前言
承接上文,我们在基于Ubuntu 2204使用kubeadm部署了k8s集群,且基于helm部署了metrics-server.
然后我们可以很欢快的使用kubectl top命令查看node、pod的实时资源使用情况：如CPU、内存。
本文将介绍其数据链路和实现原理，同时会阐述k8s中的监控体系。如有不对之处，请留言指教。
kubectl top
kubectl top是我们经常使用的基础命令，但是必须需要部署metrics-server组件，才能获取到监控值。
我们所使用的版本是1.24.3的最新版本，所以一定要部署metrics-server
查看node的资源使用情况
$ kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-unode1 158m 7% 1814Mi 47%k8s-unode2 50m 2% 874Mi 23%k8s-unode3 51m 2% 943Mi 24%k8s-unode4 45m 2% 905Mi 23%$ kubectl top node k8s-unode1NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-unode1 160m 8% 1811Mi 47%查看pod的资源使用情况，–containers可以显示pod内所有的container
$ kubectl top pod -n metrics-serverNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)metrics-server-56c6866684-w6n9b 5m 17Mi$ kubectl top pod --containers -n metrics-serverPOD NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)metrics-server-56c6866684-w6n9b metrics-server 5m 17Mi指标的具体含义
kubectl top pod 内存计算
每次启动 pod，都会有一个 pause 容器无法访问共享 您可能没有权限使用网络资源，既然是容器就一定有资源消耗（一般在 2-3M 的内存）无法访问共享 您可能没有权限使用网络资源，cgroup 文件中，业务容器和 pause 容器都在同一个 pod的文件夹下。
但 cadvisor 在查询 pod 的内存使用量时，是先获取了 pod 下的container列表，再逐个获取container的内存占用，不过这里的 container 列表并没有包含 pause，因此最终 top pod 的结果也不包含 pause 容器
pod 的内存使用量计算
kubectl top pod 得到的内存使用量，并不是cadvisor 中的container_memory_usage_bytes，而是container_memory_working_set_bytes，计算方式为：
container_memory_working_set_bytes是容器真实使用的内存量，也是limit限制时的 oom 判断依据
kubectl top命令和 top 的差异和上边 一致，无法直接对比，同时，就算你对 pod 做了limit 限制，pod 内的 top 看到的内存和 cpu总量仍然是机器总量，并不是pod 可分配量
实现原理
数据链路
k8s dashboard、kubectl top等都是通过apiserver获取监控数据，数据链路如下：
监控体系
在提出 metric api 的概念时，官方页提出了新的监控体系，监控资源被分为了2种：
kubelet
无论是废弃的heapster还是metric-server，都只是数据的中转和聚合；两者都是调用的kubelet的api接口获取的数据。kubelet代码中实际集成了采集指标的cAdvisor模块，可以通过kubelet暴露的10250端口获取监控数据
kubelet虽然提供了 metric 接口，但实际监控逻辑由内置的cAdvisor模块负责。
cAdvisor
cAdvisor由谷歌开源，使用go语言开发。项目地址：
cadvisor不仅可以搜集一台机器上所有运行的容器信息，包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况，还提供基础查询界面和http接口，方便其他组件进行数据抓取。在K8S中集成在Kubelet里作为默认启动项，k8s官方标配。
cadvisor获取指标时实际调用的是 runc/libcontainer库，而libcontainer是对 cgroup文件 的封装，即 cadvsior也只是个转发者，它的数据来自于cgroup文件。
cgroup
cgroup文件中的值是监控数据的最终来源，如
一般情况下，cgroup文件夹下的内容包括CPU、内存、磁盘、网络等信息。
device：设备控制权限cpuset：分配指定的CPU和内存节点cpu：控制CPU占用率cpuacct：统计CPU使用情况memory：限制内存的使用上限freezer：冻结Cgroup中的进程net_cls：配合（traffic controller）限制网络带宽net_prio：设置进程的网络流量优先级huge_tlb：限制HugeTLB的使用pref_event：允许perf工具基于cgrgoup分组做性能监测memory下的几个常用的指标含义：
memory.usage_in_bytes: 已使用的内存量（包含cache和buffer）字节，相当于linux的userd_memmemory.limit_in_bytes: 限制的内存总量（字节），相当于linux的total_memmemory.failcnt: 申请内存失败次数计数memory.stat: 内存相关状态memory.memsw.usage_in_bytes: 已使用内存和swapmemory.memsw.limit_in_bytes: 限制的内存和swapmemory.memsw.failcnt: 申请内存和swap失败次数计数本文到此结束，希望对大家有所帮助！