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Kebernetes 学习总结(13) K8s 资源监控

kubernetes新一代的监控模型由：核心指标流水线和第三方非核心监控流水线组成。核心指标流水线由kubelet、metric-server 以及由API-server提供的API组成；负责CPU累积使用率、内存实时使用率、POD资源占用率、Container磁盘占用率等。而第三方非核心监控流水线负责从OS收集各种指标数据并提供给终端用户、存储系统、以及HPA等。
监控系统收集两种指标：资源指标与自定义指标。

Metrics-server 是资源指标API 。它提供核心指标，包括CPU累积使用率、内存实时使用率、Pod 的资源占用率及容器的磁盘占用率。这些指标由kubelet、metrics-server以及由API server提供的。
Prometheus是自定义指标的提供者。它收集的数据还需要经过kube-state-metrics转换处理，再由 k8s-prometheus-adapter 输出为metrics-api 才能被 kubernetes cluster 所读取。用于从系统收集各种指标数据，并经过处理提供给终端用户、存储系统以及HPA，这些数据包括核心指标和许多非核心指标。
资源指标API 负责收集各种资源指标，但它需要扩展APIServer 。可以利用 aggregator 将 metrics-server 与 APIServer进行聚合，达到扩展功能的效果。这样就可以利用扩展的 API Server 功能(即资源指标API)进行收集各种资源指标(1.8+支持)。kubectl top 、HPA等功能组件必须依赖资源指标API （早期版本它们依赖heapster）。
HPA 根据CPU、Memory、IO、net connections等指标进行扩展或收缩(早期的heapster只能提供CPU、Memory指标)
一、metrics-server
是托管在kubernetes cluster上的一个Pod ，再由 kube-aggregator 将它和原API Server 进行聚合，达到扩展API 的效果。它是现在 kubectl top 、HPA的前提依赖。
部署metrics-server 如下：
参考：https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/metrics-server

[root@k8s-master-dev metric-v0.3]# cat metrics-server.yaml
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - nodes
  - nodes/stats
  - namespaces
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - "extensions"
  resources:
  - deployments
  verbs:
  - get
  - list
  - watch

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: system:metrics-server
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: metrics-server-auth-reader
  namespace: kube-system
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system

---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1beta1
kind: APIService
metadata:
  name: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:
  service:
    name: metrics-server
    namespace: kube-system
  group: metrics.k8s.io
  version: v1beta1
  insecureSkipTLSVerify: true
  groupPriorityMinimum: 100
  versionPriority: 100

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: metrics-server
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  template:
    metadata:
      name: metrics-server
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      serviceAccountName: metrics-server
      volumes:
      # mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers
      - name: tmp-dir
        emptyDir: {}
      containers:
      - name: metrics-server
        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command:
        - /metrics-server
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
        volumeMounts:
        - name: tmp-dir
          mountPath: /tmp

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/name: "Metrics-server"
spec:
  selector:
    k8s-app: metrics-server
  ports:
  - port: 443
    protocol: TCP
    targetPort: 443
[root@k8s-master-dev metric-v0.3]# kubectl apply -f metrics-server.yaml 
[root@k8s-master-dev metric-v0.3]# cd
[root@k8s-master-dev ~]# kubectl api-versions
admissionregistration.k8s.io/v1beta1
apiextensions.k8s.io/v1beta1
apiregistration.k8s.io/v1
apiregistration.k8s.io/v1beta1
apps/v1
apps/v1beta1
apps/v1beta2
authentication.k8s.io/v1
authentication.k8s.io/v1beta1
authorization.k8s.io/v1
authorization.k8s.io/v1beta1
autoscaling/v1
autoscaling/v2beta1
batch/v1
batch/v1beta1
certificates.k8s.io/v1beta1
custom.metrics.k8s.io/v1beta1
events.k8s.io/v1beta1
extensions/v1beta1
*metrics.k8s.io/v1beta1*
networking.k8s.io/v1
policy/v1beta1
rbac.authorization.k8s.io/v1
rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
scheduling.k8s.io/v1beta1
storage.k8s.io/v1
storage.k8s.io/v1beta1
v1
[root@k8s-master-dev ~]#
[root@k8s-master-dev ~]# kubectl top nodes
NAME             CPU(cores)   CPU%      MEMORY(bytes)   MEMORY%
k8s-master-dev   299m         3%        1884Mi          11%
k8s-node1-dev    125m         1%        4181Mi          26%
k8s-node2-dev    66m          3%        2736Mi          17%
k8s-node3-dev    145m         1%        2686Mi          34%
[root@k8s-master-dev metric-v0.3]# kubectl top pods
NAME      CPU(cores)   MEMORY(bytes)
mongo-0   12m          275Mi
mongo-1   11m          251Mi
mongo-2   8m           271Mi
[root@k8s-master-dev metric-v0.3]#

