概述
已经有了cadvisor、heapster(metric server)，几乎容器运行的所有指标都能拿到，但是下面这种情况却无能为力：
- 我调度了多少个replicas？现在可用的有几个？
- 多少个Pod是running/stopped/terminated状态？
- Pod重启了多少次？
- 我有多少job在运行中
而这些则是kube-state-metrics提供的内容，它基于client-go开发，轮询Kubernetes API，并将Kubernetes的结构化信息转换为metrics。
功能
kube-state-metrics提供的指标，按照阶段分为三种类别：
- 1.实验性质的：k8s api中alpha阶段的或者spec的字段。
- 2.稳定版本的：k8s中不向后兼容的主要版本的更新
- 3.被废弃的：已经不在维护的。
指标类别包括：
- CronJob Metrics
- DaemonSet Metrics
- Deployment Metrics
- Job Metrics
- LimitRange Metrics
- Node Metrics
- PersistentVolume Metrics
- PersistentVolumeClaim Metrics
- Pod Metrics
- Pod Disruption Budget Metrics
- Horizontal Pod Autoscaler Metrics
- Endpoint Metrics
- Secret Metrics
- ConfigMap Metrics
- …..
以pod为例：
- kube_pod_info
- kube_pod_owner
- kube_pod_status_phase
- kube_pod_status_ready
- kube_pod_status_scheduled
- kube_pod_container_status_waiting
- kube_pod_container_status_terminated_reason
- …
使用
部署清单：
kube-state-metrics/
├── kube-state-metrics-cluster-role-binding.yaml
├── kube-state-metrics-cluster-role.yaml
├── kube-state-metrics-deployment.yaml
├── kube-state-metrics-role-binding.yaml
├── kube-state-metrics-role.yaml
├── kube-state-metrics-service-account.yaml
├── kube-state-metrics-service.yaml
主要镜像有：
image: quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.5.0
image: k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.3（参考metric server文章，用于扩缩容）
对于pod的资源限制，一般情况下：
200MiB memory 0.1 cores
超过100节点的集群：
2MiB memory per node 0.001 cores per node
kube-state-metrics做过一次性能优化，具体内容参考下文
部署成功后，prometheus的target会出现如下标志
因为kube-state-metrics-service.yaml中有prometheus.io/scrape: ‘true’标识，因此会将metric暴露给prometheus，而Prometheus会在kubernetes-service-endpoints这个job下自动发现kube-state-metrics，并开始拉取metrics，无需其他配置。
使用kube-state-metrics后的常用场景有：
- 存在执行失败的Job: kube_job_status_failed{job=”kubernetes-service-endpoints”,k8s_app=”kube-state-metrics”}==1
- 集群节点状态错误: kube_node_status_condition{condition=”Ready”,status!=”true”}==1
- 集群中存在启动失败的Pod：kube_pod_status_phase{phase=~”Failed|Unknown”}==1
- 最近30分钟内有Pod容器重启: changes(kube_pod_container_status_restarts[30m])>0
配合报警可以更好地监控集群的运行
与metric-server的对比
- metric-server（或heapster）是从api-server中获取cpu、内存使用率这种监控指标，并把他们发送给存储后端，如influxdb或云厂商，他当前的核心作用是：为HPA等组件提供决策指标支持。
- kube-state-metrics关注于获取k8s各种资源的最新状态，如deployment或者daemonset，之所以没有把kube-state-metrics纳入到metric-server的能力中，是因为他们的关注点本质上是不一样的。metric-server仅仅是获取、格式化现有数据，写入特定的存储，实质上是一个监控系统。而kube-state-metrics是将k8s的运行状况在内存中做了个快照，并且获取新的指标，但他没有能力导出这些指标
- 换个角度讲，kube-state-metrics本身是metric-server的一种数据来源，虽然现在没有这么做。
- 另外，像Prometheus这种监控系统，并不会去用metric-server中的数据，他都是自己做指标收集、集成的（Prometheus包含了metric-server的能力），但Prometheus可以监控metric-server本身组件的监控状态并适时报警，这里的监控就可以通过kube-state-metrics来实现，如metric-serverpod的运行状态。
深入解析
kube-state-metrics本质上是不断轮询api-server，代码结构也很简单
主要代码目录
.
