k8s资源监控_bitnami metrics-server v0(1)，2024一位Linux运维中级程序员的跳槽面经

• 错误3 也有可能会遇到以下错误，按照下面提示解决
  Error from server (ServiceUnavailable): the server is currently unable to handle the request (get nodes.metrics.k8s.io)
  如果metrics-server正常启动，没有错误，应该就是网络问题。修改metrics-server的Pod 网络模式：
  hostNetwork: true

[root@server1 harbor]# docker pull kubernetesui/metrics-scraper:v1.0.6
[root@server1 harbor]# docker tag kubernetesui/metrics-scraper:v1.0.6 reg.westos.org/kubernetesui/metrics-scraper:v1.0.6
[root@server1 harbor]# docker push reg.westos.org/kubernetesui/metrics-scraper:v1.0.6
[root@server1 harbor]# docker pull kubernetesui/dashboard:v2.2.0
[root@server1 harbor]# docker tag kubernetesui/dashboard:v2.2.0 reg.westos.org/kubernetesui/dashboard:v2.2.0
[root@server1 harbor]# docker push reg.westos.org/kubernetesui/dashboard:v2.2.0

[root@server2 ~]# mkdir dashboard/
[root@server2 ~]# cd dashboard/
[root@server2 dashboard]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.2.0/aio/deploy/recommended.yaml
[root@server2 dashboard]# kubectl apply -f recommended.yaml

注意两个镜像名称

[root@server2 dashboard]# kubectl -n kubernetes-dashboard describe sa kubernetes-dashboard
[root@server2 dashboard]# kubectl describe secrets kubernetes-dashboard-token-nwnwc -n kubernetes-dashboard

将上面的token输入网址就可以进入

HPA

官网：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/
HPA伸缩过程：
收集HPA控制下所有Pod最近的cpu使用情况（CPU utilization）
对比在扩容条件里记录的cpu限额（CPUUtilization）
调整实例数（必须要满足不超过最大/最小实例数）
每隔30s做一次自动扩容的判断
CPU utilization的计算方法是用cpu usage（最近一分钟的平均值，通过metrics可以直接获取到）除以cpu request（这里cpu request就是我们在创建容器时制定的cpu使用核心数）得到一个平均值，这个平均值可以理解为：平均每个Pod CPU核心的使用占比。

HPA进行伸缩算法：
计算公式：TargetNumOfPods = ceil(sum(CurrentPodsCPUUtilization) / Target)ceil()表示取大于或等于某数的最近一个整数每次扩容后冷却3分钟才能再次进行扩容，而缩容则要等5分钟后。
当前Pod Cpu使用率与目标使用率接近时，不会触发扩容或缩容：
触发条件：avg(CurrentPodsConsumption) / Target >1.1 或 <0.9

[root@server2 ~]# mkdir hpa/
[root@server2 ~]# cd hpa/
[root@server2 hpa]# vim hpa.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: php-apache
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: php-apache
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        run: php-apache
    spec:
      containers:
      - name: php-apache
        image: hpa-example
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
          requests:
            cpu: 200m

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: php-apache
  labels:
    run: php-apache
spec:
  ports:
  - port: 80
  selector:
    run: php-apache

[root@server2 hpa]# kubectl apply -f hpa.yaml
[root@server2 hpa]# kubectl describe svc php-apache
[root@server2 hpa]# curl 10.108.66.200

[root@server2 hpa]# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
[root@server2 hpa]# kubectl get hpa

[root@server2 hpa]# kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"

[root@server2 hpa]# vim hpa-v2.yaml 
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        averageUtilization: 60
        type: Utilization
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        averageValue: 50Mi
        type: AverageValue

[root@server2 hpa]# kubectl apply -f hpa-v2.yaml
[root@server2 hpa]# kubectl get hpa
[root@server2 hpa]# kubectl get pod

Hpa会根据Pod的CPU使用率动态调节Pod的数量。

HELM

Helm是Kubernetes 应用的包管理工具，主要用来管理 Charts，类似Linux系统的yum。

Helm Chart 是用来封装 Kubernetes 原生应用程序的一系列 YAML 文件。可以在你部署应用的时候自定义应用程序的一些 Metadata，以便于应用程序的分发。

对于应用发布者而言，可以通过 Helm 打包应用、管理应用依赖关系、管理应用版本并发布应用到软件仓库。

对于使用者而言，使用 Helm 后不用需要编写复杂的应用部署文件，可以以简单的方式在 Kubernetes 上查找、安装、升级、回滚、卸载应用程序。

Helm V3 与 V2 最大的区别在于去掉了tiller：

Helm当前最新版本 v3.1.0 官网：https://helm.sh/docs/intro/

Helm安装：

[root@server2 ~]# mkdir helm
[root@server2 ~]# cd helm/
get helm-v3.4.1-linux-amd64.tar.gz
[root@server2 helm]# tar zxf helm-v3.4.1-linux-amd64.tar.gz
[root@server2 helm]# cd linux-amd64/
[root@server2 linux-amd64]# cp helm /usr/local/bin/
[root@server2 linux-amd64]# helm env

[root@server2 ~]# helm repo add dandydev https://dandydeveloper.github.io/charts
[root@server2 helm]# helm pull dandydev/redis-ha
[root@server2 helm]# tar axf redis-ha-4.12.9.tgz
[root@server2 helm]# cd redis-ha/
[root@server2 redis-ha]# vim values.yaml

本地仓库里需要的镜像
[root@server1 harbor]# docker pull redis:6.0.7-alpine
[root@server1 harbor]# docker tag redis:6.0.7-alpine reg.westos.org/library/redis:6.0.7-alpine
[root@server1 harbor]# docker push reg.westos.org/library/redis:6.0.7-alpine

将存储位置指向默认分配
[root@server2 redis-ha]# kubectl patch storageclass managed-nfs-storage -p '{"metadata": {"annotations":{"storageclass.kubernetes.io/is-default-class":"true"}}}'

[root@server2 redis-ha]# helm install redis-ha .
[root@server2 redis-ha]# kubectl get pod -w

会慢慢运行起来,等待全部运行起来即可

[root@server2 redis-ha]# kubectl exec -it redis-ha-server-0 sh -n default 
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
Defaulting container name to redis.
Use 'kubectl describe pod/redis-ha-server-0 -n default' to see all of the containers in this pod.
/data $ redis-cli
127.0.0.1:6379> info

这里我们看到master是0

当我们把0的pod删除之后，再次登陆一个查看master会调度到哪一个

[root@server2 redis-ha]# kubectl delete pod redis-ha-server-0
[root@server2 redis-ha]# kubectl exec -it redis-ha-server-1 sh -n default
/data $ redis-cli 
127.0.0.1:6379> info

这时我们看到现在1已经成为了master

手动创建

[root@server2 ~]# cd helm/
[root@server2 helm]# helm create mychart
[root@server2 helm]# tree mychart/

[root@server2 helm]# cd mychart/
[root@server2 mychart]# vim Chart.yaml
[root@server2 mychart]# vim values.yaml

检测是否有错误

[root@server2 mychart]# cd ..
[root@server2 helm]# helm lint mychart/

将应用打包

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Linux运维工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Linux运维全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Linux运维知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加VX：vip1024b （备注Linux运维获取）

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