Kubernetes集群监控Promethues+Grafana

转x33g5p2x  于2021-12-25 转载在 其他  
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我们选择Prometheus作为监控系统主要在以下各层面实现监控：

  • 基础设施层：监控各个主机服务器资源(包括Kubernetes的Node和非Kubernetes的Node)，如CPU,内存,网络吞吐和带宽占用,磁盘I/O和磁盘使用等指标。
  • 中间件层：监控独立部署于Kubernetes集群之外的中间件，例如：MySQL、Redis、RabbitMQ、ElasticSearch、Nginx等。
  • Kubernetes集群：监控Kubernetes集群本身的关键指标
  • Kubernetes集群上部署的应用：监控部署在Kubernetes集群上的应用

1.基础设施层和中间件层的监控

其中基础设施层监控指标的拉取肯定是来在Prometheus的node_exporter，因为我们要监控的服务器节点既包含Kubernetes节点又包含其他部署独立中间件的节点， 所以我们并没有将node_exporter以daemonset的形式部署到k8s上，而是使用ansible将node_exporter以二进制的形式部署到所有要监控的服务器上。 而负责从node_exporter拉取指标的Prometheus也是用ansible独立部署在Kubernetes集群外部的。Prometheus的配置文件prometheus.yml使用ansible的j2模板生成。

中间层的监控和基础设施层监控类似，使用ansible在各个中间件所在的主机上部署各个中间件的exporter，仍然使用上面在Kubernetes集群外部的这个Prometheus从这些exporter拉取指标，Prometheus的配置文件prometheus.yml使用ansible的j2模板生成。

2.Kubernetes集群的监控

要实现对Kubernetes集群的监控，因为Kubernetes的rbac机制以及证书认证，当然是把Prometheus部署在Kubernetes集群上最方便。可是我们目前的监控系统是以k8s集群外部的Prometheus为主的，grafana和告警都是使用这个外部的Prometheus，如果还需要在Kubernetes集群内部部署一个Prometheus的话一定要把它桶外部的Prometheus联合起来，好在Prometheus支持Federation。

2.1 Prometheus的Federation简介

Federation允许一个Prometheus从另一个Prometheus中拉取某些指定的时序数据。Federation是Prometheus提供的扩展机制，允许Prometheus从一个节点扩展到多个节点，实际使用中一般会扩展成树状的层级结构。下面是Prometheus官方文档中对federation的配置示例：

  1. - job_name: 'federate'
  2.   scrape_interval: 15s
  4.   honor_labels: true
  5.   metrics_path: '/federate'
  7.   params:
  8.     'match[]':
  9.       - '{job="prometheus"}'
  10.       - '{__name__=~"job:.*"}'
  12.   static_configs:
  13.     - targets:
  14.       - 'source-prometheus-1:9090'
  15.       - 'source-prometheus-2:9090'
  16.       - 'source-prometheus-3:9090'

这段配置所属的Prometheus将从source-prometheus-1 ~ 3这3个Prometheus的/federate端点拉取监控数据。 match[]参数指定了只拉取带有job=”prometheus标签的指标，或者名称以job开头的指标。

2.2 在Kubernetes上部署Prometheus

前面已经介绍了将使用Prometheus federation的形式，k8s集群外部的Prometheus从k8s集群中Prometheus拉取监控数据，外部的Prometheus才是监控数据的存储。 k8s集群中部署Prometheus的数据存储层可以简单的使用emptyDir,数据只保留24小时(或更短时间)即可，部署在k8s集群上的这个Prometheus实例即使发生故障也可以放心的让它在集群节点中漂移。

在k8s上部署Prometheus十分简单，只需要下面4个文件：prometheus.rbac.yml, prometheus.config.yml, prometheus.deploy.yml, prometheus.svc.yml。 下面给的例子中将Prometheus部署到kube-system命名空间。

prometheus.rbac.yml定义了Prometheus容器访问k8s apiserver所需的ServiceAccount和ClusterRole及ClusterRoleBinding，参考Prometheus源码中库中的例子:

