一、前言

常见的一些问题：

• kubectl top 为什么会报错？
• kubectl top node 怎么计算，和节点上直接 top 有什么区别？
• kubectl top pod 怎么计算，包含 pause 吗？
• kubectl top pod 和exec 进入 pod 后看到的 top 不一样？
• kubectl top pod 和 docker stats得到的值为什么不同？

二、使用

kubectl top 是基础命令，但是需要部署配套的组件才能获取到监控值

• 1.8以下：部署 heapter
• 1.8以上：部署 metric-server

kubectl top node：查看node的使用情况

kubectl top pod: 查看 pod 的使用情况

不指定pod 名称，则显示命名空间下所有 pod，–containers可以显示 pod 内所有的container

指标含义：

• 和 k8s中 的 request、limit 一致，CPU单位100m=0.1 内存单位1Mi=1024Ki
• pod 的内存值是其实际使用量，也是做 limit 限制时判断 oom 的依据。pod的使用量等于其所有业务容器的总和，不包括 pause 容器，值等于 cadvisr中的 container_memory_working_set_bytes 指标
• node 的值并不等于该 node 上所有 pod 值的总和，也不等于直接在机器上运行 top 或 free 看到的值

三、实现原理

3.1 数据链路

kubectl top、 k8s dashboard 以及 HPA 等调度组件使用的数据是一样，数据链路如下：

使用 heapster 时：apiserver 会直接将 metric 请求通过 proxy 的方式转发给集群内的 hepaster 服务。
而使用 metrics-server 时：apiserver 是通过 /apis/metrics.k8s.io/ 的地址访问 metric。

heapster 使用的是 proxy 转发，而 metric-server 和普通 pod都是使用 api/xx 的资源接口，heapster采用的这种 proxy 方式是有问题的

于是官方从 1.8 版本开始逐步废弃 heapster，并提出了上边 Metric api 的概念，而 metrics-server 就是这种概念下官方的一种实现，用于从 kubelet获取指标，替换掉之前的 heapster

3.2 kube-aggregator

有了 metrics-server 组件，采集到了需要的数据，也暴露了接口，但走到这一步和 heapster 其实没有区别，最关键的一步就是如何将打到 apiserver的 /apis/metrics.k8s.io 请求转发给 metrics-server 组件？

解决方案就是：kube-aggregator。kube-aggregator 是对 apiserver 的有力扩展，它允许 k8s 的开发人员编写一个自己的服务，并把这个服务注册到 k8s 的 api 里面，即扩展 API，metric-server 其实在 1.7版本就已经完成了，只是在等 kube-aggregator 的出现。kube-aggregator 是 apiserver 中的实现，有些 k8s 版本默认没开启，你可以加上这些配置来开启，他的核心功能是动态注册、发现汇总、安全代理。

3.3 监控体系 ❤️

在提出 metric api 的概念时，官方也提出了新的监控体系，监控资源被分为了2种：

• Core metrics(核心指标)：从 Kubelet、cAdvisor 等获取度量数据，再由metrics-server 提供给 Dashboard、HPA 控制器等使用。
• Custom Metrics(自定义指标)：由 Prometheus Adapter 提供 API custom.metrics.k8s.io，由此可支持任意Prometheus采集到的指标。

核心指标只包含 node 和 pod 的 cpu、内存等，一般来说，核心指标作 HPA 已经足够，但如果想根据自定义指标：如请求 qps/5xx 错误数来实现 HPA，就需要使用自定义指标了。目前 Kubernetes 中自定义指标一般由 Prometheus 来提供，再利用 k8s-prometheus-adpater 聚合到 apiserver，实现和核心指标同样的效果。

• 核心指标Metrics Server监控
• Prometheus自定义指标监控
• k8s-部署metrics-server + Prometheus

3.4 kubelet

前面提到，无论是 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，而 kubelet 代码中实际采集指标的是 cadvisor 模块，你可以在 node 节点访问 10255 端口（1.11版本过后是10250端口）获取监控数据：

• Kubelet Summary metrics: 127.0.0.1:10255/metrics，暴露 node、pod 汇总数据
• Cadvisor metrics: 127.0.0.1:10255/metrics/cadvisor，暴露 container 维度数据

