49 _ Custom Metrics_ 让Auto Scaling不再“食之无味”1

Custom Metrics 在 Kubernetes 中的应用 Custom Metrics 是 Kubernetes 中的一种自定义监控指标机制，它可以让用户根据自己的需求来定义监控指标，以便更好地进行 Auto Scaling。通过 Custom Metrics，可以实现基于自定义监控指标的自动水平扩展，这在传统的 PaaS 项目和其他容器编排项目中几乎是不可能实现的。 在 Kubernetes 中，Custom Metrics 是通过 AggregatorAPIServer 扩展机制来实现的。当用户启动 Custom Metrics APIServer 后，Kubernetes 会出现一个叫作 custom.metrics.k8s.io 的 API。用户可以通过访问这个 API 来获取自定义监控指标的值，然后根据这些值来执行 Auto Scaling。 Custom Metrics 的工作原理是，当用户访问自定义监控 URL 时，Aggregator 就会把请求转发给 Custom Metrics APIServer。Custom Metrics APIServer 会去 Prometheus 里查询对应的监控指标的值，然后按照固定的格式返回给访问者。例如，如果用户想要根据某个 Pod 收到的 HTTP 请求数量来进行 AutoScaling，可以通过访问以下 URL 获取到对应的监控指标值： https://<apiserver_ip>/apis/custom-metrics.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/sample-metrics-app/http_requests 在这个 URL 中，Custom Metrics APIServer 会去 Prometheus 里查询名叫 sample-metrics-app 这个 Pod 的 http_requests 指标的值，然后返回给访问者。 Custom Metrics 的实现其实是一个 Prometheus 项目的 Adaptor。用户可以通过让 Pod 里的应用本身暴露出一个/metrics API，然后在这个 API 里返回自己收到的 HTTP 的请求的数量。这样，HPA 就可以定时访问自定义监控 URL，然后根据这些值计算是否要执行 Scaling。 Custom Metrics 是 Kubernetes 中的一种非常有用的能力，它可以让用户根据自己的需求来定义监控指标，以便更好地进行 Auto Scaling。通过 Custom Metrics，可以实现基于自定义监控指标的自动水平扩展，这在传统的 PaaS 项目和其他容器编排项目中几乎是不可能实现的。 knowledge point 1：Custom Metrics 是什么？ Custom Metrics 是 Kubernetes 中的一种自定义监控指标机制，它可以让用户根据自己的需求来定义监控指标，以便更好地进行 Auto Scaling。 knowledge point 2：Custom Metrics 的工作原理是什么？ Custom Metrics 的工作原理是，当用户访问自定义监控 URL 时，Aggregator 就会把请求转发给 Custom Metrics APIServer。Custom Metrics APIServer 会去 Prometheus 里查询对应的监控指标的值，然后按照固定的格式返回给访问者。 knowledge point 3：如何实现 Custom Metrics？ Custom Metrics 的实现其实是一个 Prometheus 项目的 Adaptor。用户可以通过让 Pod 里的应用本身暴露出一个/metrics API，然后在这个 API 里返回自己收到的 HTTP 的请求的数量。 knowledge point 4：Custom Metrics 的应用场景是什么？ Custom Metrics 的应用场景是基于自定义监控指标的自动水平扩展。在传统的 PaaS 项目和其他容器编排项目中几乎是不可能实现的。