  1. apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
  2. kind: ClusterRole
  3. metadata:
  4.   name: prometheus
  5. rules:
  6. - apiGroups: [""]
  7.   resources:
  8.   - nodes
  9.   - nodes/proxy
  10.   - services
  11.   - endpoints
  12.   - pods
  13.   verbs: ["get", "list", "watch"]
  14. - apiGroups:
  15.   - extensions
  16.   resources:
  17.   - ingresses
  18.   verbs: ["get", "list", "watch"]
  19. - nonResourceURLs: ["/metrics"]
  20.   verbs: ["get"]
  21. ---
  22. apiVersion: v1
  23. kind: ServiceAccount
  24. metadata:
  25.   name: prometheus
  26.   namespace: kube-system
  27. ---
  28. apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
  29. kind: ClusterRoleBinding
  30. metadata:
  31.   name: prometheus
  32. roleRef:
  33.   apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  34.   kind: ClusterRole
  35.   name: prometheus
  36. subjects:
  37. - kind: ServiceAccount
  38.   name: prometheus
  39.   namespace: kube-system

prometheus.config.yml configmap中的prometheus的配置文件，参考Prometheus源码中库中的例子:

  1. apiVersion: v1
  2. kind: ConfigMap
  3. metadata:
  4.   name: prometheus-config
  5.   namespace: kube-system
  6. data:
  7.   prometheus.yml: |
  8.     global:
  9.       scrape_interval:     15s
  10.       evaluation_interval: 15s
  11.     scrape_configs:
  12.     
  13.     - job_name: 'kubernetes-apiservers'
  14.       kubernetes_sd_configs:
  15.       - role: endpoints
  16.       scheme: https
  17.       tls_config:
  18.         ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
  19.       bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
  20.       relabel_configs:
  21.       - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
  22.         action: keep
  23.         regex: default;kubernetes;https
  24.     
  25.     - job_name: 'kubernetes-nodes'
  26.       kubernetes_sd_configs:
  27.       - role: node
  28.       scheme: https
  29.       tls_config:
  30.         ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
  31.       bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
  32.       relabel_configs:
  33.       - action: labelmap
  34.         regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
  35.       - target_label: __address__
  36.         replacement: kubernetes.default.svc:443
  37.       - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
  38.         regex: (.+)
  39.         target_label: __metrics_path__
  40.         replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics
  42.     - job_name: 'kubernetes-cadvisor'
  43.       kubernetes_sd_configs:
  44.       - role: node
  45.       scheme: https
  46.       tls_config:
  47.         ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
  48.       bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
  49.       relabel_configs:
  50.       - action: labelmap
  51.         regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
  52.       - target_label: __address__
  53.         replacement: kubernetes.default.svc:443
  54.       - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
  55.         regex: (.+)
  56.         target_label: __metrics_path__
  57.         replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
  59.     - job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
  60.       kubernetes_sd_configs:
  61.       - role: endpoints
  62.       relabel_configs:
  63.       - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
  64.         action: keep
  65.         regex: true
  66.       - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
  67.         action: replace
  68.         target_label: __scheme__
  69.         regex: (https?)
  70.       - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
  71.         action: replace
  72.         target_label: __metrics_path__
  73.         regex: (.+)
  74.       - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
  75.         action: replace
  76.         target_label: __address__
  77.         regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
  78.         replacement: $1:$2
  79.       - action: labelmap
  80.         regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
  81.       - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
  82.         action: replace
  83.         target_label: kubernetes_namespace
  84.       - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
  85.         action: replace
  86.         target_label: kubernetes_name
  88.     - job_name: 'kubernetes-services'
  89.       kubernetes_sd_configs:
  90.       - role: service
  91.       metrics_path: /probe
  92.       params:
  93.         module: [http_2xx]
  94.       relabel_configs:
  95.       - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe]
  96.         action: keep
  97.         regex: true
  98.       - source_labels: [__address__]
  99.         target_label: __param_target
  100.       - target_label: __address__
  101.         replacement: blackbox-exporter.example.com:9115
  102.       - source_labels: [__param_target]
  103.         target_label: instance
  104.       - action: labelmap
  105.         regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
  106.       - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
  107.         target_label: kubernetes_namespace
  108.       - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
  109.         target_label: kubernetes_name
  111.     - job_name: 'kubernetes-ingresses'
  112.       kubernetes_sd_configs:
  113.       - role: ingress
  114.       relabel_configs:
  115.       - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_annotation_prometheus_io_probe]
  116.         action: keep
  117.         regex: true
  118.       - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path]
  119.         regex: (.+);(.+);(.+)
  120.         replacement: ${1}://${2}${3}
  121.         target_label: __param_target
  122.       - target_label: __address__
  123.         replacement: blackbox-exporter.example.com:9115
  124.       - source_labels: [__param_target]
  125.         target_label: instance
  126.       - action: labelmap
  127.         regex: __meta_kubernetes_ingress_label_(.+)
  128.       - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
  129.         target_label: kubernetes_namespace
  130.       - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_name]
  131.         target_label: kubernetes_name
  133.     - job_name: 'kubernetes-pods'
  134.       kubernetes_sd_configs:
  135.       - role: pod
  136.       relabel_configs:
  137.       - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
  138.         action: keep
  139.         regex: true
  140.       - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
  141.         action: replace
  142.         target_label: __metrics_path__
  143.         regex: (.+)
  144.       - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
  145.         action: replace
  146.         regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
  147.         replacement: $1:$2
  148.         target_label: __address__
  149.       - action: labelmap
  150.         regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
  151.       - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
  152.         action: replace
  153.         target_label: kubernetes_namespace
  154.       - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
  155.         action: replace
  156.         target_label: kubernetes_pod_name

