部署和配置 Metrics-Server，Metrics-Server 是 Kubernetes 中一个关键组件，负责收集集群中节点和 Pod 的资源使用数据，如 CPU 和内存利用率等。Metrics-Server 作为 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 和 Vertical Pod Autoscaler (VPA) 等组件的依赖，用于自动扩展或收缩 Pod。

 

以下配置文件是一个完整的 Kubernetes Metrics-Server配置清单配置示例：

# metrics-server-components.yaml
# ServiceAccount (服务账户)，创建一个名为 metrics-server 的服务账户，位于 kube-system 命名空间中。
# 服务账户用于控制该组件访问 Kubernetes API 的权限
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
# ClusterRole (集群角色)，定义一个 ClusterRole，允许 metrics-server 读取 metrics.k8s.io API 
# 组中的 Pod 和节点的度量数据
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"
  name: system:aggregated-metrics-reader
rules:
- apiGroups:
  - metrics.k8s.io
  resources:
  - pods
  - nodes
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - nodes
  - nodes/stats
  - namespaces
  - configmaps
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server-auth-reader
  namespace: kube-system
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
# ClusterRoleBinding：将 system:auth-delegator 角色绑定到 metrics-server 服务账户上，这允许 metrics-server 代理认证请求。
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: system:metrics-server
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
# Service：定义了一个 Kubernetes 服务，命名为 metrics-server，它在 kube-system 命名空间中运行。该服务监听 443 端口，
# 并将流量转发到目标容器的 https 端口。服务的选择器 k8s-app: metrics-server 确保流量被路由到相应的 metrics-server Pod
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
spec:
  ports:
  - name: https
    port: 443
    protocol: TCP
    targetPort: https
  selector:
    k8s-app: metrics-server
---
# 配置了 metrics-server 的 Deployment，包括使用的镜像、启动参数、健康检查探针（livenessProbe 和 readinessProbe）等。
# 通过这些配置，metrics-server 可以在 Kubernetes 集群中运行，并周期性地从各节点收集资源使用数据
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 0
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      containers:
      - args:
        - --cert-dir=/tmp
        - --secure-port=4443
        - --kubelet-use-node-status-port
        - --v=2
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
        image: bitnami/metrics-server
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /livez
            port: https
            scheme: HTTPS
          periodSeconds: 10
        name: metrics-server
        ports:
        - containerPort: 4443
          name: https
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /readyz
            port: https
            scheme: HTTPS
          periodSeconds: 10
        securityContext:
          readOnlyRootFilesystem: true
          runAsNonRoot: true
          runAsUser: 1000
        volumeMounts:
        - mountPath: /tmp
          name: tmp-dir
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
      priorityClassName: system-cluster-critical
      serviceAccountName: metrics-server
      volumes:
      - emptyDir: {}
        name: tmp-dir
---
# 对外提供的 API 服务的注册信息，Kubernetes 的 API 聚合层通过该配置知道如何路由到 metrics-server
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:
  group: metrics.k8s.io
  groupPriorityMinimum: 100
  insecureSkipTLSVerify: true
  service:
    name: metrics-server
    namespace: kube-system
  version: v1beta1
  versionPriority: 100

 

Kubernetes 中的 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是水平 Pod 自动扩缩器，用于根据资源使用情况（例如 CPU 或内存）自动调整运行中的 Pod 数量，以保证应用程序在负载变化时能够灵活伸缩，达到资源的最佳利用率和应用的高可用性。

 

HPA 的作用

HPA 的工作原理

HPA 定期通过 Kubernetes API 服务器获取当前 Pod 的资源使用情况（如 CPU、内存等），并将这些数据与预先定义的目标值（例如，期望的 CPU 使用率）进行比较。如果当前使用率高于目标值，HPA 会增加 Pod 数量；如果低于目标值，HPA 会减少 Pod 数量。

 

HPA 配置示例

以下是一个简单的 HPA 配置示例：

# xxxx-hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  namespace: xxx-ns
  name: xxx-mcservice1-hpa-v2
spec:
  minReplicas: 1       
  maxReplicas: 5  
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    # 目标pod名称
    name: mcservice1-pod
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      targetAverageUtilization: 90
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      targetAverageUtilization: 90

 

综上所述

以上两份 YAML 配置文件通过定义服务账户、角色、角色绑定、服务、部署以及 API 服务，完整地配置并部署了 Kubernetes 集群中的 metrics-server，确保它能够正常运行并为集群提供实时的资源监控数据。