对于某些需要调度之后才能知道的数据，比如 pod 的 ip，主机名，或者 pod 自身的名称等等，k8s 依旧很贴心的提供了 Downward API 的方式来获取此类数据，并且可以通过环境变量或者文件（downwardApi卷中）来传递 pod 的元数据。

可以传递的容器数据包括如下：

• pod的名称，IP，所在命名空间，运行节点的名称，运行所归属的服务账户名称
• 每个容器请求的 CPU 和内存的使用量
• 每个容器可以使用的 CPU 和内存的限制
• pod 的标签
• pod 的注解

通过环境变量暴露元数据

　　创建一个但容器的 pod

$ vim ./dowanwardapi-learn.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: downward-learn
spec:
containers:

• name: main
  image: busybox
  command: ["sleep", "999999"]
  resources:
  requests:
  cpu: "15m"
  memory: "100Ki"
  limits:
  cpu: "100m"
  memory: "4Mi"
  env:

  • name: POD_NAME
    valueFrom:
    fieldRef:
    fieldPath: metadata.name

  • name: POD_IP
    valueFrom:
    fieldRef:
    fieldPath: status.podIP

  • name: NODE_NAME
    valueFrom:
    fieldRef:
    fieldPath: spec.nodeName

  • name: CONTAINER_CPU_REQUEST_MILLICORES
    valueFrom:
    resourceFieldRef:
    resource: requests.cpu
    divisor: "1m"

  • name: CONTAINER_MEMORY_LIMIT_KIBIBYTES
    valueFrom:
    resourceFieldRef:
    resource: limits.memory
    divisor: "1Ki"

    　　创建完成后我们可以使用 kubectl exec 命令来查看容器中的所有环境变量，如下：

$ kubectl exec downward-learn env
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
HOSTNAME=downward-learn
POD_NAME=downward-learn
POD_IP=10.44.0.3
NODE_NAME=node1
CONTAINER_CPU_REQUEST_MILLICORES=15
CONTAINER_MEMORY_LIMIT_KIBIBYTES=4096
KUBERNETES_PORT_443_TCP_PROTO=tcp
KUBERNETES_PORT_443_TCP_PORT=443
KUBERNETES_PORT_443_TCP_ADDR=10.96.0.1
KUBERNETES_SERVICE_HOST=10.96.0.1
KUBERNETES_SERVICE_PORT=443
KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS=443
KUBERNETES_PORT=tcp://10.96.0.1:443
KUBERNETES_PORT_443_TCP=tcp://10.96.0.1:443
HOME=/root

　　但是有一些变量并不能根据环境变量暴露，比如 lables 标签和 annotations 注释等等，但是这些可以使用过 dowanwardApi 卷的方式来进行载入。

通过 downwardAPI 卷来传递元数据

　　和环境变量一样，通过文件卷的方式也需要显式指定元数据字段来暴露给进程，如下：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: downward-learn
spec:
containers:

• name: main
  image: busybox
  command: ["sleep", "999999"]
  resources:
  requests:
  cpu: "15m"
  memory: "100Ki"
  limits:
  cpu: "100m"
  memory: "4Mi"
  volumeMounts:

  • name: downward
    mountPath: /etc/downard
    volumes:

• name: downward
  downwardAPI:
  iterms:

  • path: "podName"
    fileRef:
    fieldPath: metadata.name
    ……

    　　其中声明元数据和配置的方式没什么不同。

    　　但是其中需要注意的是，如果是暴露容器级的元数据时，比如容器可使用的资源限制和资源请求（如使用字段 resourceFieldRef），必须指定引入资源字段的容器名称，比如：

spec:
volumes:

• name: downward
  downwardAPI:
  items:

  • path: "containerCpuRequestMilliCores"
    resourceFieldRef:
    containerName: main ## 容器名称
    resource: requests.cpu
    divisor: 1m

    　　这里由于引入了cpu资源限制，所以也贴一下所用到的，在 pod 内查询当前的 cpu 使用进程代码，因为 pod 容器内的查询 cpu 使用和物理机上的还不太一样，在网上找了一些但是都不太适合容器使用，所以自己写了一个

$ vim cpu.go

package handler

import (
"fmt"
"os"

linuxproc "github.com/c9s/goprocinfo/linux"  

)

var (
prevUsageUser int64 = 0
prevUsageSystem int64 = 0
cpuNum = 1 // 设置该容器内使用的cpu个数
)

func GetCpuCount(stat *linuxproc.Stat) (count float64) {
cfsQuota := getCgoupValueByPath("/sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us")
cfsPeriod := getCgoupValueByPath("/sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_period_us")

if cfsQuota == -1 {  
    return float64(len(stat.CPUStats))  
}

return float64(cfsQuota) / float64(cfsPeriod)  

}

func CpuCountToString(c float64) string {
if c == float64(int64(c)) {
return fmt.Sprintf("%v", c)
}
return fmt.Sprintf("%0.1f", c)
}

// GetCpuUsage should be called every 1 seconds. not quite precise.
func GetCpuUsage(cpus float64) (user, system, idle float64) {
var currentUsageUser, currentUsageSystem int64
currentUsageUser = getCgoupValueByPath("/sys/fs/cgroup/cpuacct/cpuacct.usage_user")
currentUsageSystem = getCgoupValueByPath("/sys/fs/cgroup/cpuacct/cpuacct.usage_sys")

if prevUsageUser == 0 && prevUsageSystem == 0 {  
    prevUsageUser = currentUsageUser  
    prevUsageSystem = currentUsageSystem  
    return  
}

user = float64(currentUsageUser-prevUsageUser) / 10000000 / cpus       // / 1000,000,000 \* 100 = /10,000,000  
system = float64(currentUsageSystem-prevUsageSystem) / 10000000 / cpus // / 1000,000,000 \* 100 = /10,000,000  
idle = 100 - user - system  
if idle < 0 {  
    idle = 0  
}

prevUsageUser = currentUsageUser  
prevUsageSystem = currentUsageSystem

return  

}

func getCgoupValueByPath(path string) int64 {
data, err := os.ReadFile(path)
if err != nil {
return 0
}

var value int64  
n, err := fmt.Sscanf(string(data), "%d", &value)  
if err != nil || n != 1 {  
    return 0  
}  
return value  

}

计算出来当前的容器数值换算为：use 80% = 800

这样在容器内就能根据元数据和监控脚本时刻监控容器的 cpu 使用率了。