今天就跟大家聊聊有关Kubernetes的资源指标API及自定义指标API是什么，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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以前是用heapster来收集资源指标才能看，现在heapster要废弃了

从1.8以后引入了资源api指标监视

资源指标：metrics-server(核心指标)

自定义指标：prometheus，k8s-prometheus-adapter(将Prometheus采集的数据转换为指标格式)

  k8s的中的prometheus需要k8s-prometheus-adapter转换一下才可以使用

新一代架构：

  核心指标流水线：

    kubelet，metrics-service以及API service提供api组成；cpu累计使用率，内存实时使用率，pod的资源占用率和容器磁盘占用率；

  监控流水线：

    用于从系统收集各种指标数据并提供终端用户，存储系统以及HPA，他们包括核心指标以及很多非核心指标，非核心指标本身不能被k8s解析

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• 第二章、安装部署metrics-server

1、下载yaml文件,并安装

项目地址：https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/metrics-server ，选择与版本对应的分支，我的是v1.10.0,所以这里我选择v1.10.0分支

[root@k8s-master_01 manifests]# mkdir metrics-server [root@k8s-master_01 manifests]# cd metrics-server [root@k8s-master_01 metrics-server]# for file in auth-delegator.yaml auth-reader.yaml metrics-apiservice.yaml metrics-server-deployment.yaml metrics-server-service.yaml resource-reader.yaml;do wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.10.0/cluster/addons/metrics-server/$file;done   #记住，下载raw格式的文件 [root@k8s-master_01 metrics-server]# grep image: ./*  #查看使用的镜像，如果可以上外网，那么忽略，如果不可用那么需要提前下载，通过修改配置文件或修改镜像的名称的方式加载镜像，镜像可以到阿里云上去搜索 ./metrics-server-deployment.yaml:        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.2.1 ./metrics-server-deployment.yaml:        image: k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.1 [root@k8s-node_01 ~]# docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/criss/addon-resizer:1.8.1  #手动在所有的node节点上下载镜像，注意版本号没有v [root@k8s-node_01 ~]# docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/k8s-kernelsky/metrics-server-amd64:v0.2.1 [root@k8s-master_01 metrics-server]# grep image: metrics-server-deployment.yaml         image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/k8s-kernelsky/metrics-server-amd64:v0.2.1         image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/criss/addon-resizer:1.8.1 [root@k8s-master_01 metrics-server]# kubectl apply -f . [root@k8s-master_01 metrics-server]# kubectl get pod -n kube-system

2、验证

[root@k8s-master01 ~]# kubectl api-versions |grep metrics metrics.k8s.io/v1beta1 [root@k8s-node01 ~]# kubectl proxy --port=8080  #重新打开一个终端，启动代理功能 [root@k8s-master_01 metrics-server]# curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1 #查看这个资源组包含哪些组件 [root@k8s-master_01 metrics-server]# curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/pods  #可能需要等待一会在会有数据 [root@k8s-master_01 metrics-server]# curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes [root@k8s-node01 ~]# kubectl top node NAME           CPU(cores)   CPU%      MEMORY(bytes)   MEMORY%    k8s-master01   176m         4%        3064Mi          39%        k8s-node01     62m          1%        4178Mi          54%        k8s-node02     65m          1%        2141Mi          27%        [root@k8s-node01 ~]# kubectl top pods NAME                CPU(cores)   MEMORY(bytes)    node-affinity-pod   0m           1Mi

