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dyrnq/metrics-server Docker 镜像 - 轩辕镜像

metrics-server
dyrnq/metrics-server
Kubernetes集群资源指标收集工具,用于收集节点和Pod的CPU、内存等资源使用率指标并提供API,支持HPA等组件实现自动扩缩容。
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Metrics Server 镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server(镜像也托管于 registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server)是 Kubernetes 官方提供的集群指标聚合组件,用于采集、聚合并暴露 Kubernetes 集群中节点(Node)和 Pod 的资源使用指标(如 CPU、内存使用率)。作为 Kubernetes Metrics API 的实现,它是 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)、kubectl top 命令等功能的核心数据源,支持集群资源监控与自动扩缩容场景。

2. 核心功能和特性

2.1 指标聚合与暴露
  • 采集节点和 Pod 的 CPU、内存等核心资源指标,通过 Metrics API(/apis/metrics.k8s.io/v1beta1)标准化暴露,支持 kubectl top nodes/pods 命令直接查询。
2.2 轻量级设计
  • 无持久化存储依赖,指标仅在内存中短期缓存(默认 2 分钟),资源占用低(单实例通常 <100MB 内存)。
2.3 自动发现与适配
  • 自动发现集群节点,支持通过 Kubelet API 获取指标,适配 Kubernetes 节点自动扩缩容场景。
2.4 安全性
  • 默认启用 TLS 加密通信,支持验证 Kubelet 证书(可通过参数调整),符合 Kubernetes 安全最佳实践。
2.5 高兼容性
  • 兼容 Kubernetes v1.8+ 版本,支持最新 Metrics API 规范,与 HPA、自定义控制器等生态组件无缝集成。

3. 使用场景和适用范围

3.1 典型场景
  • 资源监控:实时查看节点/Pod 资源使用率(如 kubectl top pods)。
  • 自动扩缩容:作为 HPA 的数据源,实现基于 CPU/内存使用率的 Pod 自动扩缩容。
  • 资源优化:分析集群资源瓶颈,辅助调整 Pod 资源请求(requests)和限制(limits)。
3.2 适用范围
  • 所有 Kubernetes 集群(推荐版本 v1.19+,对应 Metrics Server v0.6+)。
  • 需满足:集群网络可访问 Kubelet *** 端口(指标采集端口),控制平面可访问 Metrics Server 服务。

4. 使用方法和配置说明

4.1 部署方式

Metrics Server 通常作为 Kubernetes 集群组件部署(通过 Deployment/StatefulSet),而非独立 Docker 容器。以下为标准部署流程:

4.1.1 通过 Kubernetes Manifest 部署(推荐)

使用官方提供的 YAML 清单部署,自动适配集群环境:

bash
# 部署最新稳定版(兼容 Kubernetes v1.21+)
kubectl apply -f [***]

验证部署:
kubectl get pods -n kube-system | grep metrics-server
kubectl top nodes(若返回节点指标,说明部署成功)

4.1.2 Docker 容器运行示例(开发测试)

仅用于本地开发或调试,不建议生产环境直接使用 Docker 运行:

bash
docker run -d \
  --name metrics-server \
  --network=host \  # 需访问宿主机 Kubelet 和 API Server
  k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.4 \  # 指定版本
  --kubelet-insecure-tls \  # 开发环境跳过 Kubelet TLS 验证(生产禁用)
  --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,ExternalIP \  # 节点地址优先级
  --metric-resolution=15s  # 指标采集间隔(默认 60s)
4.2 核心配置参数

Metrics Server 主要通过启动参数配置,以下为常用参数说明:

参数描述默认值
--kubelet-insecure-tls禁用 Kubelet TLS 证书验证(仅开发测试用,生产环境必须启用验证)false
--kubelet-preferred-address-types节点地址类型优先级(如 InternalIP,Hostname)Hostname,InternalDNS,InternalIP,ExternalDNS,ExternalIP
--metric-resolution指标采集间隔(格式:15s/1m)60s
--kubelet-timeoutKubelet API 请求超时时间10s
--horizontal-pod-autoscaler-sync-periodHPA 指标同步间隔(与 HPA 控制器配合)30s
--tls-cert-file/--tls-private-key-fileTLS 证书和私钥路径(用于 Metrics Server 服务端认证)自动生成(通过 Kubernetes CA)
4.3 配置调整示例(生产环境)

若集群中 Kubelet 证书不可信或节点地址解析异常,可通过修改 Deployment 启动参数调整:

yaml
# 编辑 metrics-server Deployment
kubectl edit deployment metrics-server -n kube-system

# 在 spec.template.spec.containers[0].args 中添加参数
args:
  - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP  # 优先使用节点内网 IP
  - --kubelet-certificate-authority=/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt  # 信任集群 CA
  - --metric-resolution=30s  # 缩短采集间隔至 30s

5. 常见问题与注意事项

5.1 部署后 kubectl top 无数据
  • 检查网络:确保 Metrics Server 可访问节点 Kubelet *** 端口(可通过 kubectl exec -it <metrics-server-pod> -n kube-system -- curl <node-ip>:***/metrics/resource 验证)。
  • 证书问题:若 Kubelet 证书未签名,临时添加 --kubelet-insecure-tls 参数(生产环境需配置可信证书)。
5.2 版本兼容性
  • Metrics Server v0.6.x 兼容 Kubernetes v1.21+,v0.5.x 兼容 v1.19+,低版本需使用对应 Metrics Server 版本(参考 官方版本说明)。
5.3 性能优化
  • 大规模集群(>100 节点)建议调整 --metric-resolution 至 60s,减少 Kubelet 负载;可通过水平扩展 Metrics Server 实例(需配置 leader 选举)提升可用性。
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认证
Bitnami Secure Image for metrics-server是由Bitnami提供的针对Kubernetes指标服务器(metrics-server)的安全优化镜像,该镜像集成预配置的安全加固措施、定期漏洞扫描与更新机制,确保指标服务器在收集和聚合集群节点及Pod资源指标(如CPU、内存使用率)时的稳定性与安全性,同时符合行业合规标准,简化用户在Kubernetes环境中部署和管理安全可靠的指标收集组件的流程。
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Bitnami提供的Helm Chart,用于简化在Kubernetes集群中部署Metrics Server,实现资源指标的收集与提供。
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