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文档首页/ 云容器引擎 CCE/ 最佳实践/ 弹性伸缩/ 基于Prometheus指标的弹性伸缩实践

基于Prometheus指标的弹性伸缩实践

更新时间:2025-01-08 GMT+08:00
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Kubernetes默认的HPA策略只支持基于CPU和内存的自动伸缩,在复杂的业务场景中,仅使用CPU和内存使用率指标进行弹性伸缩往往无法满足日常运维需求。为此,CCE提供云原生监控插件(kube-prometheus-stack),可全面对接开源Prometheus生态,支持类型丰富的组件监控,并提供了多种开箱即用的预置监控大盘。本文介绍如何将华为云Prometheus指标转换成HPA可用的指标,从而为应用提供更加便捷的扩缩机制。

前提条件

步骤一:安装云原生监控插件

  1. 登录CCE控制台,单击集群名称进入集群,单击左侧导航栏的“插件中心”。
  2. 在“插件中心”页面右侧找到云原生监控插件,单击“安装”。

    建议您关注以下配置,其他配置可按需进行设置。详情请参见云原生监控插件
    • 本地数据存储:使用本地存储监控数据,监控数据可选择是否上报至AOM或三方监控平台。
    • 自定义指标采集:该配置在本实践中必须选择开启,否则将无法采集自定义指标。

  3. 插件配置完成后,单击“安装”。

步骤二:获取Prometheus监控数据

本文中通过与Pod相关的指标进行HPA扩缩,例如Pod自身维度的指标。您也可以通过与Pod不相关的的指标进行HPA扩缩,例如外部ELB指标,请参见基于ELB监控指标的弹性伸缩实践

下文介绍如何部署sample-app应用,并通过Prometheus标准方式暴露container_memory_working_set_bytes_per_second的指标用来标识容器内存工作集每秒字节。关于Prometheus指标的更多信息,请参见metric_type

  1. 部署测试应用。

    1. 创建sample-app.yaml文件,内容如下:
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      metadata:
        name: sample-app
        labels:
          app: sample-app
      spec:
        replicas: 1
        selector:
          matchLabels:
            app: sample-app
        template:
          metadata: 
            labels:
              app: sample-app
          spec:
            containers: 
            - image: swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/container/autoscale-demo:v0.1.2 #示例镜像
              name: metrics-provider 
              resources:
                requests:
                  cpu: 250m
                  memory: 512Mi
                limits:
                  cpu: 250m
                  memory: 512Mi
              ports:
              - name: http
                containerPort: 8080   #容器暴露的端口
            imagePullSecrets:
              - name: default-secret
      ---
      apiVersion: v1
      kind: Service
      metadata:
        name: sample-app
        namespace: default
        labels: 
          app: sample-app
      spec:
        ports: 
          - port: 80
            name: http
            protocol: TCP
            targetPort: 8080
        selector:
          app: sample-app 
        type: ClusterIP 
      说明:

      该应用将暴露指标container_memory_working_set_bytes_per_second,用于查看容器每秒的工作内存大小。

    2. 创建工作负载。
      kubectl apply -f sample-app.yaml

  2. 创建ServiceMonitor监控自定义指标。

    1. 创建servicemonitor.yaml文件,内容如下:
      apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 
      kind: ServiceMonitor
      metadata:
        name: sample-app  # ServiceMonitor名称
        namespace: default
      spec:
        endpoints:        # 定义要监控的服务的端点,包括名称、端口、路径、协议等信息
        - interval: 30s   # 表示Prometheus Operator将每30秒检查一次服务是否需要添加到监控目标列表中
          port: http
          path: /metrics
        namespaceSelector:
          any: true
        selector: 
          matchLabels:
            app: sample-app  #需要采集数据的对象标签
    2. 创建ServiceMonitor。
      kubectl apply -f servicemonitor.yaml

步骤三:修改配置文件

  1. 修改Prometheus的adapter-config配置项,通过修改adapter-config中rules字段将Prometheus暴露出的指标转换为HPA可关联的指标。

    kubectl -n monitoring edit configmap user-adapter-config

  2. 在rules字段下添加自定义指标采集规则。如果您需要增加多个采集规则,可在rules字段下添加多个配置,关于采集规则配置详情请参见Metrics Discovery and Presentation Configuration

    自定义采集规则示例如下:
    rules:
    - seriesQuery: container_memory_working_set_bytes{namespace!="",pod!=""}
      resources:
        overrides:
          namespace: 
            resource: namespace
          pod: 
    	resource: pod
      name:
        matches: ^(.*)_bytes
        as: ${1}_bytes_per_second #此处${1}取值为matches:"^(.*)_bytes"中^(.*)匹配到的值
      metricsQuery: sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}) by (<<.GroupBy>>)
    • seriesQuery:PromQL请求数据(用户需要查询的指标,可根据实际情况填写)。
    • metricsQuery:对seriesQuery中PromQL请求的数据进行聚合操作。
    • resources:是PromQL里的数据Label,与resource进行匹配。此处的resource是指集群内的api-resource,例如Pod、Namespace和Node。您可以通过kubectl api-resources -o wide命令查看。此处Key对应Prometheus数据中的LabelName,请确认Prometheus指标数据中有此LabelName。
    • name:指根据正则匹配把Prometheus指标名转为比较可读的指标名,此处将container_memory_working_set_bytes转为container_memory_working_set_bytes_per_second。

  3. 重新部署monitoring命名空间下的custom-metrics-apiserver工作负载。

    kubectl -nmonitoring delete pod -l app=custom-metrics-apiserver

  4. 执行命令查看指标是否添加成功。

    kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/*/container_memory_working_set_bytes_per_second

步骤四:创建HPA策略

  1. 使用自定义指标创建HPA策略。

    1. 创建hpa.yaml文件,内容如下:
      kind: HorizontalPodAutoscaler
      apiVersion: autoscaling/v2
      metadata:
        name: sample-app-memory-high
      spec:
      # HPA的伸缩对象描述,HPA会动态修改该对象的Pod数量。
        scaleTargetRef:
          apiVersion: apps/v1
          kind: Deployment
          name: sample-app
      # HPA的最小Pod数量和最大Pod数量。
        minReplicas: 1
        maxReplicas: 10
      # 监控的指标数组,支持多种类型的指标共存。
        metrics:
        - type: Pods
          pods:
            metric: 
              name: container_memory_working_set_bytes_per_second   # 使用自定义容器指标
            target:
              type: AverageValue  # AverageValue类型的目标值,Pods指标类型下只支持AverageValue类型的目标值
              averageValue: 1024000m   # 此处1024000m代表1KB
    2. 创建HPA策略。
      kubectl apply -f hpa.yaml

  2. 查看HPA策略是否生效。

    kubectl get hpa sample-app-memory-high

    可见副本数已由初始1扩容至10。

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