Kubernetes 中，默认提供了许多监控指标指导我们对集群的状态进行监控。但是，对于一些特殊的指标，我们需要自定义 Metrics 来帮助我们更好的监控服务的健康状态，从而实现更好的业务监控和容量规划。本文将介绍 Kubernetes 中自定义 Metrics 的最佳方法，并提供相关代码的示例。
Kubernetes Metrics介绍
在 Kubernetes 中，通过 Heapster 或 Metrics Server 来监控集群的状态。它们默认会采集一些常见的基础指标，如 CPU 使用率、内存使用率、网络传输情况等，并将这些指标上传到 Prometheus 等监控系统中进行分析。
然而，如果我们需要监控的指标不在默认的监控范围内，或者我们想要更加细致地监控某个服务的状态，就需要自定义 Metrics。自定义 Metrics 与 Prometheus 配合使用效果更佳，因为 Prometheus 不仅仅是一个监控系统，还是一个强大的指标分析和报表工具，可以快速分析和生成监控报告。
自定义 Kubernetes Metrics 最佳实践
下面介绍在 Kubernetes 中自定义 Metrics 的最佳实践：
1. Metric 命名最佳实践
自定义 Metrics 命名应该使用下划线连接的小写字母命名法，使用 . 分隔的多级命名结构，以便于后续从 Prometheus 中进行查询和分析。同时，名称应尽可能地简称，以节省存储空间。
2. Metric 格式最佳实践
自定义 Metrics 应该使用 Prometheus Metric Types 中定义的 Metric 格式:
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其中，metric name 是自定义 Metric 的名称，label 是一个可选的键值对，用于标识 Metric 的属性，如 Pod 名称、Namespace 名称、应用程序名称等，value 是度量 Metric 的值，timestamp 是可选的 Metric 时间戳。
3. Metric 定义
定义自定义 Metric 的方式有很多种，最常用的方式是在 Kubernetes 应用程序的代码中编写自定义 Metrics 相关的代码。
下面是一个 Node.js 应用程序中自定义 Metrics 的代码示例：
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---4. Metric 注册
在创建完 Metric 之后，需要将其注册到 Prometheus 上才能被监控系统调用。在 Node.js 应用程序中，可以使用 prom-client 的 register API 进行注册。
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---5. Metric 使用
在 Prometheus 上通过 Metrics 查询语句 http_request_duration_microseconds{path="/"} 检索，我们可以查询出所有 path 等于 / 的 HTTP 请求的延迟分布情况。
结论
自定义 Metrics 在 Kubernetes 中非常重要，可以帮助我们更加详细地监控集群、服务、Pod 等的状态。本文介绍了一些自定义 Metrics 的最佳实践，希望对大家有所启发。
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