背景
自Kubernetes 1.11版本起，K8s资源采集指标由Resource Metrics API（Metrics Server 实现）和Custom metrics api（Prometheus实现）两种API实现，传统Heapster监控被废弃。前者主要负责采集Node、Pod的核心资源数据，如内存、CPU等；而后者则主要负责自定义指标数据采集，如网卡流量，磁盘IOPS、HTTP请求数、数据库连接数等。
heapster被废弃以后，所有的指标数据都从API接口中获取，kubernetes将资源指标分为了两种：
-
Core metrics(核心指标)：由metrics-server提供API，即 metrics.k8s.io，仅提供Node和Pod的CPU和内存使用情况。
-
Custom Metrics(自定义指标)：由Prometheus Adapter提供API，即 custom.metrics.k8s.io，由此可支持任意Prometheus采集到的自定义指标。
想让k8s一些核心组件，比如HPA，获取核心指标以外的其它自定义指标，则必须部署一套prometheus监控系统，让prometheus采集其它各种指标，
但是prometheus采集到的metrics并不能直接给k8s用，因为两者数据格式不兼容，还需要另外一个组件(kube-state-metrics)，将prometheus的metrics 数据格式转换成k8s API接口能识别的格式，转换以后，因为是自定义API，所以还需要用Kubernetes aggregator在主API服务器中注册，以便直接通过/apis/来访问。
Horizontal Pod Autoscaler实现为一个控制循环，定期查询Resource Metrics API以获取CPU /内存等核心指标和针对特定应用程序指标的Custom Metrics API。
Custom Metrics组件介绍
- node-exporter：prometheus的agent端，收集Node级别的监控数据。
- prometheus：监控服务端，从node-exporter拉取数据并存储为时序数据。
- kube-state-metrics： 将prometheus中可以用PromQL查询到的指标数据转换成k8s对应的数据格式，即转换成Custerom Metrics API接口格式的数据，但是它不能聚合进apiserver中的功能。
- k8s-prometheus-adpater：聚合apiserver，即提供了一个apiserver（custom-metrics-api），自定义APIServer通常都要通过Kubernetes aggregator聚合到apiserver
部署步骤
1.部署好prometheus，node-exporter，kube-state-metrics，开启kube-apiserver的聚合功能，相关教程很多。
2.下载相关yaml文件 ，yaml文件clone于https://github.com/stefanprodan/k8s-prom-hpa，笔者内网环境，使用的为此git仓库的zip包。
如上图，部署custom-metrics的yaml文件位于./custom-metrics-api目录，其中核心yaml文件为custom-metrics-apiserver-deployment.yaml和custom-metrics-apiservice.yaml，为部署prometheus-adapter的pod，并注册custom-metrics的apiservice。
3.修改custom-metrics-api目录所有的yaml的namespace为alauda-system，因笔者prometheus部署在此namespace。
sed -i 's/namespace: monitoring/namespace: alauda-system/g' *.yaml
4.参照custom-metrics-apiserver-deployment.yaml里面的prometheus-adapter的启动配置，准备tls证书，笔者复用了master节点的证书。
kubectl create secret generic cm-adapter-serving-certs --from-file=serving.crt=/etc/kubernetes/pki/apiserver.crt --from-file=serving.key=/etc/kubernetes/pki/apiserver.key -n alauda-system
5.按照./custom-metrics-api目录下的资源清单，部署相关资源对象。
kubectl create -f /home/cloudops/custom-metrics/k8s-prom-hpa-master/custom-metrics-api
6.检查custom-metrics-apiserver的pod启动成功，custom-metrics-apiservice注册成功，curl此api路径正常返回。
curl 127.0.0.1:8080/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/ |jq .|less
7.创建关于容器IO带宽的prometheusRule，确认rule的指标正常采集。
####cat prometheusrules.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
labels:
app: prometheus
chart: prometheus-0.0.50
heritage: Tiller
prometheus: kube-prometheus
release: kube-prometheus
name: container-io
namespace: alauda-system
spec:
groups:
- name: container-io.rules
rules:
- expr: rate(container_fs_writes_bytes_total{pod_name!=""}[1m])
record: container_io_rate_write_bytes_total_irate1m
- expr: rate(container_fs_reads_bytes_total{pod_name!=""}[1m])
record: container_io_rate_read_bytes_total_irate1m
8.检查基于IO的custom-metrics通过kube-api能正常访问，注意替换namespace为本地环境。
curl 127.0.0.1:8080/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/devopstools-tools/pods/*/io_rate_write_bytes_total_irate1m
9.创建一个基于IO带宽的HPA对象(基于pod的io写带宽，阈值为20M)，笔者使用的为一个tomcat的pod。
####cat devopstools-tools-hpa-testjava.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: testjava-io
namespace: devopstools-tools
spec:
maxReplicas: 3
minReplicas: 1
scaleTargetRef:
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
name: mychart-testjava2
metrics:
- type: Pods
pods:
metricName: io_rate_write_bytes_total_irate1m
targetAverageValue: 20000000000m
至此，基于IO写带宽的HPA创建完成
验证
1.在HPA的作用对象的容器pod里面，通过dd命令，加大此pod的IO带宽。
2.通过kubectl describe hpa检查HPA是否正常工作。
如上图，因为IO写带宽超过阈值(20M)，deployment控制的pod副本数增加到3。
3.在prometheus端查询pod的IO带宽(下图显示io带宽40M以上)，也表明HPA工作正常。
后记
1.基于IO带宽的HPA，和基于cpu和内存的HPA相比，生产实用性不一定很大，本文只是证明custom-metrics的可行性。
2.基于容器的IOPS的HPA暂未成功，原因为prometheus查询的容器iops(container_fs_io_current)始终为0，google到的原因为cadvisor的bug，待进一步调研。
参考 https://github.com/stefanprodan/k8s-prom-hpa