news 2026/4/16 13:59:37

从Dashboard到Metrics-Server：给你的K8s 1.18.6集群装上‘仪表盘’和‘监控仪表’

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张小明

前端开发工程师

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从Dashboard到Metrics-Server：给你的K8s 1.18.6集群装上‘仪表盘’和‘监控仪表’

从Dashboard到Metrics-Server：Kubernetes 1.18.6集群可视化监控实战指南

当你成功搭建Kubernetes集群后，接下来的挑战是如何有效管理和监控这个复杂的系统。就像驾驶一辆高性能跑车，如果没有仪表盘和监控系统，你将无法了解引擎状态、油量消耗或行驶速度。本文将带你从零开始，为你的Kubernetes 1.18.6集群安装"仪表盘"（Dashboard）和"监控仪表"（Metrics-Server），实现集群状态的可视化监控。

1. Kubernetes Dashboard：集群管理的可视化控制台

Kubernetes Dashboard是官方提供的Web用户界面，它让你能够：

  • 直观查看集群资源使用情况
  • 部署容器化应用到集群
  • 排查和解决问题
  • 管理集群资源

1.1 部署Dashboard的三种方式对比

在部署Dashboard前，我们先了解不同部署方式的优缺点：

部署方式优点缺点适用场景
官方recommended.yaml简单直接默认配置较基础快速测试环境
自定义NodePort可直接通过节点IP访问需要管理证书开发/测试环境
Ingress + TLS统一入口，安全性高配置复杂生产环境

对于大多数场景，我们推荐使用自定义NodePort方式，它提供了良好的平衡。

1.2 详细部署步骤

首先，下载官方推荐的Dashboard部署文件：

wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.0-beta5/aio/deploy/recommended.yaml -O dashboard.yaml

接下来，我们需要修改这个文件以支持NodePort访问。找到Service部分，修改为：

kind: Service apiVersion: v1 metadata: labels: k8s-app: kubernetes-dashboard name: kubernetes-dashboard namespace: kubernetes-dashboard spec: type: NodePort ports: - port: 443 targetPort: 8443 nodePort: 30008 selector: k8s-app: kubernetes-dashboard

注意：nodePort范围默认为30000-32767，确保选择的端口未被占用

1.3 证书配置最佳实践

默认情况下，Dashboard会使用自动生成的证书，但这可能导致浏览器警告。我们可以创建自定义证书：

mkdir -p dashboard-certs && cd dashboard-certs openssl genrsa -out dashboard.key 2048 openssl req -new -key dashboard.key -out dashboard.csr -subj '/CN=dashboard-cert' openssl x509 -req -in dashboard.csr -signkey dashboard.key -out dashboard.crt -days 365 kubectl create secret generic kubernetes-dashboard-certs --from-file=dashboard.key --from-file=dashboard.crt -n kubernetes-dashboard

1.4 创建管理员账户

Dashboard默认使用RBAC进行权限控制，我们需要创建具有足够权限的ServiceAccount：

cat <<EOF | kubectl apply -f - apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: dashboard-admin namespace: kubernetes-dashboard labels: k8s-app: kubernetes-dashboard EOF cat <<EOF | kubectl apply -f - apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: dashboard-admin-bind-cluster-role labels: k8s-app: kubernetes-dashboard roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: cluster-admin subjects: - kind: ServiceAccount name: dashboard-admin namespace: kubernetes-dashboard EOF

获取访问令牌：

kubectl -n kubernetes-dashboard describe secret $(kubectl -n kubernetes-dashboard get secret | grep dashboard-admin | awk '{print $1}')

1.5 访问与使用技巧

现在可以通过https://<节点IP>:30008访问Dashboard。登录后，你会发现几个实用功能：

  • 工作负载视图：直观展示Deployment、Pod等资源状态
  • 资源使用图表：显示CPU/内存使用趋势（需Metrics-Server支持）
  • 事件查看器：帮助排查Pod启动失败等问题
  • YAML编辑器：直接修改资源定义

安全提示：生产环境应考虑配置Ingress和更严格的网络策略限制访问

2. Metrics-Server：集群资源监控的核心组件

Metrics-Server是Kubernetes集群资源使用数据的聚合器，它：

  • 从各节点的kubelet收集CPU/内存指标
  • 通过Metrics API暴露数据
  • 支持Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
  • 为Dashboard提供资源使用数据

