深入剖析Kubernetes
张磊
Kubernetes社区资深成员与项目维护者
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课前必读 (5讲)
开篇词 | 打通“容器技术”的任督二脉
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01 | 预习篇 · 小鲸鱼大事记（一）：初出茅庐
02 | 预习篇 · 小鲸鱼大事记（二）：崭露头角
03 | 预习篇 · 小鲸鱼大事记（三）：群雄并起
04 | 预习篇 · 小鲸鱼大事记（四）：尘埃落定
容器技术概念入门篇 (5讲)
05 | 白话容器基础（一）：从进程说开去
06 | 白话容器基础（二）：隔离与限制
07 | 白话容器基础（三）：深入理解容器镜像
08 | 白话容器基础（四）：重新认识Docker容器
09 | 从容器到容器云：谈谈Kubernetes的本质
Kubernetes集群搭建与实践 (3讲)
10 | Kubernetes一键部署利器：kubeadm
11 | 从0到1：搭建一个完整的Kubernetes集群
12 | 牛刀小试：我的第一个容器化应用
容器编排与Kubernetes作业管理 (15讲)
13 | 为什么我们需要Pod？
14 | 深入解析Pod对象（一）：基本概念
15 | 深入解析Pod对象（二）：使用进阶
16 | 编排其实很简单：谈谈“控制器”模型
17 | 经典PaaS的记忆：作业副本与水平扩展
18 | 深入理解StatefulSet（一）：拓扑状态
19 | 深入理解StatefulSet（二）：存储状态
20 | 深入理解StatefulSet（三）：有状态应用实践
21 | 容器化守护进程的意义：DaemonSet
22 | 撬动离线业务：Job与CronJob
23 | 声明式API与Kubernetes编程范式
24 | 深入解析声明式API（一）：API对象的奥秘
25 | 深入解析声明式API（二）：编写自定义控制器
26 | 基于角色的权限控制：RBAC
27 | 聪明的微创新：Operator工作原理解读
Kubernetes容器持久化存储 (4讲)
28 | PV、PVC、StorageClass，这些到底在说啥？
29 | PV、PVC体系是不是多此一举？从本地持久化卷谈起
30 | 编写自己的存储插件：FlexVolume与CSI
31 | 容器存储实践：CSI插件编写指南
Kubernetes容器网络 (8讲)
32 | 浅谈容器网络
33 | 深入解析容器跨主机网络
34 | Kubernetes网络模型与CNI网络插件
35 | 解读Kubernetes三层网络方案
36 | 为什么说Kubernetes只有soft multi-tenancy？
37 | 找到容器不容易：Service、DNS与服务发现
38 | 从外界连通Service与Service调试“三板斧”
39 | 谈谈Service与Ingress
Kubernetes作业调度与资源管理 (5讲)
40 | Kubernetes的资源模型与资源管理
41 | 十字路口上的Kubernetes默认调度器
42 | Kubernetes默认调度器调度策略解析
43 | Kubernetes默认调度器的优先级与抢占机制
44 | Kubernetes GPU管理与Device Plugin机制
Kubernetes容器运行时 (3讲)
45 | 幕后英雄：SIG-Node与CRI
46 | 解读 CRI 与 容器运行时
47 | 绝不仅仅是安全：Kata Containers 与 gVisor
Kubernetes容器监控与日志 (3讲)
48 | Prometheus、Metrics Server与Kubernetes监控体系
49 | Custom Metrics: 让Auto Scaling不再“食之无味”
50 | 让日志无处可逃：容器日志收集与管理
再谈开源与社区 (1讲)
51 | 谈谈Kubernetes开源社区和未来走向
答疑文章 (1讲)
52 | 答疑：在问题中解决问题，在思考中产生思考
特别放送 (1讲)
特别放送 | 2019 年，容器技术生态会发生些什么？
结束语 (1讲)
结束语 | Kubernetes：赢开发者赢天下
特别放送 | 云原生应用管理系列 (1讲)
基于 Kubernetes 的云原生应用管理，到底应该怎么做？
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49 | Custom Metrics: 让Auto Scaling不再“食之无味”
张磊 2018-12-14
你好，我是张磊。今天我和你分享的主题是：Custom Metrics，让 Auto Scaling 不再“食之无味”。
在上一篇文章中，我为你详细讲述了 Kubernetes 里的核心监控体系的架构。不难看到，Prometheus 项目在其中占据了最为核心的位置。
实际上，借助上述监控体系，Kubernetes 就可以为你提供一种非常有用的能力，那就是 Custom Metrics，自定义监控指标。
在过去的很多 PaaS 项目中，其实都有一种叫作 Auto Scaling，即自动水平扩展的功能。只不过，这个功能往往只能依据某种指定的资源类型执行水平扩展，比如 CPU 或者 Memory 的使用值。