当metrics-server部署完毕后，如上所示可以查看到 metrics相关的API，并且可以使用kubectl top 命令查看node或pod的资源占用情况。
如果需要安装最新版本可以 git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server.git
cd metrics-server/deploy/1.8+/
kubectl apply -f ./
如果发现metrics-server 的pod可以正常启动，但在执行kubectl top node时提示metrics-server 不可用，在执行 kubectl log metrics-server-* -n kube-system 时有错误提示，很可能是因为：resource-reader.yaml 文件中 ClusterRole 的rules中缺少 namespaces 权限，以及 metrics-server-deployment.yaml文件中container下缺少以下语句，以忽略tls认证。

    command:
        - /metrics-server
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP

二、Prometheus
架构图如下：

Prometheus 通过node_exporter获取各Nodes的信息。 node_exporter它只负责节点级别的信息汇总，如果需要采集其它指标数据，就需要部署专用的exporter 。
Prometheus 通过 metrics-url 地址到各Pods获取数据。
prometheus 提供了一个Restful 风格的PromQL接口，可以让用户输入查询表达式。但K8s的 API Server 无法查询其值，因为它们默认的数据格式不统一。数据需要kube-state-metrics组件将其处理、转换，然后由k8s-prometheus-adapter组件读取并聚合到API上，最后 kubernetes cluster 的API server 才能识别。
所以各节点需要部署node_exporter 组件，然后Prometheus从各节点的node_exporter上获取infomation，然后就可以通过 PromQL 查询各种数据。这些数据的格式再由kube-state-metrics组件进行转换，然后再由kube-prometheus-adapter组件将转换后的数据输出为Custom metrics API ，并聚合到API上，以便用户使用。
示意图如下

部署Prometheus, 如下：
参考：https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus
1) 定义名称空间

[root@k8s-master-dev prometheus]# cd k8s-prom/
[root@k8s-master-dev k8s-prom]#
[root@k8s-master-dev k8s-prom]# ls
k8s-prometheus-adapter  namespace.yaml  podinfo     README.md
kube-state-metrics      node_exporter   prometheus
[root@k8s-master-dev k8s-prom]# cat namespace.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: prom
[root@k8s-master-dev k8s-prom]# kubectl apply -f namespace.yaml
namespace/prom created

2) 部署node_exporter

[root@k8s-master-dev k8s-prom]# cd node_exporter/
[root@k8s-master-dev node_exporter]# ls
node-exporter-ds.yaml  node-exporter-svc.yaml
[root@k8s-master-dev node_exporter]# vim node-exporter-ds.yaml
[root@k8s-master-dev node_exporter]# kubectl apply -f ./
daemonset.apps/prometheus-node-exporter created
service/prometheus-node-exporter created
[root@k8s-master-dev node_exporter]# kubectl get pods -n prom
NAME                             READY     STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-node-exporter-7729r   1/1       Running   0          17s
prometheus-node-exporter-hhc7f   1/1       Running   0          17s
prometheus-node-exporter-jxjcq   1/1       Running   0          17s
prometheus-node-exporter-pswbb   1/1       Running   0          17s
[root@k8s-master-dev node_exporter]# cd ..

