前言
Kubernetes 是一个流行的容器编排系统，它提供了许多内置的指标来监控集群和容器的健康状况。然而，有时候我们需要自定义指标来更好地监控应用程序的状态，例如，我们可能需要监控某个特定的业务指标，如 API 响应时间、数据库连接数等等。在本文中，我们将介绍如何在 Kubernetes 中使用 custom-metrics-api 实现自定义指标扩展。
什么是 custom-metrics-api？
custom-metrics-api 是 Kubernetes 提供的一种扩展 API，它允许用户定义自己的指标，并将这些指标暴露给 Kubernetes 的 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）和 VPA（Vertical Pod Autoscaler）等自动扩展机制使用。通过 custom-metrics-api，我们可以将自定义指标与 Kubernetes 的自动扩展机制无缝地集成在一起，从而实现更加智能化和自动化的容器编排。
如何使用 custom-metrics-api？
使用 custom-metrics-api，我们需要做以下几个步骤：
1. 创建自定义指标
首先，我们需要定义自己的指标。可以使用 Prometheus、StatsD 等监控工具来收集数据，并将数据格式化为符合 custom-metrics-api 要求的格式。一般来说，custom-metrics-api 要求指标的格式为：
apiVersion: custom.metrics.k8s.io/v1beta1
kind: MetricValueList
metadata:
resourceVersion: "1234"
selfLink: /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/*/my-metric
items:
- value: "10"
timestamp: "2021-07-01T00:00:00Z"其中，value 表示指标的值，timestamp 表示指标的时间戳。
2. 创建 custom-metrics-api 对象
接下来，我们需要创建 custom-metrics-api 对象，将自定义指标暴露给 Kubernetes。可以使用 Kubernetes 的 CRD（Custom Resource Definition）来定义 custom-metrics-api 对象的格式。例如，下面是一个示例 CRD：
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------ ----------该 CRD 定义了一个名为 MyMetric 的自定义资源，其 API 路径为 /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/{namespace}/mymetrics/{metric}。
3. 创建 custom-metrics-api 的服务端
最后，我们需要创建 custom-metrics-api 的服务端，将 custom-metrics-api 对象注册到 Kubernetes 中，并实现自定义指标的查询逻辑。可以使用 Kubernetes 的 API Server 和 Go 语言来实现这个服务端。例如，下面是一个示例实现：
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该服务端每隔 10 秒钟生成一个自定义指标，并将其暴露给 Prometheus。可以根据自己的业务逻辑来修改 generateMetricValue 函数。
如何使用自定义指标？
使用自定义指标，我们需要做以下几个步骤：
1. 创建 HPA 或 VPA 对象
首先，我们需要创建 HPA 或 VPA 对象，告诉 Kubernetes 我们要自动扩展哪个资源。可以使用 Kubernetes 的 YAML 文件来创建这些对象，例如：
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------------------- ----该 YAML 文件定义了一个名为 myapp-hpa 的 HPA 对象，它将自动扩展名为 myapp 的 Deployment，使其 Pod 数量在 1 到 10 之间。该 HPA 对象使用了自定义指标 my_metric，并将目标值设置为 10。
2. 启用 custom-metrics-api
接下来，我们需要启用 custom-metrics-api，告诉 Kubernetes 我们要使用自定义指标。可以使用 Kubernetes 的 YAML 文件来启用 custom-metrics-api，例如：
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- ----------------------------------------------------------------该 YAML 文件定义了一个名为 myapp-sa 的 ServiceAccount，一个名为 myapp-crb 的 ClusterRoleBinding，并在 Deployment 中启用了 metrics-server 和自己的应用程序。这些对象将启用 custom-metrics-api，并将自定义指标暴露给 HPA 和 VPA 等自动扩展机制使用。
3. 监控自定义指标
最后，我们可以使用 Prometheus 等监控工具来监控自定义指标。例如，可以使用 Prometheus 的查询语句来查询自定义指标的值：
my_metric
该查询语句将返回自定义指标的当前值。
总结
在本文中，我们介绍了如何在 Kubernetes 中使用 custom-metrics-api 实现自定义指标扩展。通过 custom-metrics-api，我们可以定义自己的指标，并将这些指标暴露给 Kubernetes 的自动扩展机制使用。使用自定义指标，我们可以更好地监控应用程序的状态，从而实现更加智能化和自动化的容器编排。
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