KEDA自定义度量支持方式

概述

KEDA（Kubernetes Event-driven Autoscaling）是基于Kubernetes的自动缩放解决方案，能够根据应用的实际负载情况动态调整部署实例的数量。除了内置的一些度量指标外，KEDA还允许用户自定义度量指标以满足特定需求。

为什么需要自定义度量？

在某些场景中，系统的业务逻辑可能并不符合KEDA默认支持的度量指标，例如请求速率、队列长度等。通过自定义度量，可以更精确地控制应用的缩放行为，从而提升系统性能和资源利用率。

自定义度量的基本步骤

选择合适的度量来源：首先需要确定用于度量的指标来源，如数据库查询统计、日志文件分析或外部API调用等。
实现自定义度量插件：根据所选度量来源编写相应的KEDA度量插件。KEDA提供了一种通用接口（keda.sh/metrics），开发者可以通过此接口来定义新的度量指标。
配置KEDA使用自定义度量插件：将自定义度量插件与现有的KEDA实例关联，以实现动态缩放功能。

实现步骤详解

1. 准备工作

确保已经安装了KEDA和相关依赖组件。可以通过官方文档获取详细的安装指南。

# 安装KEDA
kubectl apply -f https://github.com/kedacore/keda/releases/download/v2.3.0/keda-v2.3.0.yaml

2. 创建自定义度量插件

使用Go语言实现一个新的度量插件。该插件将负责从外部系统收集数据，并将其转换为KEDA所需的度量格式。

package custommetrics

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    v1 "k8s.io/api/apps/v1"
    kedaShMetricsV2alpha1 "github.com/kedacore/keda/v2/apis/metrics/v2alpha1"
)

type CustomMetrics struct {
}

func (c *CustomMetrics) GetMetrics(context.Context, interface{}) ([]*kedaShMetricsV2alpha1.Metric, error) {
    // 从外部系统获取度量数据
    metricsData := getExternalMetricData()

    var metrics []*kedaShMetricsV2alpha1.Metric
    for metricName, value := range metricsData {
        m := &kedaShMetricsV2alpha1.Metric{
            Name:      metricName,
            Value:     float64(value),
            Type:      kedaShMetricsV2alpha1.Gauge,
            Timestamp: "",
        }
        metrics = append(metrics, m)
    }

    return metrics, nil
}

func getExternalMetricData() map[string]int {
    // 实现从外部系统获取度量数据的逻辑
    // 示例：返回一个模拟的数据集
    return map[string]int{
        "requests_per_minute": 120,
    }
}

3. 配置KEDA使用自定义度量插件

编写YAML配置文件，将自定义度量插件与KEDA关联。

apiVersion: keda.sh/v2alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: my-app-custom-metrics
spec:
  scaleTargetRef:
    name: my-app-deployment
  triggers:
  - type: custommetrics
    metadata:
      pluginName: custommetrics
      metrics:
        - name: requests_per_minute
          interval: 60s

4. 部署和验证

将配置文件部署到Kubernetes集群中，并观察应用的动态缩放行为是否按照预期进行。

kubectl apply -f my-app-custom-metrics.yaml

通过监控系统状态，可以确认KEDA已经成功使用自定义度量插件来调整实例数量。

总结

自定义度量为用户提供了更多的灵活性和可控性。通过上述步骤，你可以根据具体需求实现并集成新的度量指标到你的Kubernetes应用中，从而优化自动缩放策略以满足业务场景的要求。