3) 部署prometheus

[root@k8s-master-dev k8s-prom]# cd prometheus/
[root@k8s-master-dev prometheus]# ls
prometheus-cfg.yaml  prometheus-deploy.yaml  prometheus-rbac.yaml  prometheus-svc.yaml
[root@k8s-master-dev prometheus]# kubectl apply -f ./
configmap/prometheus-config created
deployment.apps/prometheus-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
serviceaccount/prometheus created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
service/prometheus created
[root@k8s-master-dev prometheus]# kubectl get all -n prom
NAME                                     READY     STATUS    RESTARTS   AGE
pod/prometheus-node-exporter-7729r       1/1       Running   0          1m
pod/prometheus-node-exporter-hhc7f       1/1       Running   0          1m
pod/prometheus-node-exporter-jxjcq       1/1       Running   0          1m
pod/prometheus-node-exporter-pswbb       1/1       Running   0          1m
pod/prometheus-server-65f5d59585-5fj6n   1/1       Running   0          33s

NAME                               TYPE        CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
service/prometheus                 NodePort    10.98.96.66           9090:30090/TCP   34s
service/prometheus-node-exporter   ClusterIP   None                  9100/TCP         1m

NAME                                      DESIRED   CURRENT   READY     UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
daemonset.apps/prometheus-node-exporter   4         4         4         4            4                     1m

NAME                                DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/prometheus-server   1         1         1            1           34s

NAME                                           DESIRED   CURRENT   READY     AGE
replicaset.apps/prometheus-server-65f5d59585   1         1         1         34s
[root@k8s-master-dev prometheus]#

然后就可以以PromQL的方式查询数据了，如下所示：

4) 部署kube-state-metrics

[root@k8s-master-dev prometheus]# cd ..
[root@k8s-master-dev k8s-prom]# cd kube-state-metrics/
[root@k8s-master-dev kube-state-metrics]# ls
kube-state-metrics-deploy.yaml  kube-state-metrics-rbac.yaml  kube-state-metrics-svc.yaml
[root@k8s-master-dev kube-state-metrics]# kubectl apply -f ./
deployment.apps/kube-state-metrics created
serviceaccount/kube-state-metrics created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/kube-state-metrics created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kube-state-metrics created
service/kube-state-metrics created
[root@k8s-master-dev kube-state-metrics]#
[root@k8s-master-dev kube-state-metrics]# kubectl get all -n prom
NAME                                      READY     STATUS             RESTARTS   AGE
pod/kube-state-metrics-58dffdf67d-j4jdv   0/1       Running   0          34s
pod/prometheus-node-exporter-7729r        1/1       Running            0          3m
pod/prometheus-node-exporter-hhc7f        1/1       Running            0          3m
pod/prometheus-node-exporter-jxjcq        1/1       Running            0          3m
pod/prometheus-node-exporter-pswbb        1/1       Running            0          3m
pod/prometheus-server-65f5d59585-5fj6n    1/1       Running            0          2m

NAME                               TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
service/kube-state-metrics         ClusterIP   10.108.165.171           8080/TCP         35s
service/prometheus                 NodePort    10.98.96.66              9090:30090/TCP   2m
service/prometheus-node-exporter   ClusterIP   None                     9100/TCP         3m

NAME                                      DESIRED   CURRENT   READY     UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
daemonset.apps/prometheus-node-exporter   4         4         4         4            4                     3m

NAME                                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/kube-state-metrics   1         1         1            0           35s
deployment.apps/prometheus-server    1         1         1            1           2m

NAME                                            DESIRED   CURRENT   READY     AGE
replicaset.apps/kube-state-metrics-58dffdf67d   1         1         0         35s
replicaset.apps/prometheus-server-65f5d59585    1         1         1         2m
[root@k8s-master-dev kube-state-metrics]# cd ..

5) 部署prometheus-adapter
参考：https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter/tree/master/deploy

[root@k8s-master-dev k8s-prom]# cd k8s-prometheus-adapter/
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# ls
custom-metrics-apiserver-auth-delegator-cluster-role-binding.yaml   custom-metrics-apiserver-service.yaml
custom-metrics-apiserver-auth-reader-role-binding.yaml              custom-metrics-apiservice.yaml
custom-metrics-apiserver-deployment.yaml                            custom-metrics-cluster-role.yaml
custom-metrics-apiserver-deployment.yaml.bak                        custom-metrics-config-map.yaml
custom-metrics-apiserver-resource-reader-cluster-role-binding.yaml  custom-metrics-resource-reader-cluster-role.yaml
custom-metrics-apiserver-service-account.yaml                       hpa-custom-metrics-cluster-role-binding.yaml
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# grep secretName custom-metrics-apiserver-deployment.yaml
          secretName: cm-adapter-serving-certs

