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= Kubernetes自定义指标 =

== 介绍 ==  
'''Kubernetes自定义指标（Custom Metrics）'''是Kubernetes中用于扩展Horizontal Pod Autoscaler（HPA）功能的关键特性。默认情况下，HPA仅能基于CPU和内存等标准资源指标进行扩缩容，而自定义指标允许用户根据应用程序特定的指标（如请求延迟、队列长度或业务逻辑指标）来自动调整Pod数量。  

自定义指标通过'''Metrics API'''暴露给HPA，并由'''Kubernetes Metrics Server'''或第三方适配器（如Prometheus Adapter）提供数据。这一机制使得Kubernetes能够更灵活地适应多样化的应用场景。

== 核心组件 ==  
自定义指标的实现依赖以下组件：  
1. '''指标源'''：如Prometheus、Datadog等监控工具。  
2. '''适配器'''：将外部指标转换为Kubernetes可识别的格式（例如Prometheus Adapter）。  
3. '''Metrics API'''：Kubernetes提供的扩展API，用于暴露自定义指标。  

<mermaid>  
graph LR  
    A[指标源, 如Prometheus] --> B[适配器, 如Prometheus Adapter]  
    B --> C[Metrics API]  
    C --> D[HPA]  
</mermaid>  

== 配置步骤 ==  
以下以Prometheus为例，展示如何配置自定义指标：

=== 1. 部署Prometheus Adapter ===  
首先安装Prometheus Adapter，将Prometheus的指标转换为Kubernetes Metrics API格式：

<syntaxhighlight lang="bash">  
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts  
helm install prometheus-adapter prometheus-community/prometheus-adapter  
</syntaxhighlight>  

=== 2. 定义自定义指标规则 ===  
编辑Prometheus Adapter的配置，定义如何从Prometheus查询指标。例如，将HTTP请求速率映射为Kubernetes指标：

<syntaxhighlight lang="yaml">  
# prometheus-adapter-config.yaml  
rules:  
- seriesQuery: 'http_requests_total{namespace!="",pod!=""}'  
  resources:  
    overrides:  
      namespace: {resource: "namespace"}  
      pod: {resource: "pod"}  
  name:  
    matches: "^(.*)_total$"  
    as: "${1}_per_second"  
  metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m])) by (<<.GroupBy>>)'  
</syntaxhighlight>  

=== 3. 创建HPA引用自定义指标 ===  
以下HPA配置根据每秒HTTP请求数（`http_requests_per_second`）自动扩缩容：

<syntaxhighlight lang="yaml">  
apiVersion: autoscaling/v2beta2  
kind: HorizontalPodAutoscaler  
metadata:  
  name: myapp-hpa  
spec:  
  scaleTargetRef:  
    apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    name: myapp  
  minReplicas: 1  
  maxReplicas: 10  
  metrics:  
  - type: Pods  
    pods:  
      metric:  
        name: http_requests_per_second  
      target:  
        type: AverageValue  
        averageValue: 100  
</syntaxhighlight>  

== 实际案例 ==  
=== 电商网站流量扩缩容 ===  
假设一个电商网站的订单服务需要根据订单请求速率（`orders_per_second`）自动扩缩容：  
1. Prometheus收集订单服务的请求计数指标。  
2. Prometheus Adapter将指标转换为`orders_per_second`。  
3. HPA配置如下：  

<syntaxhighlight lang="yaml">  
metrics:  
- type: Pods  
  pods:  
    metric:  
      name: orders_per_second  
    target:  
      type: AverageValue  
      averageValue: 50  
</syntaxhighlight>  

当平均每秒订单数超过50时，HPA会自动增加Pod副本数。

== 数学原理 ==  
HPA的扩缩容决策基于以下公式计算目标副本数：  
<math>  
\text{desiredReplicas} = \left\lceil \frac{\text{currentMetricValue}}{\text{targetMetricValue}} \times \text{currentReplicas} \right\rceil  
</math>  

例如，当前指标值为200，目标值为100，当前副本数为2，则：  
<math>  
\text{desiredReplicas} = \left\lceil \frac{200}{100} \times 2 \right\rceil = 4  
</math>  

== 常见问题 ==  
'''Q: 如何验证自定义指标是否可用？'''  
<syntaxhighlight lang="bash">  
kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1" | jq .  
</syntaxhighlight>  

'''Q: 自定义指标与外部指标有何区别？'''  
* 自定义指标：关联到Kubernetes资源（如Pod）。  
* 外部指标：关联到集群外部的系统（如消息队列长度）。  

== 总结 ==  
Kubernetes自定义指标扩展了HPA的能力，使应用能够根据业务需求动态扩缩容。通过集成监控工具和适配器，用户可以灵活定义和利用各类指标，从而优化资源利用率并提升系统稳定性。

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