`kubectl top nodes` 或 `kubectl top pods` 返回 `metrics not available yet` 的排查、解决

何达维2026-01-15 13:41

kubectl top nodes 或 kubectl top pods 返回 metrics not available yet 的排查、解决

Metrics Server 是 Kubernetes 集群中用于收集和聚合节点、Pod 的资源使用指标（Metrics） 的核心组件，主要提供 CPU、内存等基础资源的实时使用率数据。这些数据是 Kubernetes 自动扩缩容（HPA）、调度优化以及资源监控的基础。

Metrics Server 的核心作用：

  • 收集指标：从集群中所有节点的 kubelet 服务（通过 kubelet 的 Metrics API，默认端口 10250）收集节点和 Pod 的资源使用数据（CPU 使用率、内存使用量等）。
  • 聚合数据：将分散的指标数据聚合后，通过 Kubernetes API（metrics.k8s.io 群组）提供统一访问接口。
  • 支撑功能：为 kubectl top 命令（查看资源使用）和 HorizontalPodAutoscaler（HPA，自动扩缩容）提供数据支持。

安装部署 metrics-server 后，使用 kubectl top nodes 或 kubectl top pods 查看资源使用时，显示异常：

bash 复制代码 
metrics not available yet

初步简单排查

先做一个简单的排查，获得一个初步的判断：

  • kubectl logs 来查看对应的 metrics-server 容器日志，确认是否有异常信息。

    bash 复制代码 
    kubectl logs -n kube-system deployment/metrics-server

  • 检查 metrics-server 对应的 Deployment 中对应容器的 args 配置，最小化修改来解决问题：

    • --kubelet-insecure-tls，确认 TLS 配置是对应的，可以先跳过 kubelet 的 TLS 证书验证（测试环境常用，生产环境不建议），这个是否配置。
    • --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname，指定 kubelet 连接时优先使用的地址类型（默认是 InternalIP）。

  • 对照官方 issues 文档 https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/blob/master/KNOWN_ISSUES.md 排查是否有类似问题。

详细排查流程

metrics-server 获得 nodes 和 pods 的 metrics 数据的大致流程：

  • cAdvisor: 用于收集、聚合和公开 Kubelet 中包含的容器指标的守护程序。
  • kubelet: 用于管理容器资源的节点代理。可以使用 /metrics/resource 和 /stats kubelet API 端点访问资源指标。
    • /api/v1/nodes/<节点名>/proxy/metrics/cadvisor：由 cadvisor 组件提供，专注于容器和节点的细粒度资源使用指标。
    • /api/v1/nodes/<节点名>/proxy/metrics/resource：提供 节点和 Pod 的资源请求（request）、限制（limit）及实际使用的汇总数据，数据更贴近 k8s 资源模型（与 requests/limits 直接关联）。
    • /api/v1/nodes/<节点名>/proxy/healthz：提供 kubelet 健康状态指标。
    • /api/v1/nodes/<节点名>/proxy/metrics/probes：专门记录容器探针（liveness、readiness、startup）的执行状态，用于监控探针是否正常工作。
    • /api/v1/nodes/<节点名>/proxy/stats/summary：提供节点级别的资源指标，包括 CPU、内存、网络和磁盘 IO。
  • 节点层面资源指标: kubelet 提供的 API，用于发现和检索可通过 /metrics/resource 端点获得的每个节点的汇总统计信息。
  • metrics-server: 集群插件组件，用于收集和聚合从每个 kubelet 中提取的资源指标。API 服务器提供 Metrics API 以供 HPA、VPA 和 kubectl top 命令使用。Metrics Server 是 Metrics API 的参考实现。
  • Metrics API: Kubernetes API 支持访问用于工作负载自动缩放的 CPU 和内存。要在你的集群中进行这项工作，你需要一个提供 Metrics API 的 API 扩展服务器。

