k8s的metrics部署

K8S的Metrics部署

简介：
在使用Kubernetes（简称K8S）进行容器编排时，Metrics（指标）是非常重要的一部分，可以帮助我们监控和优化应用程序的性能。本文将介绍如何在K8S中部署Metrics服务，并展示一些代码示例来帮助小白实现这一过程。

步骤：
下表展示了部署K8S Metrics的流程和每一步需要做的事情。

| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|-------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|
| 1 | 创建命名空间 "kube-system" | kubectl create namespace kube-system |
| 2 | 添加Metrics Server的部署文件 | wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.5.0/components.yaml |
| 3 | 修改部署文件以适应你的环境 | vi components.yaml |
| 4 | 部署Metrics Server | kubectl apply -f components.yaml |
| 5 | 检查Metrics Server是否正常运行 | kubectl get pods -n kube-system |
| 6 | 使用Metrics Server的API获取指标数据 | |

代码示例：
下面是每一步中需要用到的代码示例，并附有注释说明其作用。

1. 创建命名空间 "kube-system"

```bash
kubectl create namespace kube-system
```

2. 添加Metrics Server的部署文件

```bash
wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.5.0/components.yaml
```

3. 修改部署文件以适应你的环境

```bash
vi components.yaml
```
在部署文件中可以修改以下字段：
- args: 将--kubelet-insecure-tls修改为--kubelet-preferred-address-types=InternalIP。

4. 部署Metrics Server

```bash
kubectl apply -f components.yaml
```

5. 检查Metrics Server是否正常运行

```bash
kubectl get pods -n kube-system
```
如果所有的Metrics Server相关的Pod都处于"Running"状态，那么说明部署成功。

6. 使用Metrics Server的API获取指标数据

可以使用Kubernetes API来获取Metrics Server提供的指标数据。下面是一个示例代码，获取节点的CPU使用率：

```python
from kubernetes import client, config

# 加载Kubeconfig文件
config.load_kube_config()

# 创建一个API客户端的实例
v1 = client.CoreV1Api()

# 调用API获取节点的CPU使用率
pod_list = v1.list_node()
for node in pod_list.items:
usage = node.status.allocatable["cpu"]
print("Node: %s, CPU Usage: %s" % (node.metadata.name, usage))
```

通过上面的代码示例，我们可以获取节点的CPU使用率，进而进行性能监控和优化。

总结：
本文介绍了如何在K8S中部署Metrics服务，并提供了相应的代码示例。部署K8S Metrics可以帮助我们更好地监控和优化应用程序的性能。希望本文对刚入行的小白理解和实践K8S的Metrics部署有所帮助。