prometheus.deploy.yml定义Prometheus的部署：

  1. ---
  2. apiVersion: apps/v1beta2
  3. kind: Deployment
  4. metadata:
  5.   labels:
  6.     name: prometheus-deployment
  7.   name: prometheus
  8.   namespace: kube-system
  9. spec:
  10.   replicas: 1
  11.   selector:
  12.     matchLabels:
  13.       app: prometheus
  14.   template:
  15.     metadata:
  16.       labels:
  17.         app: prometheus
  18.     spec:
  19.       containers:
  20.       - image: harbor.frognew.com/prom/prometheus:2.0.0
  21.         name: prometheus
  22.         command:
  23.         - "/bin/prometheus"
  24.         args:
  25.         - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
  26.         - "--storage.tsdb.path=/prometheus"
  27.         - "--storage.tsdb.retention=24h"
  28.         ports:
  29.         - containerPort: 9090
  30.           protocol: TCP
  31.         volumeMounts:
  32.         - mountPath: "/prometheus"
  33.           name: data
  34.         - mountPath: "/etc/prometheus"
  35.           name: config-volume
  36.         resources:
  37.           requests:
  38.             cpu: 100m
  39.             memory: 100Mi
  40.           limits:
  41.             cpu: 500m
  42.             memory: 2500Mi
  43.       serviceAccountName: prometheus
  44.       imagePullSecrets: 
  45.         - name: regsecret
  46.       volumes:
  47.       - name: data
  48.         emptyDir: {}
  49.       - name: config-volume
  50.         configMap:
  51.           name: prometheus-config

prometheus.svc.yml定义Prometheus的Servic，需要将Prometheus以NodePort, LoadBalancer或使用Ingress暴露到集群外部，这样外部的Prometheus才能访问它：

  1. ---
  2. kind: Service
  3. apiVersion: v1
  4. metadata:
  5.   labels:
  6.     app: prometheus
  7.   name: prometheus
  8.   namespace: kube-system
  9. spec:
  10.   type: NodePort
  11.   ports:
  12.   - port: 9090
  13.     targetPort: 9090
  14.     nodePort: 30005
  15.   selector:
  16.     app: prometheus

2.3 配置Prometheus Federation

完成Kubernetes集群上的Prometheus的部署之后，下面将配置集群外部的Prometheus使其从集群内部的Prometheus拉取数据。 实际上只需以静态配置的形式添加一个job就可以：

  1. - job_name: 'federate'
  2.     scrape_interval: 15s
  3.     honor_labels: true
  4.     metrics_path: '/federate'
  5.     params:
  6.       'match[]':
  7.         - '{job=~"kubernetes-.*"}'
  8.     static_configs:
  9.       - targets:
  10.         - '<nodeip>:30005'

注意上面的配置是外部Prometheus拉取k8s集群上面所有名称以kubernetes-的job的监控数据。

2.4 Kubernetes集群Grafana Dashboard

部署grafana

  1. apiVersion: v1
  2. kind: Service
  3. metadata:
  4.   name: grafana
  5.   namespace: kube-system
  6. spec:
  7.   type: NodePort
  8.   ports:
  9.   - port: 3000
  10.     targetPort: 3000
  11.     nodePort: 30006
  12.   selector:
  13.     app: grafana
  14. ---
  15. apiVersion: extensions/v1beta1
  16. kind: Deployment
  17. metadata:
  18.   labels:
  19.     app: grafana
  20.   name: grafana
  21.   namespace: kube-system
  22. spec:
  23.   replicas: 1
  24.   revisionHistoryLimit: 2
  25.   selector:
  26.     matchLabels:
  27.       app: grafana
  28.   template:
  29.     metadata:
  30.       labels:
  31.         app: grafana
  32.     spec:
  33.       containers:
  34.       - image: grafana/grafana:latest
  35.         name: grafana
  36.         imagePullPolicy: Always
  37.         ports:
  38.         - containerPort: 3000
  39.         env:
  40.           - name: GF_AUTH_BASIC_ENABLED
  41.             value: "true"
  42.           - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
  43.             value: "false"
  44.           #- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE
  45.           #  value: Admin