2.1 部署Metrics-Server的常见问题

在部署Metrics-Server时，开发者常遇到以下问题：

  1. 证书验证失败：节点kubelet使用自签名证书
  2. 网络连接问题：Metrics-Server无法访问节点
  3. 数据延迟：指标更新不及时
  4. 资源不足：Metrics-Server自身资源限制过低

2.2 详细部署步骤

下载官方部署文件：

git clone https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server.git cd metrics-server/deploy/1.8+/

修改metrics-server-deployment.yaml，添加关键参数：

args: - --cert-dir=/tmp - --secure-port=4443 - --kubelet-insecure-tls - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname

这些参数解决了以下问题：

  • --kubelet-insecure-tls：跳过kubelet证书验证
  • --kubelet-preferred-address-types：指定连接kubelet的地址类型

应用所有配置文件：

kubectl apply -f .

2.3 验证安装

等待1-2分钟后，检查Metrics-Server状态：

kubectl get pods -n kube-system | grep metrics-server kubectl top nodes

如果一切正常，你将看到类似输出：

NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY% k8s-master 256m 12% 2002Mi 52% k8s-node1 103m 5% 1334Mi 34%

2.4 性能调优建议

对于大型集群，可能需要调整Metrics-Server的资源限制：

resources: requests: cpu: 100m memory: 200Mi limits: cpu: 500m memory: 500Mi

同时，可以调整指标解析频率（默认60秒）：

args: - --metric-resolution=30s

3. Dashboard与Metrics-Server集成

成功部署两者后，Dashboard将自动显示资源使用指标。你可以在Dashboard中：

  1. 查看节点资源使用热图
  2. 监控Pod的CPU/内存消耗
  3. 设置资源使用警报阈值
  4. 分析历史使用趋势

3.1 常见集成问题排查

如果Dashboard中看不到资源指标，检查以下方面：

  1. Metrics-Server是否正常运行：

    kubectl logs -n kube-system $(kubectl get pods -n kube-system | grep metrics-server | awk '{print $1}')

  2. API服务是否可用：

    kubectl get apiservices | grep metrics

  3. 节点kubelet是否健康：

    kubectl get nodes -o wide

3.2 高级监控方案

对于生产环境，可以考虑以下增强方案：

  1. Prometheus + Grafana：提供更丰富的监控指标和可视化
  2. 自定义指标采集：支持基于业务指标的自动扩缩容
  3. 长期存储：使用Thanos或VictoriaMetrics存储历史数据
  4. 告警系统：集成Alertmanager实现异常告警

4. 安全加固与最佳实践

4.1 Dashboard安全建议

  1. 启用HTTPS：始终使用HTTPS访问Dashboard
  2. 限制访问IP：通过NetworkPolicy限制访问来源
  3. 定期轮换令牌：管理员令牌应定期更新
  4. 审计日志：记录所有管理操作
  5. 最小权限原则：为不同用户分配精确的RBAC权限

4.2 Metrics-Server安全配置

  1. 启用证书认证（替代--kubelet-insecure-tls）：

    # 创建证书签名请求 cat <<EOF | kubectl apply -f - apiVersion: certificates.k8s.io/v1beta1 kind: CertificateSigningRequest metadata: name: metrics-server spec: groups: - system:nodes - system:authenticated usages: - digital signature - key encipherment - server auth request: $(cat server.csr | base64 | tr -d '\n') EOF # 批准请求 kubectl certificate approve metrics-server

  2. 配置网络策略：

    apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy metadata: name: metrics-server-allow namespace: kube-system spec: podSelector: matchLabels: k8s-app: metrics-server ingress: - from: - namespaceSelector: matchLabels: kubernetes.io/metadata.name: kubernetes-dashboard policyTypes: - Ingress

4.3 监控系统维护

  1. 定期升级：保持组件版本与集群同步
  2. 资源监控：监控监控系统本身的资源使用
  3. 备份配置：定期备份Dashboard和Metrics-Server的配置
  4. 性能基准测试：在大规模集群前进行压力测试

5. 真实案例：电商平台监控实践

某电商平台在黑色星期五促销期间，通过完善的Kubernetes监控系统成功应对了流量高峰。他们的架构包括：

  1. Dashboard：实时查看所有服务的状态
  2. Metrics-Server：提供基础资源指标
  3. HPA：基于CPU/内存指标自动扩缩容
  4. 自定义指标：基于QPS进行更精确的扩缩容

关键配置：

apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: frontend-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: frontend minReplicas: 3 maxReplicas: 20 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 60 - type: External external: metric: name: requests_per_second selector: matchLabels: app: frontend target: type: AverageValue averageValue: 500