[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# cd /etc/kubernetes/pki/
[root@k8s-master-dev pki]# (umask 077; openssl genrsa -out serving.key 2048)
Generating RSA private key, 2048 bit long modulus
.....................+++
..........+++
e is 65537 (0x10001)
[root@k8s-master-dev pki]#
[root@k8s-master-dev pki]# openssl req -new -key serving.key -out serving.csr -subj "/CN=serving"
[root@k8s-master-dev pki]# openssl x509 -req -in serving.csr -CA ca.crt -CAkey ca.key -CAcreateserial -out serving.crt -days 3650
Signature ok
subject=/CN=serving
Getting CA Private Key
[root@k8s-master-dev pki]# kubectl create secret generic cm-adapter-serving-certs --from-file=serving.crt=./serving.crt --from-file=serving.key=./serving.key -n prom
secret/cm-adapter-serving-certs created
[root@k8s-master-dev pki]#  kubectl get secret -n prom
NAME                             TYPE                                  DATA      AGE
cm-adapter-serving-certs         Opaque                                2         9s
default-token-w4f44              kubernetes.io/service-account-token   3         8m
kube-state-metrics-token-dfcmf   kubernetes.io/service-account-token   3         4m
prometheus-token-4lb78           kubernetes.io/service-account-token   3         6m
[root@k8s-master-dev pki]#

[root@k8s-master-dev pki]# cd -
/root/manifests/prometheus/k8s-prom/k8s-prometheus-adapter
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# ls custom-metrics-config-map.yaml
custom-metrics-config-map.yaml
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# cat custom-metrics-config-map.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: adapter-config
  namespace: prom
data:
  config.yaml: |
    rules:
    - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}'
      seriesFilters: []
      resources:
        overrides:
          namespace:
            resource: namespace
          pod_name:
            resource: pod
      name:
        matches: ^container_(.*)_seconds_total$
        as: ""
      metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}[5m]))
        by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}'
      seriesFilters:
      - isNot: ^container_.*_seconds_total$
      resources:
        overrides:
          namespace:
            resource: namespace
          pod_name:
            resource: pod
      name:
        matches: ^container_(.*)_total$
        as: ""
      metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}[5m]))
        by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}'
      seriesFilters:
      - isNot: ^container_.*_total$
      resources:
        overrides:
          namespace:
            resource: namespace
          pod_name:
            resource: pod
      name:
        matches: ^container_(.*)$
        as: ""
      metricsQuery: sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}) by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{namespace!="",__name__!~"^container_.*"}'
      seriesFilters:
      - isNot: .*_total$
      resources:
        template: <<.Resource>>
      name:
        matches: ""
        as: ""
      metricsQuery: sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}) by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{namespace!="",__name__!~"^container_.*"}'
      seriesFilters:
      - isNot: .*_seconds_total
      resources:
        template: <<.Resource>>
      name:
        matches: ^(.*)_total$
        as: ""
      metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[5m])) by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{namespace!="",__name__!~"^container_.*"}'
      seriesFilters: []
      resources:
        template: <<.Resource>>
      name:
        matches: ^(.*)_seconds_total$
        as: ""
      metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[5m])) by (<<.GroupBy>>)
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]#  grep namespace custom-metrics-apiserver-deployment.yaml
  namespace: prom
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# kubectl apply -f ./
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/custom-metrics:system:auth-delegator created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/custom-metrics-auth-reader created
deployment.apps/custom-metrics-apiserver created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/custom-metrics-resource-reader created
serviceaccount/custom-metrics-apiserver created
service/custom-metrics-apiserver created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.custom.metrics.k8s.io created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/custom-metrics-server-resources created
configmap/adapter-config created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/custom-metrics-resource-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/hpa-controller-custom-metrics created
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# kubectl get cm -n prom
NAME                DATA      AGE
adapter-config      1         21s
prometheus-config   1         21m
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# kubectl get all -n prom
NAME                                           READY     STATUS             RESTARTS   AGE
pod/custom-metrics-apiserver-65f545496-2hfvb   1/1       Running            0          40s
pod/kube-state-metrics-58dffdf67d-j4jdv        0/1       Running   0          20m
pod/prometheus-node-exporter-7729r             1/1       Running            0          23m
pod/prometheus-node-exporter-hhc7f             1/1       Running            0          23m
pod/prometheus-node-exporter-jxjcq             1/1       Running            0          23m
pod/prometheus-node-exporter-pswbb             1/1       Running            0          23m
pod/prometheus-server-65f5d59585-5fj6n         1/1       Running            0          22m