3.注意事项

1.#在更新的版本中，如v1.11及以上会出现问题，这是因为metric-service默认从kubernetes的summary_api中获取数据，而summary_api默认使用10255端口来获 取数据，但是10255是一个http协议的端口，可能官方认为http协议不安全所以封禁了10255端口改为使用10250端口，而10250是一个https协议端口，所以我们需要修改一下连接方式： 由  - --source=kubernetes.summary_api:'' 修改为  - --source=kubernetes.summary_api:https://kubernetes.default?kubeletHttps=true&kubeletPort=10250&insecure-true  #表示虽然我使用https协议来通信，并且端口也是10250，但是如果证书不能认证依然可以通过非安全不加密的方式来通信 [root@k8s-node01 deploy]# grep source=kubernetes  metrics-server-deployment.yaml 2.[root@k8s-node01 deploy]# grep nodes/stats  resource-reader.yaml #在新的版本中，授权文内没有 node/stats 的权限，需要手动去添加 [root@k8s-node01 deploy]# cat resource-reader.yaml apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata:   name: system:metrics-server rules: - apiGroups:   - ""   resources:   - pods   - nodes   - nodes/stats  #添加这一行   - namespaces 3.在1.12.3版本中测试发现，需要进行如下修改才能成功部署(权限依然需要修改，其他版本暂未测试) [root@k8s-master-01 metrics-server]# vim metrics-server-deployment.yaml command:   #metrics-server命令参数修改为如下参数   - /metrics-server   - --metric-resolution=30s   - --kubelet-port=10250   - --kubelet-insecure-tls   - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP command:    #metrics-server-nanny 命令参数修改为如下参数   - /pod_nanny   - --config-dir=/etc/config   - --cpu=40m   - --extra-cpu=0.5m   - --memory=40Mi   - --extra-memory=4Mi   - --threshold=5   - --deployment=metrics-server-v0.3.1   - --container=metrics-server   - --poll-period=300000   - --estimator=exponential

 第三章、安装部署prometheus

项目地址：https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus(由于prometheus只有v1.11.0及以上才有，所有我选择v1.11.0来部署)

1.下载yaml文件及部署前操作 [root@k8s-node01 ~]# cd /mnt/ [root@k8s-node01 mnt]# git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes.git  #我嫌麻烦就直接克隆kubernetes整个项目了 [root@k8s-node01 mnt]# cd kubernetes/cluster/addons/prometheus/ [root@k8s-node01 prometheus]# git checkout v1.11.0 [root@k8s-node01 prometheus]# cd .. [root@k8s-node01 addons]# cp -r prometheus /root/manifests/ [root@k8s-node01 manifests]# cd prometheus/ [root@k8s-node01 prometheus]# grep -w  "namespace: kube-system" ./*   #默认prometheus使用的是kube-system名称空间，我们把它单独部署到一个名称空间中，方便之后的管理 ./alertmanager-configmap.yaml:  namespace: kube-system ...... [root@k8s-node01 prometheus]# sed  -i 's/namespace: kube-system/namespace\: k8s-monitor/g' ./*  [root@k8s-node01 prometheus]# grep storage: ./*   #安装需要两个pv，等下我们需要创建一下 ./alertmanager-pvc.yaml:      storage: "2Gi" ./prometheus-statefulset.yaml:          storage: "16Gi" [root@k8s-node01 prometheus]# cat pv.yaml #注意第二pv的storageClassName apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata:   name: alertmanager   spec:   capacity:      storage: 5Gi   accessModes:      - ReadWriteOnce      - ReadWriteMany   persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle   nfs:     path: /data/volumes/v1     server: 172.16.150.158 --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata:    name: standard spec:   capacity:      storage: 25Gi   accessModes:     - ReadWriteOnce   persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle   storageClassName: standard   #storageClassName与prometheus-statefulset.yaml中volumeClaimTemplates下定义的需要保持一致   nfs:     path: /data/volumes/v2     server: 172.16.150.158 [root@k8s-node01 prometheus]# kubectl create namespace k8s-monitor [root@k8s-node01 prometheus]# mkdir node-exporter kube-state-metrics alertmanager prometheus #将每个组件单独放入一个目录中，方便部署及管理 [root@k8s-node01 prometheus]# mv node-exporter-* node-exporter [root@k8s-node01 prometheus]# mv alertmanager-* alertmanager [root@k8s-node01 prometheus]# mv kube-state-metrics-* kube-state-metrics [root@k8s-node01 prometheus]# mv prometheus-* prometheus

2.安装node-exporter(用于收集节点的数据指标)