而在真实的场景中，用户需要进行 Auto Scaling 的依据往往是自定义的监控指标。比如，某个应用的等待队列的长度，或者某种应用相关资源的使用情况。这些复杂多变的需求，在传统 PaaS 项目和其他容器编排项目里，几乎是不可能轻松支持的。
而凭借强大的 API 扩展机制，Custom Metrics 已经成为了 Kubernetes 的一项标准能力。并且，Kubernetes 的自动扩展器组件 Horizontal Pod Autoscaler （HPA）， 也可以直接使用 Custom Metrics 来执行用户指定的扩展策略，这里的整个过程都是非常灵活和可定制的。
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精选留言(10)
DJH请教一个问题：对于多POD的应用（如多副本的deployment），假设配置了根据CPU使用率进行自动水平伸缩（HPA），那么HPA执行水平伸缩的依据是各个POD中CPU使用率平均值还是最高值？另外HPA探测到多少次CPU高于设置值才会开始伸缩？CPU使用率探测的频率又是多久一次呢？2018-12-14 3
William请问能否实现跨node的水平扩展?2018-12-24 2
虎虎❤️HPA 通过 HorizontalPodAutoscaler 配置要访问的 Custom Metrics, 来决定如何scale。
Custom Metric APIServer 的实现其实是一个Prometheus 的Adaptor，会去Prometheus中读取某个Pod/Servicce的具体指标值。比如，http request的请求率。
Prometheus 通过 ServiceMonitor object 配置需要监控的pod和endpoints，来确定监控哪些pod的metrics。
应用需要实现/metrics， 来响应Prometheus的数据采集请求。
留给自己的思考，Pod 的 metrics endpoint 如何对应到http_requests 这个指标的？2018-12-16 2
剑走偏锋就为了做自定义业务指标的监控，我们也做了水晶桥(Crystal Bridge)项目开源在github上了。思路是自采通过annotations公开的promethus指标，然后推往prometheus GW，最后再由上层prometheus来采集。
今天这种让HPA通过自定义指标来完成扩容/缩容操作的技术设计的确很棒，学习了，感谢。2019-01-04 1
单朋荣Warning FailedGetObjectMetric 1m (x13 over 7m) horizontal-pod-autoscaler unable to get metric http_requests: Service on default sample-metrics-app/unable to fetch metrics from custom metrics API: the server could not find the metric http_requests for services
Warning FailedComputeMetricsReplicas 1m (x13 over 7m) horizontal-pod-autoscaler failed to get object metric value: unable to get metric http_requests: Service on default sample-metrics-app/unable to fetch metrics from custom metrics API: the server could not find the metric http_requests for services
遇到一个问题，求解决思路。。2019-10-22
yzw老师，对于没有证书的kubernetes集群，修改prometheus的什么参数可以保证访问采用的是不安全方式呢？我的kubernetes集群是v1.11.2，prometheus是kube-prometheus:v0.1.0，谢谢解答2019-08-06- suke老师 我在自己的集群上实验了一下http_requests的监控，servicemonitor和相关的hpa，以及相关的权限绑定都部署了，pod里也实现了 /meteics 接口 ，但是hpa的在线配置里提示service on xx xxxx/object metrics are not yet supported，请问您大概知道我因为什么才导致的这个问题么，网上也没查到相关的解释2019-06-20
stan请张老师帮忙解惑，对于多实例应用，采集 service暴露的指标才是正确的做法，这句怎么理解？采集每个pod对应的指标不好吗，service后面对应的api无法确认来自哪个pod吧？数据可能忽大忽小，如果采集到一个刚刚hpa的pod指标，数据可能更小，这样应该没有采集每个pod，然后平均值来的更精确吧？类似对于cpu 的hpa，就是采集的每个pod的指标然后做平均值2018-12-20- DJH还有个问题请教一下，PVC属性里的读写属性ReadWriteMany指的是多个pod之间可以同时读写？同一个pod的多个容器之间算同时读写吗？2018-12-14
A-请教一个问题，如何才能保证pod原地重启。不论是升级还是断电。2018-12-14
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