NAME                               TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
service/custom-metrics-apiserver   ClusterIP   10.100.7.28              443/TCP          41s
service/kube-state-metrics         ClusterIP   10.108.165.171           8080/TCP         20m
service/prometheus                 NodePort    10.98.96.66              9090:30090/TCP   22m
service/prometheus-node-exporter   ClusterIP   None                     9100/TCP         23m

NAME                                      DESIRED   CURRENT   READY     UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
daemonset.apps/prometheus-node-exporter   4         4         4         4            4                     23m

NAME                                       DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/custom-metrics-apiserver   1         1         1            1           42s
deployment.apps/kube-state-metrics         1         1         1            0           20m
deployment.apps/prometheus-server          1         1         1            1           22m

NAME                                                 DESIRED   CURRENT   READY     AGE
replicaset.apps/custom-metrics-apiserver-65f545496   1         1         1         42s
replicaset.apps/kube-state-metrics-58dffdf67d        1         1         0         20m
replicaset.apps/prometheus-server-65f5d59585         1         1         1         22m
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]#
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]# kubectl api-versions | grep custom
custom.metrics.k8s.io/v1beta1
[root@k8s-master-dev k8s-prometheus-adapter]#

三、Grafana
grafana 是一个可视化面板，有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持 Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus、OpenTSDB、Elasticsearch 等作为数据源，比 Prometheus 自带的图表展示功能强大太多，更加灵活，有丰富的插件，功能更加强大。(使用promQL语句查询出了一些数据，并且在 Prometheus 的 Dashboard 中进行了展示，但是明显可以感觉到 Prometheus 的图表功能相对较弱，所以一般会使用第三方的工具展示这些数据，例Grafana)
部署Grafana
参考：https://github.com/kubernetes/heapster/tree/master/deploy/kube-config/influxdb

[root@k8s-master-dev prometheus]# ls
grafana  k8s-prom
[root@k8s-master-dev prometheus]# cd grafana/
[root@k8s-master-dev grafana]# head -11 grafana.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: monitoring-grafana
  namespace: prom
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      task: monitoring
      k8s-app: grafana
[root@k8s-master-dev grafana]# tail -2 grafana.yaml
    k8s-app: grafana
  type: NodePort
[root@k8s-master-dev grafana]# kubectl apply -f grafana.yaml
deployment.apps/monitoring-grafana created
service/monitoring-grafana created
[root@k8s-master-dev grafana]#  kubectl get pods -n prom
NAME                                       READY     STATUS              RESTARTS   AGE
custom-metrics-apiserver-65f545496-2hfvb   1/1       Running             0          13m
kube-state-metrics-58dffdf67d-j4jdv        1/1       Running             0          32m
monitoring-grafana-ffb4d59bd-w9lg9         0/1       Running   0          8s
prometheus-node-exporter-7729r             1/1       Running             0          35m
prometheus-node-exporter-hhc7f             1/1       Running             0          35m
prometheus-node-exporter-jxjcq             1/1       Running             0          35m
prometheus-node-exporter-pswbb             1/1       Running             0          35m
prometheus-server-65f5d59585-5fj6n         1/1       Running             0          34m
[root@k8s-master-dev grafana]# kubectl get svc -n prom
NAME                       TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
custom-metrics-apiserver   ClusterIP   10.100.7.28              443/TCP          13m
kube-state-metrics         ClusterIP   10.108.165.171           8080/TCP         32m
monitoring-grafana         NodePort    10.100.131.108           80:42690/TCP     22s
prometheus                 NodePort    10.98.96.66              9090:30090/TCP   34m
prometheus-node-exporter   ClusterIP   None                     9100/TCP         35m
[root@k8s-master-dev grafana]#