[root@k8s-node01 prometheus]# grep -r image:  node-exporter/* node-exporter/node-exporter-ds.yml:          image: "prom/node-exporter:v0.15.2"   #非官方镜像，不能上外网的也可以下载，所以不需要提前下载 [root@k8s-node01 prometheus]# kubectl apply -f node-exporter/ daemonset.extensions "node-exporter" created service "node-exporter" created [root@k8s-node01 prometheus]# kubectl get pod -n k8s-monitor  NAME                  READY     STATUS    RESTARTS   AGE node-exporter-l5zdw   1/1       Running   0          1m node-exporter-vwknx   1/1       Running   0          1m

3.安装prometheus

[root@k8s-master_01 prometheus]# kubectl apply -f pv.yaml  persistentvolume "alertmanager" configured persistentvolume "standard" created [root@k8s-master_01 prometheus]# kubectl get pv NAME              CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS      CLAIM     STORAGECLASS   REASON    AGE alertmanager      5Gi        RWO,RWX        Recycle          Available                                      9s standard          25Gi       RWO            Recycle          Available                                      9s [root@k8s-node01 prometheus]# grep -i image prometheus/*  #查看镜像是否需要下载 [root@k8s-node01 prometheus]# vim prometheus-service.yaml   #默认prometheus的service端口类型为ClusterIP，为了可以集群外访问，修改为NodePort ...   type: NodePort   ports:     - name: http       port: 9090       protocol: TCP       targetPort: 9090       nodePort: 30090 ... [root@k8s-node01 prometheus]# kubectl apply -f prometheus/ [root@k8s-node01 prometheus]# kubectl get pod -n k8s-monitor  NAME                  READY     STATUS    RESTARTS   AGE node-exporter-l5zdw   1/1       Running   0          24m node-exporter-vwknx   1/1       Running   0          24m prometheus-0          2/2       Running   0          1m [root@k8s-node01 prometheus]# kubectl get svc -n k8s-monitor  NAME            TYPE        CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE node-exporter   ClusterIP   None                  9100/TCP         25m prometheus      NodePort    10.96.9.121           9090:30090/TCP   22m [root@k8s-master_01 prometheus]# kubectl get pv NAME           CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS      CLAIM                                      STORAGECLASS   REASON    AGE alertmanager   5Gi        RWO,RWX        Recycle          Available                                                                       1h standard       25Gi       RWO            Recycle          Bound       k8s-monitor/prometheus-data-prometheus-0   standard                 1h

访问prometheus(node节点IP：端口)

4.部署metrics适配器(将prometheus数据转换为k8s可以识别的数据)

[root@k8s-node01 kube-state-metrics]# grep image: ./* ./kube-state-metrics-deployment.yaml:        image: quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.3.0 ./kube-state-metrics-deployment.yaml:        image: k8s.gcr.io/addon-resizer:1.7 [root@k8s-node02 ~]#  docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ccgg/addon-resizer:1.7 [root@k8s-node01 kube-state-metrics]# vim kube-state-metrics-deployment.yaml   #修改镜像地址 [root@k8s-node01 kube-state-metrics]# kubectl apply -f kube-state-metrics-deployment.yaml deployment.extensions "kube-state-metrics" configured [root@k8s-node01 kube-state-metrics]# kubectl get pod -n k8s-monitor  NAME                                  READY     STATUS    RESTARTS   AGE kube-state-metrics-54849b96b4-dmqtk   2/2       Running   0          23s node-exporter-l5zdw                   1/1       Running   0          2h node-exporter-vwknx                   1/1       Running   0          2h prometheus-0                          2/2       Running   0          1h

 5.部署k8s-prometheus-adapter(将数据输出为一个API服务)