登录默认账号密码：admin/admin

添加prometheus数据

监控Dashboard使用Kubernetes cluster monitoring (via Prometheus)或315即可。 另外关于Pod和Deployment还有这两个Dashboard：Kubernetes Pod Metrics和Kubernetes Deployment metrics。

2.5 Kubernetes集群告警规则

可以对apiserver和kubelet两个关键组件的存活状态进行监控，规则如下：

  1. up{job=~"kubernetes-apiservers|kubernetes-nodes|kubernetes-cadvisor"} == 0

更多的告警规则可以通过查看上面2.4中的grafana dashboard中监控的关键指标，选择和合适的指标进行设置，实际上一套好的监控系统的监控指标和告警规则并不是越多越好。

3.Kubernetes集群上部署应用的监控

Kubernetes集群上部署应用的监控需要从两个方面：

  • Kubernetes集群上Pod, DaemonSet, Deployment, Job, CronJob等各种资源对象的状态需要监控，这也反映了使用这些资源部署的应用的状态。但通过查看前面Prometheus从k8s集群拉取的指标(这些指标主要来自apiserver和kubelet中集成的cAdvisor)，并没有具体的各种资源对象的状态指标。对于Prometheus来说，当然是需要引入新的exporter来暴露这些指标，Kubernetes提供了一个kube-state-metrics正式我们需要。
  • Kubernetes集群上应用内部的监控，这个与具体应用的开发语言，开发框架和具体技术紧密相关，比如Java应用的JVM监控，Go应用的GC监控等等，这个需要应用自身作为Exporter暴露这些指标或在应用的Pod中起一个exporter的sidecar容器。

这里将主要介绍kube-state-metrics，而对于应用内部的监控实践后边有时间再单独总结。kube-state-metrics使用kubernetes的go语言客户端client-go可以从Kubernetes集群中获取各种资源对象的指标。

3.1 在Kubernetes上部署kube-state-metrics

kube-state-metrics已经给出了在Kubernetes部署的manifest定义文件，具体的文件定义都在这里。

将kube-state-metrics部署到Kubernetes上之后，就会发现Kubernetes集群中的Prometheus会在kubernetes-service-endpoints这个job下自动服务发现kube-state-metrics，并开始拉取metrics，当然集群外部的Prometheus也能从集群中的Prometheus拉取到这些数据了。这是因为上2.2中prometheus.config.yml中Prometheus的配置文件job kubernetes-service-endpoints的配置。而部署kube-state-metrics的manifest定义文件kube-state-metrics-service.yaml对kube-state-metricsService的定义包含annotation prometheus.io/scrape: ‘true’，因此kube-state-metrics的endpoint可以被Prometheus自动服务发现。

关于kube-state-metrics暴露的所有监控指标可以参考kube-state-metrics的文档kube-state-metrics Documentation。

3.2 告警规则

目前我们根据从kube-state-metrics获取的监控指标，制定了以下告警规则：

  • 存在执行失败的Job: kube_job_status_failed{job=”kubernetes-service-endpoints”,k8s_app=”kube-state-metrics”}==1
  • 集群节点状态错误: kube_node_status_condition{condition=”Ready”,status!=”true”}==1
  • 集群节点内存或磁盘资源短缺: kube_node_status_condition{condition=~”OutOfDisk|MemoryPressure|DiskPressure”,status!=”false”}==1
  • 集群中存在失败的PVC：kube_persistentvolumeclaim_status_phase{phase=”Failed”}==1
  • 集群中存在启动失败的Pod：kube_pod_status_phase{phase=~”Failed|Unknown”}==1
  • 最近30分钟内有Pod容器重启: changes(kube_pod_container_status_restarts[30m])>0

其中关于Pod状态的的告警尤为重要，可以在Jenkins完成CI/CD自动发布后，不用守在Kubernetes Dashboard旁边确认这个Deployment关联的Pod已经全部启动，因为如果出现问题是会收到Prometheus的告警的。

参考

版权说明 : 本文为转载文章, 版权归原作者所有 版权申明

原文链接 : https://feiutech.blog.csdn.net/article/details/82563626

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