├── collectors
│ ├── builder.go
│ ├── collectors.go
│ ├── configmap.go
│ ......
│ ├── testutils.go
│ ├── testutils_test.go
│ └── utils.go
├── constant
│ └── resource_unit.go
├── metrics
│ ├── metrics.go
│ └── metrics_test.go
├── metrics_store
│ ├── metrics_store.go
│ └── metrics_store_test.go
├── options
│ ├── collector.go
│ ├── options.go
│ ├── options_test.go
│ ├── types.go
│ └── types_test.go
├── version
│ └── version.go
└── whiteblacklist
├── whiteblacklist.go
└── whiteblacklist_test.go
所有类型：
var (
DefaultNamespaces = NamespaceList{metav1.NamespaceAll}
DefaultCollectors = CollectorSet{
"daemonsets": struct{}{},
"deployments": struct{}{},
"limitranges": struct{}{},
"nodes": struct{}{},
"pods": struct{}{},
"poddisruptionbudgets": struct{}{},
"replicasets": struct{}{},
"replicationcontrollers": struct{}{},
"resourcequotas": struct{}{},
"services": struct{}{},
"jobs": struct{}{},
"cronjobs": struct{}{},
"statefulsets": struct{}{},
"persistentvolumes": struct{}{},
"persistentvolumeclaims": struct{}{},
"namespaces": struct{}{},
"horizontalpodautoscalers": struct{}{},
"endpoints": struct{}{},
"secrets": struct{}{},
"configmaps": struct{}{},
}
)
构建对应的收集器
Family即一个类型的资源集合，如job下的kube_job_info、kube_job_created，都是一个FamilyGenerator实例
metrics.FamilyGenerator{
Name: "kube_job_info",
Type: metrics.MetricTypeGauge,
Help: "Information about job.",
GenerateFunc: wrapJobFunc(func(j *v1batch.Job) metrics.Family {
return metrics.Family{&metrics.Metric{
Name: "kube_job_info",
Value: 1,
}}
}),
},
func (b *Builder) buildCronJobCollector() *Collector {
// 过滤传入的白名单
filteredMetricFamilies := filterMetricFamilies(b.whiteBlackList, cronJobMetricFamilies)
composedMetricGenFuncs := composeMetricGenFuncs(filteredMetricFamilies)
// 将参数写到header中
familyHeaders := extractMetricFamilyHeaders(filteredMetricFamilies)
// NewMetricsStore实现了client-go的cache.Store接口，实现本地缓存。
store := metricsstore.NewMetricsStore(
familyHeaders,
composedMetricGenFuncs,
)
// 按namespace构建Reflector，监听变化
reflectorPerNamespace(b.ctx, b.kubeClient, &batchv1beta1.CronJob{}, store, b.namespaces, createCronJobListWatch)
return NewCollector(store)
}
性能优化：
kube-state-metrics在之前的版本中暴露出两个问题：
- metrics接口响应慢(10-20s)
- 内存消耗太大，导致超出limit被杀掉
问题一的方案就是基于client-go的cache tool实现本地缓存，具体结构为：
var cache = map[uuid][]byte{}
问题二的的方案是：对于时间序列的字符串，是存在很多重复字符的（如namespace等前缀筛选），可以用指针或者结构化这些重复字符。
优化点和问题
- 1.因为kube-state-metrics是监听资源的add、delete、update事件，那么在kube-state-metrics部署之前已经运行的资源，岂不是拿不到数据？kube-state-metric利用client-go可以初始化所有已经存在的资源对象，确保没有任何遗漏
- 2.kube-state-metrics当前不会输出metadata信息(如help和description）
- 3.缓存实现是基于golang的map，解决并发读问题当期是用了一个简单的互斥锁，应该可以解决问题，后续会考虑golang的sync.Map安全map。
- 4.kube-state-metrics通过比较resource version来保证event的顺序
- 5.kube-state-metrics并不保证包含所有资源
监控数据展示
基于kube-state-metrics的监控数据，可以组装一些常用的监控面板，如下面的grafana面板
