关于kubernetes:kubestatemetrics在kubernetes集群下的分片机制

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对于小规模集群，因为数据量不大，kube-state-metrics 能够应用 deploy 部署 1 个 replica，失常提供 metrics 的采集和拉取。

对于大规模集群，因为 pod/deploy 等资源对象较多，仅通过一个 kube-state-metrics 实例来提供 metrics 还是十分吃力的，可能会导致 pod 宕机，频繁重启。

这种状况下，kube-state-metrics 提供了分片机制，也就是部署多个 kube-state-metrics Pod，让每个 Pod 负责一部分数据的采集。

kube-state-metrics 的启动参数中，提供了 shard 参数：

# kube-state-metrics -h
kube-state-metrics is a simple service that listens to the Kubernetes API server and generates metrics about the state of the objects.

Usage:
  kube-state-metrics [flags]
  kube-state-metrics [command]

Available Commands:
  completion  Generate completion script for kube-state-metrics.
  help        Help about any command
  version     Print version information.


Flags:
      --shard int32                  The instances shard nominal (zero indexed) within the total number of shards. (default 0)
      --total-shards int             The total number of shards. Sharding is disabled when total shards is set to 1. (default 1)
      ...

分片是通过对 kubernetes 资源对象的 uid 计算 md5，而后 % total_shards 失去 shard，每个 kube-state-metrics 仅负责采集本人的 shard。

这种分片形式，须要手动指定 shard 和 total-shards，不够灵便，不举荐。

主动分片通过 statefulset 部署多个正本的 kube-state-metrics，启用主动分片的办法：

以 statefulset 部署 kube-state-metrics；
kube-state-metrics 的启动参数，传入 –pod 和 –pod-namespace；

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 2
  template:
    spec:
      containers:
      - args:
        - --pod=$(POD_NAME)
       - --pod-namespace=$(POD_NAMESPACE)
        env:
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        image: registry.k8s.io/kube-state-metrics/kube-state-metrics:v2.7.0
        ......

传入 –pod 和 –namespace 参数后，kube-state-metrics 过程会主动进行分片采集，它会通过 client-go 检测 statefulset 有几个 replicas，而后主动给 replicas 进行分片：

func (m *MetricsHandler) Run(ctx context.Context) error {autoSharding := len(m.opts.Pod) > 0 && len(m.opts.Namespace) > 0            // 主动分片
    ss, err := detectStatefulSet(m.kubeClient, m.opts.Pod, m.opts.Namespace)    // pod 所属的 statefulset
    …
    shard, totalShards, err := shardingSettingsFromStatefulSet(ss, m.opts.Pod)  // 对 statefulset 的 replica 分片
    ...
}

当然，应用主动分片也是有毛病的，因为 statefulset 的滚动降级策略是一个一个的替换 pod，导致降级的速度较慢，可能会导致每个分片呈现短暂的宕机。

针对大规模集群中 pod 资源较多，kube-state-metrics 采集的 pod 指标量较大的状况，能够独自针对 pod 的指标进行分片：

分片的办法是按 node 调配，也就是部署 daemonset，每个节点部署一个 replica，而后每个 replica 仅负责采集本人所在 node 的 pod 指标；
kube-state-metrics 启动参数指定:
- –resources=pod：仅采集 pod 的指标；
- –node=${NODE_NAME}：仅采集本节点的 pod 指标；

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: registry.k8s.io/kube-state-metrics/kube-state-metrics:v2.7.0
        name: kube-state-metrics
        args:
        - --resource=pods
        - --node=$(NODE_NAME)
        env:
        - name: NODE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: spec.nodeName

这种形式是针对 pod 指标做的分片办法，也天然就采集不到其它指标了，比方 kube_deploy_*、kube_configmap_* 等。

1. 官网 doc: https://github.com/kubernetes…
2. 指标信息：https://github.com/kubernetes…

正文完