上边一致,无法直接对比,同时,就算你对 pod 做了 limit 限制,pod 内的 top 看到的内存和 cpu 总量仍然是机器总量,并不是pod 可分配量

  • 进程的RSS为进程使用的所有物理内存(file_rss+anon_rss),即Anonymous pages+Mapped apges(包含共享内存)
  • cgroup RSS为(anonymous and swap cache memory),不包含共享内存。两者都不包含file cache

4.5 kubectl top pod 和 docker stats得到的值为什么不同?

docker stats dockerID 可以看到容器当前的使用量:

如果你的 pod 中只有一个 container,你会发现 docker stats 值不等于kubectl top 的值,既不等于 container_memory_usage_bytes,也不等于container_memory_working_set_bytes。

因为docker stats 和 cadvisor 的计算方式不同,总体值会小于 kubectl top:计算逻辑是:

docker stats = container_memory_usage_bytes - container_memory_cache

五. 后记

一般情况下,我们并不需要时刻关心 node 或 pod 的使用量,因为有集群自动扩缩容(cluster-autoscaler)和 pod 水平扩缩容(HPA)来应对这两种资源变化,资源指标的意义更适合使用 prometheus 来持久化 cadvisor 的数据,用于回溯历史或者发送报警。

其他补充:

  • 虽然 kubectl top help 中显示支持 Storage,但直到 1.16 版本仍然不支持
  • 1.13 之前需要 heapster,1.13 以后需要 metric-server,这部分 kubectl top help 的输出 有误,里面只提到了heapster
  • k8s dashboard 中的监控图默认使用的是 heapster,切换为 metric-server后数据会异常,需要多部署一个metric-server-scraper 的 pod 来做接口转换,具体参考 pr:https://github.com/kubernetes/dashboard/pull/3504

六. 参考资料

  • https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/issues/193
  • https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/83247
  • https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/11215447.html
  • https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter/blob/master/docs/walkthrough.md#quantity-values
  • https://github.com/fabric8io/kansible/blob/master/vendor/k8s.io/kubernetes/docs/design/resources.md
  • https://erdong.site/linux/system/computer-unit-conversion.html
  • https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#meaning-of-cpu
  • https://access.redhat.com/documentation/zh-cn/red_hat_enterprise_linux/6/html/resource_management_guide/sec-memory
  • https://www.kernel.org/doc/Documentation/cgroup-v1/memory.txt
  • https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/11215447.html
  • https://github.com/moby/moby/issues/10824
  • https://github.com/docker/cli/pull/80

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