前言
Kubernetes 是一种开源的容器编排系统，它的出现使得容器的部署和管理变得更加的方便和高效。在 Kubernetes 中，metrics 指标扮演着非常重要的角色，可以提供有用的运行时信息来辅助我们做出更好的决策。但是，metrics 指标并不是所有企业都需要的，所以 Kubernetes 允许用户定制自己的 metrics 指标采集方式。本文就来讲一下如何在 Kubernetes 中实现自定义 metrics 指标采集。
实现过程
配置 PrometheusOperator
在 Kubernetes 中，PrometheusOperator 是一种用于部署和管理 Prometheus 实例的工具。使用 PrometheusOperator，我们可以轻松地将 Prometheus 与 Kubernetes 集成在一起，并且可以通过 Prometheus 的配置来使用自定义 metrics 指标。下面我们就来看一下如何部署 PrometheusOperator。
安装 PrometheusOperator
PrometheusOperator 的安装非常简单，只需要执行以下命令即可：
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/bundle.yaml
安装完成后，可以通过以下命令检查是否安装成功：
kubectl -n monitoring get pods
如果输出类似于以下内容，则说明 PrometheusOperator 安装成功：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE prometheus-operator-84f4447c87-m55sp 1/1 Running 0 2m51s prometheus-operator-kube-state-metrics-66589cb69f-mtwwm 1/1 Running 0 2m51s prometheus-operator-operator-5f5d5d94b5-kf2b9 2/2 Running 0 2m51s
配置 Prometheus
在 Kubernetes 中，Prometheus 通过 ServiceMonitor 对象来指定需要监控的 Kubernetes Service。因此，在使用 Prometheus 采集自定义 metrics 指标时，我们需要创建 Service 和 ServiceMonitor 对象，并将 ServiceMonitor 指定为 Prometheus 采集指标的目标。下面我们就来看一下如何配置 Prometheus。
首先，我们需要创建一个 Service 对象，用于将自定义 metrics 指标暴露出来。在这个例子中，我们将创建一个名为 custom-metrics-service 的 Service 如下：
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----------- ----然后，我们需要创建一个 ServiceMonitor 对象，并将其指定为 Prometheus 采集指标的目标。在这个例子中，我们将创建一个名为 custom-metrics 的 ServiceMonitor 如下：
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- ----- ----最后，我们需要将 ServiceMonitor 指定为 Prometheus 采集指标的目标。在这个例子中，我们假设 Prometheus 监听在 prometheus-prometheus-oper-prometheus.default.svc.cluster.local:9090，我们需要将以下 ConfigMap 配置添加到 Prometheus 的配置中：
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------------- ---------------编写自定义 metrics 指标
定义自定义 metrics 指标的方式根据需要不同而不同，这里我们给出一个简单的示例。我们将开发一个名为 custom-metrics-app 的应用程序，它将暴露一个自定义 metrics 指标，描述应用程序内存使用情况。
首先，我们需要定义一个 protobuf 文件 metrics.proto，定义如下：
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-然后，我们可以使用 gRPC 和 Go 语言实现我们的服务。实现代码如下：
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-在上述代码中，我们实现了一个名为 memStatsServer 的 gRPC 服务，它实现了 GetMemUsage 接口，并返回了自定义 metrics 指标。接下来，我们可以为这个 gRPC 服务添加 Prometheus 指标，并将其暴露到 Kubernetes 服务中，供 Prometheus 采集。代码如下：
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-在上述代码中，我们使用 github.com/prometheus/client_golang 库来为我们的 gRPC 服务添加 Prometheus 指标，并使用 promhttp.Handler() 将指标暴露到 Kubernetes 服务中。注意，我们将暴露的端口设置为 8000，这是因为在 Service 对象中，我们将 9000 端口映射到了 grpc 端口名。
部署应用程序
最后，我们需要部署 custom-metrics-app 应用程序。这个应用程序通过 gRPC 和 Prometheus 暴露自定义 metrics 指标。我们需要创建一个 Kubernetes Deployment 和一个 Kubernetes Service。Deployment 与应用程序相关联，Service 将 Deployment 暴露到 Kubernetes 集群中。Deployment 和 Service 配置如下：
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----------- ----总结
在本文中，我们讲解了在 Kubernetes 中实现自定义 metrics 指标采集的方法。具体来说，我们通过配置 PrometheusOperator、编写自定义 metrics 指标、部署应用程序三个步骤来实现了这个功能。由于本文只是基于一个简单例子进行讲解，实际情况下，实现方式可能会有所不同，具体实现方式需要根据业务需求进行调整。
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