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通过kubernetes-client/java类库获取metric资源对象
Pod 和 容器的资源请求和限制
当您定义 Pod 的时候可以选择为每个容器指定需要的 CPU 和内存（RAM）大小。
Pod 中的每个容器都可以指定以下的一个或者多个值：
spec.containers[].resources.limits.cpuspec.containers[].resources.limits.memoryspec.containers[].resources.requests.cpuspec.containers[].resources.requests.memory
尽管只能在个别容器上指定请求和限制，但是我们可以方便地计算出 Pod 资源请求和限制。特定资源类型的Pod 资源请求/限制是 Pod 中每个容器的该类型的资源请求/限制的总和。
CPU 的含义
CPU 资源的限制和请求以 cpu 为单位。
Kubernetes 中的一个 cpu 等于：
- 1 AWS vCPU
- 1 GCP Core
- 1 Azure vCore
- 1 Hyperthread 在带有超线程的裸机 Intel 处理器上
允许浮点数请求。具有 spec.containers[].resources.requests.cpu 为 0.5 的容器保证了一半 CPU 要求 1 CPU的一半。
表达式 0.1 等价于表达式 100m，可以看作 “100 millicpu”。
内存的含义
内存的限制和请求以字节为单位。
您可以使用以下后缀之一作为平均整数或定点整数表示内存：E，P，T，G，M，K。
您还可以使用两个字母的等效的幂数：Ei，Pi，Ti ，Gi，Mi，Ki。例如，以下代表大致相同的值：
128974848, 129e6, 129M, 123Mi
i表示（1Mi=1024x1024）,M表示（1M=1000x1000）（其它单位类推， 如Ki/K Gi/G）
kubernetes： 全面的CPU 和内存单位解释
计算法则：次方
func newSuffixer() suffixer { sh := &suffixHandler{} // IMPORTANT: if you change this section you must change fastLookup sh.binSuffixes.addSuffix("Ki", bePair{2, 10}) sh.binSuffixes.addSuffix("Mi", bePair{2, 20}) sh.binSuffixes.addSuffix("Gi", bePair{2, 30}) sh.binSuffixes.addSuffix("Ti", bePair{2, 40}) sh.binSuffixes.addSuffix("Pi", bePair{2, 50}) sh.binSuffixes.addSuffix("Ei", bePair{2, 60}) // Don't emit an error when trying to produce // a suffix for 2^0. sh.decSuffixes.addSuffix("", bePair{2, 0}) sh.decSuffixes.addSuffix("n", bePair{10, -9}) sh.decSuffixes.addSuffix("u", bePair{10, -6}) sh.decSuffixes.addSuffix("m", bePair{10, -3}) sh.decSuffixes.addSuffix("", bePair{10, 0}) sh.decSuffixes.addSuffix("k", bePair{10, 3}) sh.decSuffixes.addSuffix("M", bePair{10, 6}) sh.decSuffixes.addSuffix("G", bePair{10, 9}) sh.decSuffixes.addSuffix("T", bePair{10, 12}) sh.decSuffixes.addSuffix("P", bePair{10, 15}) sh.decSuffixes.addSuffix("E", bePair{10, 18}) return fastLookup{sh} }
CPU单位：n
在metrics-server中，获取某个节点的使用情况，cpu的单位有时是n (1m = 1000*1000n )：
Http请求：https://apiserver地址:6443/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/节点名称
kubelet命令：kubectl get nodes.metrics.k8s.io 节点名称 -o yaml
{ "kind": "NodeMetrics", "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1", "metadata": { "name": "ac-private-2", "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/ac-private-2", "creationTimestamp": "2018-12-06T02:26:04Z" }, "timestamp": "2018-12-06T02:25:46Z", "window": "30s", "usage": { "cpu": "22436949n", "memory": "3846476Ki" } }
通过kubernetes-client/java类库获取metric资源对象
通过 kubernetes-client/java类库获取metric资源对象
注意：目前（截止2020年3月份）， kubernetes-client/java类库并不支持直接调用metrics的api，所以只能通过CRD资源方式
标题
更多kubernetes-client/java类库使用，
参考《使用 Java 操作 Kubernetes API》https://blog.csdn.net/fly910905/article/details/101345091
metric-server简介
Metrics Server is a cluster-wide aggregator of resource usage data. Resource metrics are used by components like kubectl top and the Horizontal Pod Autoscaler to scale workloads. To autoscale based upon a custom metric, you need to use the Prometheus Adapter Metric-server是一个集群级别的资源指标收集器，用于收集资源指标数据
- 提供基础资源如CPU、内存监控接口查询；
- 接口通过 Kubernetes aggregator注册到kube-apiserver中；
- 对外通过Metric API暴露给外部访问；
- 自定义指标使用需要借助Prometheus实现。
The Metrics API
- /node 获取所有节点的指标，指标名称为NodeMetrics
- /node/<node_name> 特定节点指标
- /namespaces/{namespace}/pods 获取命名空间下的所有pod指标
- /namespaces/{namespace}/pods/{pod} 特定pod的指标，指标名称为PodMetrics
未来将能够支持指标聚合，如max最大值，min最小值，95th峰值，以及自定义时间窗口，如1h，1d，1w等。
Pod示例
以下 Pod 有两个容器。
每个容器的请求为 0.25 cpu 和 64MiB（226 字节）内存，每个容器的限制为 0.5 cpu 和 128MiB 内存。
您可以说该 Pod 请求 0.5 cpu 和 128 MiB 的内存，限制为 1 cpu 和 256MiB 的内存。
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: frontend spec: containers: - name: db image: mysql env: - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD value: "password" resources: requests: memory: "64Mi" cpu: "250m" limits: memory: "128Mi" cpu: "500m" - name: wp image: wordpress resources: requests: memory: "64Mi" cpu: "250m" limits: memory: "128Mi" cpu: "500m"
参考链接：
https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/