围绕 "指标收集链路"（容器 -> cadvisor -> metrics-server -> kubectl/HPA）展开，逐步定位断裂点：

  • 确认 metrics-server 已正确注册 metrics.k8s.io/v1beta1 API 服务。
  • 检查 RBAC 权限：确保 metrics-server 有足够权限读取节点指标。
  • 确认指标来源：cadvisor 是否生成容器指标。
    • 访问节点的 cadvisor 指标端点：curl http://<控制平面IP>:8001/api/v1/nodes/<节点名>/proxy/metrics/cadvisor。
      • 若仅包含 machine_* 等机器级指标，无 container_*（带 pod_name、namespace 标签）指标，说明 cadvisor 未收集到容器数据，问题聚焦于 cadvisor 与容器的交互。
  • cadvisor 依赖 kubelet 从容器运行时（如 containerd）获取容器元数据（如容器 ID），需确认 kubelet 能正常识别容器：
    • 访问节点的 pods 端点：curl http://<控制平面IP>:8001/api/v1/nodes/<节点名>/proxy/pods | jq '.items[].status.containerStatuses[].containerID'。
      • 若输出 containerd://<容器ID> 格式的字符串，说明 kubelet 能从容器运行时获取容器 ID，排除基础通信故障。
      • 若为空，需修复 kubelet 与容器运行时的连接（如检查 containerRuntimeEndpoint 配置）。
  • 排查 cgroup 配置与兼容性，cadvisor 通过容器的 cgroup 路径（如 /sys/fs/cgroup）获取资源数据，cgroup 驱动或版本不兼容会导致路径匹配失败：
    • cgroup 驱动一致性：确保 kubelet（cgroupDriver: systemd）与容器运行时（如 containerd 的 SystemdCgroup: true）使用相同驱动，尤其是 cgroup2 环境必须搭配 systemd 驱动。
    • cgroup2 适配：若使用 cgroup2，需确认 cadvisor（v0.43+）、kubelet（v1.25+）、容器运行时（containerd v1.6+）版本支持 cgroup2，并验证容器的 cgroup 路径（如 /sys/fs/cgroup/kubepods.slice/.../<容器ID>.scope）存在且可访问。
  • 检查 kubelet 配置对 cadvisor 的影响，kubelet 配置可能绕过 cadvisor 导致指标缺失：
    • PodAndContainerStatsFromCRI 特性开关：若开启（true），kubelet 会从容器运行时直接获取指标，可能导致 cadvisor 不生成数据，需关闭（false）让 cadvisor 接管。
    • cadvisor 初始化日志：查看 kubelet 日志（journalctl -u kubelet），确认 cadvisor initialization complete 日志存在，排除 cadvisor 未启动的问题。
  • 验证 metrics-server 能否拉取指标，若 cadvisor 有容器指标，但 kubectl top pods 仍无数据，需检查 metrics-server 是否正常拉取：
    • 查看 metrics-server 配置：确保 --cadvisor-url-prefix 指向正确的 cadvisor 端点（内置 cadvisor 为 http://{{.NodeInternalIP}}:10255/metrics/cadvisor，独立部署为 http://{{.NodeInternalIP}}:8080/）。
    • 查看 metrics-server 日志：排查是否有 no metrics known for pod 等拉取失败错误，修复网络或权限问题（如 --kubelet-insecure-tls 临时绕过 TLS 验证）。
  • 若内置 cadvisor 因版本或环境限制无法修复，可独立部署 cadvisor：
    • 通过 DaemonSet 部署支持 cgroup2 的 cadvisor（v0.47+），挂载 --volume=/sys/fs/cgroup 确保访问 cgroup 路径。
    • 配置 metrics-server 指向独立 cadvisor 的端点，绕开内置组件的兼容性问题。

核心逻辑是 "从指标生成端（cadvisor）到消费端（kubectl）逐步验证链路"，重点排查：

  • cadvisor 能否通过 cgroup 路径获取容器数据（依赖 cgroup 驱动、版本兼容）。
  • 容器运行时与 kubelet 的通信是否正常（确保容器元数据可获取）。
  • metrics-server 能否正确拉取并提供指标（配置正确的 cadvisor 端点）。

上面的排查思路不一定是串行有着严格的先后顺序，可以参考以下操作来进行。

若节点存在多个集群内部 IP，检查是否所有节点的 InternalIP 是否正确：

bash 复制代码 
kubectl get nodes -o wide

确认 metrics-server 已正确注册 metrics.k8s.io/v1beta1 API 服务：

bash 复制代码 
kubectl get apiservices v1beta1.metrics.k8s.io -o yaml

检查 RBAC 权限：

  • 使用 kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes" | jq 的方式查看节点指标，若是类似的返回：

    json 复制代码 
    {
  "kind": "NodeMetricsList",
  "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
  "metadata": {},
  "items": []
}
    • 若看到 items 数组为空，说明 metrics-server 已成功注册 API，但未采集到任何节点指标数据。