这套系统帮助他们实现了：

  • 秒级自动扩缩容响应
  • 资源利用率提高40%
  • 零人工干预应对流量高峰

6. 故障排除指南

6.1 Dashboard常见问题

问题1：无法访问Dashboard，连接被拒绝

  • 检查Service类型和端口：
    kubectl get svc -n kubernetes-dashboard
  • 验证节点防火墙规则
  • 检查kube-proxy是否正常运行

问题2：登录后显示"没有权限"

  • 验证ServiceAccount和ClusterRoleBinding
  • 检查令牌是否过期
  • 确认上下文是否正确：
    kubectl config current-context

6.2 Metrics-Server常见问题

问题1：kubectl top返回"metrics not available yet"

  • 检查Metrics-Server日志：
    kubectl logs -n kube-system deployment/metrics-server
  • 验证APIService是否注册：
    kubectl get apiservice v1beta1.metrics.k8s.io -o yaml
  • 检查节点kubelet状态：
    journalctl -u kubelet -n 50 --no-pager

问题2：指标数据不准确或延迟高

  • 调整Metrics-Server的--metric-resolution参数
  • 增加Metrics-Server资源限制
  • 检查节点负载情况

7. 版本升级与兼容性

7.1 Kubernetes 1.18.6特定注意事项

  1. Dashboard版本：推荐使用v2.0.0+
  2. Metrics-Server版本：v0.3.6+
  3. API兼容性：
    • metrics.k8s.io/v1beta1
    • dashboard v1.10.1+ API

7.2 升级路径

  1. 备份现有配置：

    kubectl get all,sa,secret,configmap -n kubernetes-dashboard -o yaml > dashboard-backup.yaml kubectl get all,sa,secret,configmap -n kube-system -l k8s-app=metrics-server -o yaml > metrics-server-backup.yaml

  2. 逐步升级策略：

    • 先升级Metrics-Server
    • 验证指标收集正常
    • 再升级Dashboard
    • 测试所有功能

  3. 回滚计划：

    kubectl apply -f dashboard-backup.yaml kubectl apply -f metrics-server-backup.yaml

8. 扩展阅读与资源

8.1 官方文档

  • Kubernetes Dashboard GitHub
  • Metrics-Server文档
  • Kubernetes监控架构

8.2 性能优化工具

  1. kube-state-metrics：生成关于集群状态的指标
  2. node-exporter：收集节点级指标
  3. cAdvisor：容器监控工具（已集成到kubelet）

8.3 社区最佳实践

  1. 监控分层架构：

    • 基础设施层：节点资源
    • 容器层：Pod/Container指标
    • 应用层：业务指标

  2. 告警策略：

    • 设置多级阈值（Warning/Critical）
    • 避免告警风暴
    • 实现告警抑制和分组

  3. 可视化原则：

    • 每个仪表盘聚焦一个主题
    • 使用一致的配色方案
    • 包含必要的上下文信息

9. 未来趋势与替代方案

随着Kubernetes生态的发展，监控方案也在不断演进：

  1. eBPF技术：更高效的内核级监控
  2. OpenTelemetry：统一的监控标准
  3. 服务网格集成：Istio/Linkerd提供的监控能力
  4. AI驱动的异常检测：自动识别异常模式

对于需要更强大监控功能的用户，可以考虑：

  1. Prometheus Operator：简化Prometheus部署
  2. Thanos：提供长期存储和全局视图
  3. Grafana Loki：日志监控解决方案
  4. Elastic Kubernetes Monitoring：全栈可观测性

10. 总结与实操建议

通过本文，你已经掌握了在Kubernetes 1.18.6集群上部署Dashboard和Metrics-Server的完整流程。在实际操作中，建议：

  1. 从小规模开始：先在测试环境验证配置
  2. 自动化部署：将配置代码化，便于重复使用
  3. 文档记录：记录所有自定义配置和决策原因
  4. 监控监控系统：确保监控系统本身健康运行
  5. 持续优化：根据实际使用情况调整参数

记住，好的监控系统应该：

  • 提供准确的实时数据
  • 帮助快速定位问题
  • 支持容量规划
  • 不影响被监控系统性能
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