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，演变过程如下：

• 从k8s 1.6 开始，kubernetes 将 cAdvisor 开始集成在kubelet中，不需要单独配置
• 从k8s 1.7 开始，Kubelet metrics API 不再包含 cadvisor metrics，而是提供了一个独立的 API 接口来做汇总
• 从 k8s 1.12 开始，cadvisor 监听的端口在k8s中被删除，所有监控数据统一由 Kubelet 的 API 提供

3.5 cadvisor

cadvisor 由谷歌开源，使用 Go 开发，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的指标解读：cgroup-v1(https://www.kernel.org/doc/Documentation/cgroup-v1/memory.txt)

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。

3.6 cgroup

cgroup 文件中的值是监控数据的最终来源，如

• mem usage 的值，来自于
  /sys/fs/cgroup/memory/docker/[containerId]/memory.usage_in_bytes
• 如果没限制内存，Limit=machine_mem，否则来自于
  /sys/fs/cgroup/memory/docker/[id]/memory.limit_in_bytes
• 内存使用率=memory.usage_in_bytes/memory.limit_in_bytes

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：

如 memory 下的几个常用的指标含义：

memory.stat 中的信息是最全的：

四、问题

一般情况下 top 报错有以下几种，可以 kubectl top pod -v=10看到具体的调用日志：

• 没有部署 heapster 或者 metric-server，或者 pod 运行异常，可以排查对应 pod 日志
• 要看的 pod 刚刚建出来，还没来得及采集指标，报 not found 错误，默认 1 分钟
• 以上两种都不是，可以检查下 kubelet 的 10255 端口是否开放，默认情况下会使用这个只读端口获取指标，也可以在 heapster 或 metric-server 的配置中增加证书，换成 10250 认证端口

4.2 kubectl top pod 内存怎么计算，包含 pause容器吗

每次启动 pod，都会有一个 pause 容器，既然是容器就一定有资源消耗（一般在 2-3M 的内存），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_usage_bytes = container_memory_rss + container_memory_cache + kernel memory
• container_memory_working_set_bytes = container_memory_usage_bytes – total_inactive_file（未激活的匿名缓存页）

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。cadvisor 中的 container_memory_usage_bytes 对应 cgroup 中的 memory.usage_in_bytes 文件，但 container_memory_working_set_bytes 并没有具体的文件。

同理，node 的内存使用量也是 container_memory_working_set_bytes。

4.3 kubectl top node 怎么计算，和节点上直接 top 有什么区别

kubectl top node 得到的cpu和内存值，并不是节点上所有 pod 的总和，不要直接相加。top node 是机器上 cgroup 根目录下的汇总统计。

在机器上直接 top 命令看到的值和 kubectl top node 不能直接对比，因为计算逻辑不同，如内存，大致的对应关系是(前者是机器上 top，后者是 kubectl top)：

rss + cache = (in)active_anon + (in)active_file

因此kubectl top pod 和 exec 进入 pod 后看到的 top 不一样
top 命令的差异和上边一致，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

4.4 kubectl top pod 和 docker stats得到的值为什么不同？

如果你的 pod 中只有一个 container，你会发现 docker stats 值不等于kubectl top 的值，既不等于 container_memory_usage_bytes，也不等于container_memory_working_set_bytes。因为docker stats 和 cadvisor 的计算方式不同，总体值会小于 kubectl top：计算逻辑是：

docker stats = container_memory_usage_bytes - container_memory_cache

五、后记

一般情况下，我们并不需要时刻关心 node 或 pod 的使用量，因为有集群自动扩缩容(cluster-autoscaler)和 pod 水平扩缩容（HPA）来应对这两种资源变化，资源指标的意义更适合使用 prometheus 来持久化 cadvisor 的数据，用于回溯历史或者发送报警。

• 虽然 kubectl top help 中显示支持 Storage，但直到 1.16 版本仍然不支持
• 1.13 之前需要 heapster，1.13 以后需要 metric-server，这部分 kubectl top help 的输出 有误，里面只提到了heapster
• k8s dashboard 中的监控图默认使用的是 heapster，切换为 metric-server后数据会异常，需要多部署一个metric-server-scraper 的 pod 来做接口转换，具体参考 pr：https://github.com/kubernetes/dashboard/pull/3504