  • 查看 metrics-server 使用的 ServiceAccount。

  • 检查 metrics-server 的 ClusterRole（包含节点指标必需的权限）和 ClusterRoleBinding（将权限绑定到 metrics-server 的 ServiceAccount），检查权限是否足够。

先确保 cgroup 能工作（不代表一切正常）：

  • 检查异常节点的 cgroup 的版本。
  • 确保 Linux 内核版本为 5.8 或更高版本。

cgroup v1 和 cgroup v2 是 Linux 内核中两套不同的控制组（cgroup）实现，核心目标都是对进程进行资源（CPU、内存、IO 等）的限制、隔离和监控，但在架构设计、功能特性和使用方式上有显著区别：

  • cgroup v1

    • 采用 "每个控制器独立层次结构" 设计，每个资源控制器（如 CPU、内存、IO 等）有自己独立的挂载点和目录结构。

      bash 复制代码 
      /sys/fs/cgroup/cpu/      # CPU 控制器
/sys/fs/cgroup/memory/   # 内存控制器
/sys/fs/cgroup/blkio/    # IO 控制器

    • 各控制器的资源限制是独立的，可能出现逻辑冲突，进程可跨多个层级，比如为一个进程组设置了 CPU 限制（cpu.cfs_quota_us）和内存限制（memory.limit_in_bytes），但两者的限制逻辑不互通，可能导致 "内存耗尽但 CPU 仍有剩余" 的不合理状态。

    • 权限控制宽松，非特权进程（如容器内的进程）可能通过修改 cgroup 配置突破资源限制（例如修改 memory.limit_in_bytes 扩大内存配额），存在安全风险。

  • cgroup v2

    • 采用 "统一层次结构" 设计，所有资源控制器共享一个根目录（/sys/fs/cgroup/），进程组在单一层次结构中管理，统一接口（cgroup.controllers 管理），所有资源配置集中在同一目录下。

      bash 复制代码 
      /sys/fs/cgroup/          # 所有控制器共享的根目录
/sys/fs/cgroup/xxx-pod-xxx/  # 某 Pod 的所有资源配置（CPU、内存等）

    • 资源限制是协同的，进程仅能属于单一层级的叶子节点，支持 "资源间依赖控制"，比如当进程组触发内存限制时，v2 会自动调整 CPU 调度，避免因内存不足导致的 CPU 空转，同时引入 "压力反馈机制"（如内存压力触发 IO 限制），更符合实际应用的资源使用规律。

    • 只有根 cgroup（/sys/fs/cgroup/）可配置全局资源限制，子 cgroup（如容器的 cgroup）的权限被严格限制，非特权进程无法修改父 cgroup 的配置，防止权限逃逸，更适合多租户环境（如 Kubernetes 集群）。

查看当前 cgroups 的文件系统类型：

bash 复制代码 
stat -fc %T /sys/fs/cgroup/
  • 若输出 cgroup2fs，则已启用 cgroups v2。
  • 若输出 tmpfs 或 cgroup，则当前使用 cgroups v1。
  • 需要注意的是，按照 k8s 的官方文档说明，从 Kubernetes 1.31 开始对 cgroup v1 的支持转为维护模式，推荐使用 cgroup v2。

使用 cgroup v2 的要求：

  • Linux 发行版本身支持 cgroup v2
    • Ubuntu（从 21.10 开始，推荐 22.04+）
    • Fedora（从 31 开始）
    • RHEL 和类似 RHEL 的发行版（从 9 开始）
  • Linux 内核为 5.8 或更高版本
  • 容器运行时支持 cgroup v2
    • containerd v1.4 和更高版本
    • cri-o v1.20 和更高版本
  • kubelet 和容器运行时被配置为使用 systemd cgroup 驱动

    • 将 systemd 设置为 cgroup 驱动，编辑 kubelet 配置（比如 /etc/kubernetes/kubelet/kubelet.conf）中 KubeletConfiguration 的 cgroupDriver 选项设置为 systemd：

      yaml 复制代码 
      apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
...
cgroupDriver: systemd

    • 修改 containerd 配置文件 /etc/containerd/config.toml，配置 systemd cgroup 驱动：

      • Containerd 1.x 版本：

        toml 复制代码 
        [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc]
  ...
  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]
    SystemdCgroup = true

