概述
從 v1.8 開始，資源使用情況的監控可以通過 Metrics API的形式獲取，具體的組件爲Metrics Server，用來替換之前的heapster，heapster從1.11開始逐漸被廢棄。
Metrics-Server是集羣核心監控數據的聚合器，從 Kubernetes1.8 開始，它作爲一個 Deployment對象默認部署在由kube-up.sh腳本創建的集羣中，如果是其他部署方式需要單獨安裝，或者諮詢對應的雲廠商。
Metrics API
介紹Metrics-Server之前，必須要提一下Metrics API的概念
Metrics API相比於之前的監控採集方式(hepaster)是一種新的思路，官方希望核心指標的監控應該是穩定的，版本可控的，且可以直接被用戶訪問(例如通過使用 kubectl top 命令)，或由集羣中的控制器使用(如HPA)，和其他的Kubernetes APIs一樣。
官方廢棄heapster項目，就是爲了將核心資源監控作爲一等公民對待，即像pod、service那樣直接通過api-server或者client直接訪問，不再是安裝一個hepater來匯聚且由heapster單獨管理。
假設每個pod和node我們收集10個指標，從k8s的1.6開始，支持5000節點，每個節點30個pod，假設採集粒度爲1分鐘一次，則：
10 x 5000 x 30 / 60 = 25000 平均每分鐘2萬多個採集指標
因爲k8s的api-server將所有的數據持久化到了etcd中，顯然k8s本身不能處理這種頻率的採集，而且這種監控數據變化快且都是臨時數據，因此需要有一個組件單獨處理他們，k8s版本只存放部分在內存中，於是metric-server的概念誕生了。
其實hepaster已經有暴露了api，但是用戶和Kubernetes的其他組件必須通過master proxy的方式才能訪問到，且heapster的接口不像api-server一樣，有完整的鑑權以及client集成。這個api現在還在alpha階段（18年8月），希望能到GA階段。類api-server風格的寫法：generic apiserver
有了Metrics Server組件，也採集到了該有的數據，也暴露了api，但因爲api要統一，如何將請求到api-server的/apis/metrics請求轉發給Metrics Server呢，解決方案就是：kube-aggregator,在k8s的1.7中已經完成，之前Metrics Server一直沒有面世，就是耽誤在了kube-aggregator這一步。
kube-aggregator（聚合api）主要提供：
- Provide an API for registering API servers.
- Summarize discovery information from all the servers.
- Proxy client requests to individual servers.
詳細設計文檔：參考鏈接
metric api的使用：
- Metrics API 只可以查詢當前的度量數據，並不保存歷史數據
- Metrics API URI 爲 /apis/metrics.k8s.io/，在 k8s.io/metrics 維護
- 必須部署 metrics-server 才能使用該 API，metrics-server 通過調用 Kubelet Summary API 獲取數據
如：
http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes
http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/<node-name>
http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespace/<namespace-name>/pods/<pod-name>
Metrics-Server介紹
Metrics server定時從Kubelet的Summary API(類似/ap1/v1/nodes/nodename/stats/summary)採集指標信息，這些聚合過的數據將存儲在內存中，且以metric-api的形式暴露出去。
Metrics server複用了api-server的庫來實現自己的功能，比如鑑權、版本等，爲了實現將數據存放在內存中嗎，去掉了默認的etcd存儲，引入了內存存儲（即實現Storage interface)。因爲存放在內存中，因此監控數據是沒有持久化的，可以通過第三方存儲來拓展，這個和heapster是一致的。
Metrics server出現後，新的Kubernetes 監控架構將變成上圖的樣子
- 核心流程（黑色部分）：這是 Kubernetes正常工作所需要的核心度量，從 Kubelet、cAdvisor 等獲取度量數據，再由metrics-server提供給 Dashboard、HPA 控制器等使用。
- 監控流程（藍色部分）：基於核心度量構建的監控流程，比如 Prometheus 可以從 metrics-server 獲取核心度量，從其他數據源（如 Node Exporter 等）獲取非核心度量，再基於它們構建監控告警系統。
官方地址：https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server
安裝使用
如上文提到的，metric-server是擴展的apiserver，依賴於kube-aggregator，因此需要在apiserver中開啓相關參數。
–requestheader-client-ca-file=/etc/kubernetes/certs/proxy-ca.crt
–proxy-client-cert-file=/etc/kubernetes/certs/proxy.crt
–proxy-client-key-file=/etc/kubernetes/certs/proxy.key
–requestheader-allowed-names=aggregator
–requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra-
–requestheader-group-headers=X-Remote-Group
–requestheader-username-headers=X-Remote-User
安裝文件下載：1.8+版本，注意更換鏡像地址爲國內鏡像
或者手動拉取鏡像
docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/xingshulin/metrics-server-amd64:v0.3.3
docker tag mirrorgooglecontainers/metrics-server-amd64:v0.3.3 k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.3
將下載下來的metrics-server，修改metrics-server/deploy/1.8+/metrics-server-deployment.yaml文件
將imagePullPolicy修改爲 IfNotPresent，默認爲always
apply yaml這文件
kubectl create -f metrics-server/deploy/1.8+/
安裝完檢查deployment和pods部署完成
其他
kubernetes的新監控體系中，metrics-server屬於Core metrics(核心指標)，提供API metrics.k8s.io，僅提供Node和Pod的CPU和內存使用情況。而其他Custom Metrics(自定義指標)由Prometheus等組件來完成，後續文章將對自定義指標進行解析。
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