项目地址：https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter

[root@k8s-master01 ~]# cd /etc/kubernetes/pki/ [root@k8s-master01 pki]#(umask 077; openssl genrsa -out serving.key 2048) [root@k8s-master01 pki]#openssl req -new -key serving.key -out serving.csr -subj "/CN=serving"  #CN必须为serving [root@k8s-master01 pki]#openssl x509 -req -in serving.csr -CA ./ca.crt -CAkey ./ca.key  -CAcreateserial -out serving.crt -days 3650 [root@k8s-master01 pki]# kubectl create secret generic cm-adapter-serving-certs --from-file=serving.crt=./serving.crt --from-file=serving.key=./serving.key -n k8s-monitor #证书名称必须为cm-adapter-serving-certs [root@k8s-master01 pki]#kubectl get secret  -n k8s-monitor [root@k8s-master01 pki]# cd [root@k8s-node01 ~]# git clone https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter.git [root@k8s-node01 ~]# cd k8s-prometheus-adapter/deploy/manifests/ [root@k8s-node01 manifests]# grep namespace: ./* #处理role-binding之外的namespace的名称改为k8s-monitor [root@k8s-node01 manifests]# grep image: ./* #镜像不需要下载 [root@k8s-node01 ~]# sed -i 's/namespace\: custom-metrics/namespace\: k8s-monitor/g' ./*   #rolebinding的不要替换 [root@k8s-node01 ~]# kubectl apply -f ./ [root@k8s-node01 ~]# kubectl get pod -n k8s-monitor [root@k8s-node01 ~]#kubectl get svc -n k8s-monitor kubectl api-versions |grep custom

 第四章、部署prometheus+grafana

[root@k8s-master01 ~]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-retired/heapster/master/deploy/kube-config/influxdb/grafana.yaml #找不到grafana的yaml文件，所以到heapster里面掏了一个下来用用 [root@k8s-master01 ~]#egrep -i "influxdb|namespace|nodeport" grafana.yaml  #注释掉influxdb环境变量，修改namespace及port类型 [root@k8s-master01 ~]#kubectl apply -f grafana.yaml [root@k8s-master01 ~]#kubectl get svc  -n k8s-monitor [root@k8s-master01 ~]#kubectl get pod -n k8s-monitor

登录grafana，并修改数据源

配置数据源

点击右侧的Dashborads，可以导入grafana自带的prometheus的模板

回到home下，下拉选择对应的模板查看数据

例如：

但是，grafana自带的模板和数据有些不匹配，我们可以去grafana官网去下载应用于k8s使用的模板，地址为：https://grafana.com/dashboards

访问grafana官网搜索k8s相关模板，有时搜索框点击没有反应，可以直接在URL后面加上搜索内容即可

我们选择kubernetes cluster(prometheus)作为测试

点击需要下载的模板，并下载json文件

下载完成后，导入文件

选择上传文件

导入后选择数据源

导入后展示的界面

第五章、实现HPA　　

1、使用v1版本测试

[root@k8s-master01 alertmanager]# kubectl api-versions |grep autoscaling autoscaling/v1 autoscaling/v2beta1 [root@k8s-master01 manifests]# cat deploy-demon.yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata:   name: myapp   namespace: default spec:   selector:     app: myapp   type: NodePort   ports:   - name: http     port: 80     targetPort: 80     nodePort: 32222 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:    name: myapp-deploy spec:   replicas: 2   selector:      matchLabels:       app: myapp   template:     metadata:       labels:         app: myapp     spec:       containers:       - name: myapp         image: ikubernetes/myapp:v2         ports:         - name: httpd           containerPort: 80         resources:           requests:             memory: "64Mi"             cpu: "100m"           limits:             memory: "128Mi"             cpu: "200m" [root@k8s-master01 manifests]# kubectl get svc NAME         TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1               443/TCP             47d my-nginx     NodePort    10.104.13.148           80:32008/TCP        19d myapp        NodePort    10.100.76.180           80:32222/TCP        16s tomcat       ClusterIP   10.106.222.72           8080/TCP,8009/TCP   19d [root@k8s-master01 manifests]# kubectl get pod NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE myapp-deploy-5db497dbfb-h7zcb   1/1       Running   0          16s myapp-deploy-5db497dbfb-tvsf5   1/1       Running   0          16s