      • Containerd 2.x 版本：

        toml 复制代码 
        [plugins.'io.containerd.cri.v1.runtime'.containerd.runtimes.runc]
  ...
  [plugins.'io.containerd.cri.v1.runtime'.containerd.runtimes.runc.options]
    SystemdCgroup = true

    • 若使用 CRI-O，确保 /etc/crio/crio.conf 或 /etc/crio/crio.conf.d/02-cgroup-manager.conf 包含配置： [crio.runtime] conmon_cgroup = "pod" cgroup_manager = "cgroupfs"

异常节点让 cgroup 工作正常：

  • 切换至 cgroup v1 模式。

    • 修改 /etc/default/grub 关闭 cgroup v2，在 GRUB_CMDLINE_LINUX 中去掉 systemd.unified_cgroup_hierarchy=1：

      bash 复制代码 
      # 在 GRUB_CMDLINE_LINUX 去掉 systemd.unified_cgroup_hierarchy=1
GRUB_CMDLINE_LINUX="numa=off transparent_hugepage=never systemd.unified_cgroup_hierarchy=1"

    • 更新 GRUB 配置并重启：

      bash 复制代码 
      sudo update-grub
sudo reboot
# 检查节点是否已切换至 cgroup v1 模式
stat -fc %T /sys/fs/cgroup/
# 预期输出：tmpfs

# 检查 v1 控制器目录是否存在
ls -d /sys/fs/cgroup/cpu /sys/fs/cgroup/memory /sys/fs/cgroup/pids
# 预期输出：/sys/fs/cgroup/cpu  /sys/fs/cgroup/memory  /sys/fs/cgroup/pids

    • 修改节点的 /etc/kubernetes/kubelet/kubelet.conf 配置文件：

      yaml 复制代码 
      cgroupDriver: cgroupfs

    • 编辑 containerd 配置文件 /etc/containerd/config.toml：

      • 找到 [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"] 部分，添加或修改：

        toml 复制代码 
        [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
cgroup_driver = "cgroupfs"

      • 在 [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]下添加：

        toml 复制代码 
        [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]
SystemdCgroup = false

      • 重启 containerd 服务：

        bash 复制代码 
        sudo systemctl restart containerd

    • 修改节点的 /etc/kubernetes/kubelet/kubelet.conf 配置文件，修改：

      yaml 复制代码 
      cgroupDriver: cgroupfs

      • 重启 kubelet 服务：

        bash 复制代码 
        sudo systemctl restart kubelet

  • 升级内核（推荐）。

  • 升级系统（不推荐）。

经过上述排查、操作后，执行 kubectl top nodes 大概率能正常返回节点指标，但是执行 kubectl top pods 可能依旧会提示 error: metrics not available yet，可能是部分节点或者全部节点表现异常。

在控制平面节点访问异常节点的 kubelet 指标接口（<node-name> 为异常节点的名称如 worker-node-1）：

bash 复制代码 
kubectl get --raw /api/v1/nodes/<node-name>/proxy/stats/summary
  • 若返回包含 pods 列表及每个 Pod 的 cpu/memory 数据，说明 kubelet 指标生成正常，问题在 Metrics Server 与该节点的通信。
  • 若返回空或 500 Internal Server Error：说明 kubelet 自身无法生成指标，需要重点排查 kubelet 日志中的 cadvisor 或 stats 错误）。

查看节点的 cadvisor 指标:

bash 复制代码 
kubectl get --raw /api/v1/nodes/<node-name>/proxy/metrics/cadvisor

若看到当前 metrics/cadvisor 只有机器级指标，却无任何容器/Pod 指标，需要进一步确认。

查看目标节点上的 Pod 及容器信息（cadvisor 依赖此数据关联容器），确认 kubelet 是否能从 containerd 获取容器 ID：

bash 复制代码 
kubectl get --raw /api/v1/nodes/<node-name>/proxy/pods | jq '.items[].status.containerStatuses[].containerID'

  • 若返回类似的结果，说明 kubelet 与 containerd 的通信是正常的：

    bash 复制代码 
    "containerd://b7fde5066a7ff44ee03e7a7d9e8dd0c2c228d6999691c9d22c551737498707f9"
"containerd://2fb7393157b064e4dcc0d3f9bd2675c546b5762db0f8b8924e891bb773ec3133"
"containerd://171a73a37482e107ede2f51c95670ecd769ec0a4c1dc0c025a4f2988bc116cc1"
"containerd://f1bbb1da3a69eeddd6fafeb60f7680fa21f2afa7f8169eae4049d0e1ffd89582"
"containerd://cc9dc5100015d55610995c2b73df6d8f116ed25314beb0b0a6d4ed48e7a1093e"
"containerd://ad1bafd1975205ac7d76c188aa4ee574ae89cb4af07e3479b5524fe7a6e349e8"
...