Grafana的使用，默认用户名密码都是admin，登录后首先添加数据源 (如果登录grafana web 时不用输入用户名、密码即可操作，说明在grafana.yml 文件中的GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED 项设置了true，导致匿名用户以admin的角色登录；将其更改为 false，然后再次kubectl apply -f grafana.yml 即可解决 )

指定Prometheus 的数据源从哪个PromQL URL获取：

然后导入Dashboard (Dashboard可以在https://grafana.com/dashboards下载)

(补充) 笔者在grafana官网下载了k8s 相关的dashboard 如下所示：

然后将下载的k8s cluster summary 再导入到自己环境的grafana中，效果如下所示：

如果对dashboard不满意，可以自行创建或修改Dashboard.

(补充)使用ingress 代理promethemus和grafana :

[root@k8s-master1-dev ~]# cat ingress-rule-monitor-svc.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: ingress-rule-monitor
  namespace: prom
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: "nginx"
    nginx.ingress.kubernetes.io/whitelist-source-range: "10.0.0.0/8, 192.168.0.0/16"
spec:
  rules:
  - host: grafana-devel.domain.cn
    http:
      paths:
      - path:
        backend:
          serviceName: monitoring-grafana
          servicePort: 80
  - host: prometheus-devel.domain.cn
    http:
      paths:
      - path:
        backend:
          serviceName: prometheus
          servicePort: 9090

# kubectl apply -f ingress-rule-monitor-svc.yaml

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利用API接口数据来优化电商商品价格是一个涉及数据收集、分析、策略制定以及实时调整价格的过程。这不仅能提高市场竞争力，还能通过精准定价最大化利润。以下是一些关键步骤和策略，用于通过API接口数据优化电商商品价格：1.数据收集竞争对手价格监控：使用API接口（如Scrapy、BeautifulSoup等工具结合Python进行网页数据抓取，或使用专门的API服务如PriceIntelligence、
网关gateway学习总结猪猪365 学习总结学习总结
一微服务概述:微服务网关就是一个系统!通过暴露该微服务的网关系统,方便我们进行相关的鉴权,安全控制,日志的统一处理,易于监控的相关功能!实现微服务网关技术都有哪些呢?1nginx:nginx是一个高性能的http和反向代理web的服务器,同事也提供了IMAP/POP3/SMTP服务.他可以支撑5万并发链接,并且cpu,内存等资源消耗非常的低,运行非常的稳定!2Zuul:Zuul是Netflix公司
iOS http封装 374016526 ios 服务器交互 http 网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。 KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linux linux教程 linux视频 linux自学 linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodb MongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。不使用索引的查询称
Informatica参数及变量 18289753290 Informatica 参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
python 解析unicode字符串为utf8编码字符串酷的飞上天空 unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。转换方式如下 >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
Hibernate的总结永夜-极光 Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的页面，那么获取到用户填写的基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!"); 运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
学会敬酒礼仪不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。第一部分破坏性创新，从你开始第一章破坏性创新者的基因如何获得启示：发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
表单验证技术百合不是茶 JavaScript DOM对象 String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数一:String对象;通常是对字符串的操作; 1,String的属性; 字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
web.xml配置详解之context-param bijian1013 java servlet web.xml context-param
一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sql PHP Web fckeditor 脚本
1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。示例： String query = "SELECT id FROM users
【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
提高职业素养，做好人生规划白糖_ 人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。 1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web 安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
[开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle 告警日志文件 alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
初二上学期难记单词 dcj3sjt126com english word
lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
#import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
/** * 功能描述随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache 页面缓存
页面缓存目录 1 SimplePageCachingFilter 1.1 calculateKey 1.2 可配置的初始化参数 1.2.1 cach
spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
Java几款性能分析工具的对比摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800 在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
JVM参数配置大全 nickys jvm 应用服务器
JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
（一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774 缓存注解有以下三个： @Cacheable @CacheEvict @CachePut
dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式执行时却抛出以下异常： Exceptio

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