测试

[root@k8s-master01 manifests]# kubectl autoscale deployment myapp-deploy --min=1 --max=8 --cpu-percent=60 deployment.apps "myapp-deploy" autoscaled [root@k8s-master01 manifests]# kubectl get hpa NAME           REFERENCE                 TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE myapp-deploy   Deployment/myapp-deploy   /60%   1         8         0          22s [root@k8s-master01 pod-dir]# yum install http-tools -y [root@k8s-master01 pod-dir]# ab -c 1000 -n 5000000 http://172.16.150.213:32222/index.html [root@k8s-master01 ~]# kubectl describe hpa  Name:                                                  myapp-deploy Namespace:                                             default Labels:                                                 Annotations:                                            CreationTimestamp:                                     Sun, 16 Dec 2018 20:34:41 +0800 Reference:                                             Deployment/myapp-deploy Metrics:                                               ( current / target )   resource cpu on pods  (as a percentage of request):  178% (178m) / 60% Min replicas:                                          1 Max replicas:                                          8 Conditions:   Type            Status  Reason            Message   ----            ------  ------            -------   AbleToScale     False   BackoffBoth       the time since the previous scale is still within both the downscale and upscale forbidden windows   ScalingActive   True    ValidMetricFound  the HPA was able to successfully calculate a replica count from cpu resource utilization (percentage of request)   ScalingLimited  True    ScaleUpLimit      the desired replica count is increasing faster than the maximum scale rate Events:   Type    Reason             Age   From                       Message   ----    ------             ----  ----                       -------   Normal  SuccessfulRescale  19m   horizontal-pod-autoscaler  New size: 1; reason: All metrics below target   Normal  SuccessfulRescale  2m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 2; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE myapp-deploy-5db497dbfb-6kssf   1/1       Running   0          2m myapp-deploy-5db497dbfb-h7zcb   1/1       Running   0          24m [root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa NAME           REFERENCE                 TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE myapp-deploy   Deployment/myapp-deploy   178%/60%   1         8         2          20m

2、使用v2beat1

[root@k8s-master01 pod-dir]# cat hpa-demo.yaml  apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata:   name: myapp-hpa-v2 spec:   scaleTargetRef:     apiVersion: apps/v1     kind: Deployment     name: myapp-deploy   minReplicas: 1   maxReplicas: 10   metrics:   - type: Resource     resource:       name: cpu       targetAverageUtilization: 55   - type: Resource     resource:       name: memory       targetAverageValue: 100Mi [root@k8s-master01 pod-dir]# kubectl delete hpa myapp-deploy  horizontalpodautoscaler.autoscaling "myapp-deploy" deleted [root@k8s-master01 pod-dir]# kubectl apply -f hpa-demo.yaml  horizontalpodautoscaler.autoscaling "myapp-hpa-v2" created [root@k8s-master01 pod-dir]# kubectl get hpa NAME           REFERENCE                 TARGETS                          MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE myapp-hpa-v2   Deployment/myapp-deploy   /100Mi, /55%   1         10        0          6s

