k8s自定义资源类型

Kubernetes（简称k8s）是一个开源的容器编排引擎，可以用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。Keycloak是一个开源的身份和访问管理解决方案，它提供了诸如单点登录（SSO）、多因素身份验证、授权等功能。在k8s环境中部署和自定义Keycloak可以帮助我们更好地管理和保护我们的应用程序。 首先，在k8s集群中部署Keycloak的步骤包括创建一个Deployment来运行Keycloak容器、创建一个Service将Keycloak容器暴露出来、配置Ingress来管理对Keycloak的访问。可以通过编写YAML文件来定义Deployment、Service和Ingress资源，然后使用kubectl命令将其部署到k8s集群中。 其次，自定义Keycloak可以包括配置主题、引入自定义的身份提供者、定义客户端等。通过在Keycloak的管理后台进行相应的配置，我们可以定制化Keycloak的外观和行为，以满足具体的业务需求。 最后，在部署和自定义Keycloak时需要注意的问题包括配置数据库、管理用户、设置安全策略等。我们需要选择合适的数据库作为Keycloak的持久化存储，并根据实际情况管理用户的访问权限。此外，为了保证应用程序的安全性，我们还需要设置适当的安全策略和监控机制。 总之，通过在k8s集群中部署和自定义Keycloak，我们可以实现统一的身份和访问管理，并且能够满足不同应用程序的特定需求。这不仅可以提高系统的安全性和可靠性，还可以简化用户的身份管理和访问控制流程。

### 使用 Python 自定义 Prometheus 监控 Kubernetes 集群 为了实现自定义的 Prometheus 监控，可以借助 `prometheus_client` 库来创建并暴露指标。以下是具体方法： #### 安装依赖库 首先需要安装 `prometheus_client` 和其他可能需要用到的相关库： ```bash pip install prometheus-client flask requests kubernetes ``` #### 创建自定义监控逻辑 可以通过 Flask 或者简单的 HTTP 服务器暴露出一个 `/metrics` 接口供 Prometheus 抓取。 以下是一个完整的代码示例，用于收集 Kubernetes 节点上的 CPU 和内存使用情况，并将其作为自定义指标暴露给 Prometheus： ```python from prometheus_client import start_http_server, Gauge, Counter import time import os from kubernetes import client, config def initialize_k8s(): try: # 尝试加载集群内的 kubeconfig 文件 config.load_incluster_config() except Exception as e: # 如果失败，则尝试加载本地 kubeconfig 文件 config.load_kube_config() v1 = client.CoreV1Api() return v1 # 初始化 Prometheus 的指标对象 node_cpu_usage_gauge = Gauge('node_cpu_usage', 'CPU usage per node', ['node']) node_memory_usage_gauge = Gauge('node_memory_usage', 'Memory usage per node', ['node']) def collect_node_metrics(v1): nodes = v1.list_node().items for node in nodes: metadata = node.metadata status = node.status node_name = metadata.name # 假设我们已经有一个函数可以从 API 获取实际的资源利用率 cpu_usage_percent = get_cpu_usage(node_name) # 返回百分比值 memory_usage_bytes = get_memory_usage(node_name) # 返回字节数 # 更新指标值 node_cpu_usage_gauge.labels(node=node_name).set(cpu_usage_percent) node_memory_usage_gauge.labels(node=node_name).set(memory_usage_bytes) def get_cpu_usage(node_name): """模拟获取 CPU 利用率""" return float(os.popen(f"kubectl top node {node_name} | awk 'NR==2 {{print $3}}'").read()) def get_memory_usage(node_name): """模拟获取 Memory 利用率""" mem_str = os.popen(f"kubectl top node {node_name} | awk 'NR==2 {{print $4}}'").read() mem_value = int(mem_str.strip()[:-2]) * 1024 * 1024 # 单位转换为字节 return mem_value if __name__ == '__main__': # 启动 HTTP Server 并监听 /metrics 请求 start_http_server(8000) api_instance = initialize_k8s() while True: collect_node_metrics(api_instance) time.sleep(60) # 每隔一分钟更新一次数据 ``` 上述代码实现了以下几个功能： - **初始化 Kubernetes API**：通过 `kubernetes.client` 加载配置[^3]。 - **定义 Prometheus 指标**：使用 `Gauge` 类型分别表示节点的 CPU 和内存使用情况[^2]。 - **周期性采集数据**：调用 `collect_node_metrics` 函数定期从 Kubernetes 中提取节点状态信息[^4]。 #### 配置 Prometheus 抓取目标 在 Prometheus 的配置文件 `prometheus.yml` 中添加如下抓取配置项： ```yaml scrape_configs: - job_name: 'custom_python_exporter' static_configs: - targets: ['localhost:8000'] ``` 这会告诉 Prometheus 定期访问运行此 Python 程序的主机上的 `/metrics` 接口以获取最新数据。 --- ###