或者直接调用指标 API 验证对应的 pods 是否返回结果：

bash 复制代码 
kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/web-nginx-prod/pods?labelSelector=app%3Dnginx-v1"

要明白cadvisor 收集容器指标的逻辑：

rust 复制代码 
容器 ID -> 对应 cgroup 路径（如 /sys/fs/cgroup/cpu/<容器ID>）-> 读取 cgroup 文件（如 cpuacct.usage）获取资源数据
  • cgroup v1 的容器路径通常是 /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods/.../<容器ID>（每个子系统单独路径）。
  • cgroup v2 的容器路径统一为 /sys/fs/cgroup/kubepods.slice/.../<容器ID>.scope（单一层级，所有资源数据在同一目录下）。

若使用 cgroup v2，查找该容器在 cgroup2 中的路径：

bash 复制代码 
find /sys/fs/cgroup -name "*$CONTAINER_ID*.scope"

若返回类似：

python 复制代码 
/sys/fs/cgroup/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-poda5175edd_e7fc_4e68_870c_5b1befd652ac.slice/cri-containerd-b7fde5066a7ff44ee03e7a7d9e8dd0c2c228d6999691c9d22c551737498707f9.scope

说明 containerd 已正确为容器创建 cgroup2 目录，cgroup v2 工作正常，那么问题大概在 cadvisor 与 kubelet 配置的匹配上。

还有一个干扰因素，检查 kubelet 配置是否启用了 CRI 容器统计：

yaml 复制代码 
featureGates:
  PodAndContainerStatsFromCRI: true  # 启用了 CRI 容器统计
  KubeletCgroupDriverFromCRI: true

特性开关 PodAndContainerStatsFromCRI 启用后，kubelet 会直接从容器运行时（CRI，即 containerd）获取容器/Pod 的统计数据，而非依赖内置的 cadvisor，这会导致 cadvisor 虽然仍在运行，但可能不再主动收集容器指标（因为 kubelet 已通过 CRI 拿到数据，无需 cadvisor 重复工作），通常的表现是执行 kubectl top nodes 能正常返回节点状态，但是执行 kubectl top pods 无法返回节点的 Pod 状态。

把 PodAndContainerStatsFromCRI: true 注释掉或者设置为 false，重启 kubelet 服务，恢复正常。

相关推荐
东皇太星2 小时前
linux 内存管理详解
linux·运维·服务器
JY.yuyu2 小时前
Linux计划任务进程
linux·运维·服务器
single-life2 小时前
Linux 下 部署es+nebula(附带内网部署方式)
linux·运维·elasticsearch·nebula
ICT董老师2 小时前
kubernetes中operator与helm有什么区别？部署mysql集群是选择operator部署还是helm chart部署？
linux·运维·mysql·云原生·容器·kubernetes
wjhx2 小时前
对ubuntu22.04版本日志的处理
linux·ubuntu
情缘晓梦.3 小时前
Linux指令和权限
linux·运维·服务器
autho3 小时前
conda
linux·python·conda
小菜鸟阿呆yu3 小时前
【linux】配置网络桥接，主机可ping通linux，linux不能ping通主机的解决办法
linux·网络
柳鲲鹏3 小时前
断电重启和reboot，还是有很大差异
linux·运维·服务器
热门推荐
01GitHub 镜像站点02网站改了域名，如何查找？03Linux下V2Ray安装配置指南04Labelme从安装到标注：零基础完整指南05AI 规范驱动开发“三剑客”深度对比：Spec-Kit、Kiro 与 OpenSpec 实战指南06安娜的档案(Anna’s Archive) 镜像网站/国内最新可访问入口（持续更新）07UV安装并设置国内源08百度网盘偷偷给电脑“降频”？09Claude Code Skills 实用使用手册102025-04-03 Latex学习1——本地配置Latex + VScode环境