测试

[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe hpa  Name:                                                  myapp-hpa-v2 Namespace:                                             default Labels:                                                 Annotations:                                           kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration={"apiVersion":"autoscaling/v2beta1","kind":"HorizontalPodAutoscaler","metadata":{"annotations":{},"name":"myapp-hpa-v2","namespace":"default"},"spec":{... CreationTimestamp:                                     Sun, 16 Dec 2018 21:07:25 +0800 Reference:                                             Deployment/myapp-deploy Metrics:                                               ( current / target )   resource memory on pods:                             1765376 / 100Mi   resource cpu on pods  (as a percentage of request):  200% (200m) / 55% Min replicas:                                          1 Max replicas:                                          10 Conditions:   Type            Status  Reason              Message   ----            ------  ------              -------   AbleToScale     True    SucceededRescale    the HPA controller was able to update the target scale to 4   ScalingActive   True    ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from cpu resource utilization (percentage of request)   ScalingLimited  False   DesiredWithinRange  the desired count is within the acceptable range Events:   Type    Reason             Age   From                       Message   ----    ------             ----  ----                       -------   Normal  SuccessfulRescale  18s   horizontal-pod-autoscaler  New size: 4; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE myapp-deploy-5db497dbfb-5n885   1/1       Running   0          26s myapp-deploy-5db497dbfb-h7zcb   1/1       Running   0          40m myapp-deploy-5db497dbfb-z2tqd   1/1       Running   0          26s myapp-deploy-5db497dbfb-zkjhw   1/1       Running   0          26s [root@k8s-master01 ~]# kubectl describe hpa  Name:                                                  myapp-hpa-v2 Namespace:                                             default Labels:                                                 Annotations:                                           kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration={"apiVersion":"autoscaling/v2beta1","kind":"HorizontalPodAutoscaler","metadata":{"annotations":{},"name":"myapp-hpa-v2","namespace":"default"},"spec":{... CreationTimestamp:                                     Sun, 16 Dec 2018 21:07:25 +0800 Reference:                                             Deployment/myapp-deploy Metrics:                                               ( current / target )   resource memory on pods:                             1765376 / 100Mi   resource cpu on pods  (as a percentage of request):  0% (0) / 55% Min replicas:                                          1 Max replicas:                                          10 Conditions:   Type            Status  Reason              Message   ----            ------  ------              -------   AbleToScale     False   BackoffBoth         the time since the previous scale is still within both the downscale and upscale forbidden windows   ScalingActive   True    ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from memory resource   ScalingLimited  False   DesiredWithinRange  the desired count is within the acceptable range Events:   Type    Reason             Age   From                       Message   ----    ------             ----  ----                       -------   Normal  SuccessfulRescale  6m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 4; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target   Normal  SuccessfulRescale  34s   horizontal-pod-autoscaler  New size: 1; reason: All metrics below target [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE myapp-deploy-5db497dbfb-h7zcb   1/1       Running   0          46m

3.使用v2beat1测试自定义选项

[root@k8s-master01 pod-dir]# cat  ../deploy-demon-metrics.yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata:   name: myapp   namespace: default spec:   selector:     app: myapp   type: NodePort   ports:   - name: http     port: 80     targetPort: 80     nodePort: 32222 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:    name: myapp-deploy spec:   replicas: 2   selector:      matchLabels:       app: myapp   template:     metadata:       labels:         app: myapp     spec:       containers:       - name: myapp         image: ikubernetes/metrics-app  #测试镜像         ports:         - name: httpd           containerPort: 80 [root@k8s-master01 pod-dir]# kubectl apply -f deploy-demon-metrics.yaml [root@k8s-master01 pod-dir]# cat hpa-custom.yaml  apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata:   name: myapp-hpa-v2 spec:   scaleTargetRef:     apiVersion: apps/v1     kind: Deployment     name: myapp-deploy   minReplicas: 1   maxReplicas: 10   metrics:   - type: Pods   #注意类型     pods:       metricName: http_requests #容器中自定义的参数       targetAverageValue: 800m  #m表示个数，即800个并发数 [root@k8s-master01 pod-dir]# kubectl apply -f hpa-custom.yaml  [root@k8s-master01 pod-dir]# kubectl describe hpa myapp-hpa-v2  Name:                       myapp-hpa-v2 Namespace:                  default Labels:                      Annotations:                kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration={"apiVersion":"autoscaling/v2beta1","ks":{},"name":"myapp-hpa-v2","namespace":"default"},"spec":{... CreationTimestamp:          Sun, 16 Dec 2018 22:09:32 +0800 Reference:                  Deployment/myapp-deploy Metrics:                    ( current / target )   "http_requests" on pods:   / 800m Min replicas:               1 Max replicas:               10 Events:                      [root@k8s-master01 pod-dir]# kubectl get hpa NAME           REFERENCE                 TARGETS          MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE myapp-hpa-v2   Deployment/myapp-deploy   /800m   1         10        2          5m

看完上述内容，你们对Kubernetes的资源指标API及自定义指标API是什么有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

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