原文链接:Contour 学习笔记(一):使用 Contour 接管 Kubernetes 的南北流量
在 Kubernetes 中运行大规模以 Web 为中心的工作负载,最关键的需求之一就是在 L7
层实现高效流畅的入口流量管理。自从第一批 Kubernetes Ingress Controller
开发完成以来,Envoy
(由 Matt Klein 和 Lyft 团队开发)已经成为云原生生态系统中的新生力量。Envoy 之所以受到支持,因为它是一个 CNCF 托管的项目,与整个容器圈和云原生架构有着天然的支持。
容器公司 Heptio 开源的项目 Contour 使用 Envoy
作为 Kubernetes 的 Ingress Controller 实现,为大家提供了一条新的 Kubernetes 外部负载均衡实现思路。
据官方博客介绍,Heptio Contour
可以为用户提供以下好处:
Ingress
配置的动态更新,而无需重启底层负载均衡器。下面我们就来试用一下。
Contour Ingress controller 由两个组件组成:
Envoy
: 提供高性能反向代理。Contour
: 充当 Envoy 的控制平面,为 Envoy 的路由配置提供统一的来源。官方文档提供了三种部署方法:
DaemonSet
来部署,每个节点上跑一个 Contour 实例(Contour 与 Envoy 在同一个 Pod 中)。Deployment
来部署,总共跑两个 Contour 实例(Contour 与 Envoy 在同一个 Pod 中)。经过老夫目测,第三种方案比较妙,这样可以让 Contour 和 Envoy 这两个组件解耦,可以分别按需对不同的组件进行扩展,具体的优势如下:
ipvs
和 keepalived
等工具来实现其负载均衡和高可用。hostNetwork
,减少了额外的网络性能损耗。听起来好像不错的样子。
我们就采用第三种方案来部署,首先克隆官方仓库,进入 manifest 清单目录:
$ git clone https://github.com/heptio/contour
$ cd contour/examples/ds-hostnet-split
为了便于查看 envoy 的配置,修改 03-envoy.yaml
,将 envoy 的 admin-adress
设置为 0.0.0.0,并暴露 9001 端口:
...省略...
initContainers:
- args:
- bootstrap
- --admin-address=0.0.0.0
- /config/contour.json
...省略...
将 Envoy Service 的类型改为 ClusterIP
:
$ cat 02-service-envoy.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: envoy
namespace: heptio-contour
annotations:
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type: nlb
spec:
externalTrafficPolicy: Local
ports:
- port: 80
name: http
protocol: TCP
- port: 443
name: https
protocol: TCP
selector:
app: envoy
type: ClusterIP
部署:
$ kubectl apply ./
查看状态:
$ kubectl -n heptio-contour get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
contour-767fd99989-27qjw 0/1 Running 0 21s
contour-767fd99989-kcjxz 0/1 Running 0 21s
contour-certgen-29nqs 0/1 Completed 0 21s
envoy-cnzvm 0/1 Running 0 21s
envoy-lb8mm 0/1 Running 0 21s
envoy-qzmt4 0/1 Running 0 21s
$ kubectl -n heptio-contour get job
NAME COMPLETIONS DURATION AGE
contour-certgen 1/1 2s 4m42s
contour-certgen
是一个 Job,它会生成有效期为一年的 mTLS(双向认证)证书,并将其挂载到 Contour 和 Envoy 的容器中。如果你想自定义证书,可以参考官方文档。
如果你还没有部署 Kubernetes 集群怎么办?废话,当然是用 sealos 啊!分分钟搞起一个高可用集群。
安装结束后,我们就可以来测试 Ingress 了。在 examples/example-workload
目录下包含一个示例应用,可以直接使用:
$ kubectl apply -f examples/example-workload/kuard-ingressroute.yaml
查看创建好的资源:
$ kubectl get po,svc,ingressroute -l app=kuard
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/kuard-67789b8754-5c4w7 1/1 Running 0 63s
pod/kuard-67789b8754-fpdfb 1/1 Running 0 63s
pod/kuard-67789b8754-fx9bn 1/1 Running 0 63s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/kuard ClusterIP 10.97.46.79 <none> 80/TCP 63s
NAME FQDN TLS SECRET FIRST ROUTE STATUS STATUS DESCRIPTION
ingressroute.contour.heptio.com/kuard kuard.local / valid valid IngressRoute
将域名加入本地电脑的 hosts:
$ echo "$INGRESS_HOST kuard.local" >> /etc/hosts
其中 $INGRESS_HOST
是任意运行 Envoy 节点的 IP。
现在我们就可以在浏览器中输入域名 kuard.local
访问应用了:
Contour 同时支持 Ingress
资源对象和 IngressRoute
资源对象(通过 CRD 创建),这些对象都是为进入集群的请求提供路由规则的集合。这两个对象的结构和实现方式有所不同,但它们的核心意图是相同的,都是为进入集群的请求提供路由规则。如不作特殊说明,后面当我们描述 “Ingress” 时,它将同时适用于 Ingress
和 IngressRoute
对象。
通常情况下,当 Envoy 配置了 CDS
的 endpoint 时,它会定期轮询端点,然后将返回的 JSON 片段合并到其运行配置中。如果返回到 Envoy 的集群配置代表当前的 Ingress 对象的集合,则可以将 Contour 视为从 Ingress
对象到 Envoy
集群配置的转换器。随着 Ingress 对象的添加和删除,Envoy 会动态添加并删除相关配置,而无需不断重新加载配置。
在实践中,将 Ingress 对象转换为 Envoy 配置更加微妙,需要将 Envoy 中的 xDS 配置(包括 CDS
,EDS
和 RDS
)映射到 Kubernetes 中。Contour 至少需要观察 Ingress
、Service
和 Endpoint
这几个资源对象以构建这些服务的响应,它通过 client-go
的 cache/informer 机制免费获得这些 watchers
。这些 watchers 提供添加,更新和删除对象的边缘触发通知,也可以通过 watch API
在本地缓存缓存对象,以便后续查询。
Contour 将收集到的这些对象处理为虚拟主机及其路由规则的有向非循环图(DAG),这表明 Contour 将有权构建路由规则的顶级视图,并将群集中的相应服务和TLS秘钥连接在一起。一旦构建了这个新的数据结构,我们就可以轻松实现 IngressRoute
对象的验证,授权和分发。改数据结构导出的 png
图片如下图所示:
Envoy API 调用和 Kubernetes API 资源之间的映射关系如下:
CDS : 集群发现服务。映射为 Kubernetes 中的 Service
以及一部分 Ingress 对象的 TLS
配置。
EDS : 服务发现服务。映射为 Kubernetes 中的 Endpoint
。Envoy 使用 EDS 自动获取 Cluster
成员,这与 Endpoint 对象中包含的信息非常匹配。Envoy 使用 Contour 在 EDS
响应中返回的名称查询 EDS
。
RDS : 路由发现服务。映射为 Kubernetes 中的 Ingress
。提供了虚拟主机名和前缀路由信息的 RDS 与 Ingress 匹配得更好。
CDS
更像是 Kubernetes 中的 Service
资源,因为 Service 是具体 Endpoint
(Pods)的抽象,Envoy Cluster 是指 Envoy 连接到的一组逻辑上相似的上游主机(参考下文的 RDS)。其中 TLS
配置也是 CDS 的一部分,而 Kubernetes 中的 TLS 信息由 Ingress 提供,所以这部分之间的映射关系会有些复杂。
EDS
更像是 Kubernetes 中的 Endpoint
资源,这部分映射关系的实现最简单。Contour 将 Endpoint 的响应对象转换为 EDS 的 { address: [] }
json 配置块。
RDS
更像是 Kubernetes 中的 Ingress
资源。RDS 将前缀,路径或正则表达式之一路由到 Envoy 群集。Envoy 集群的名称可以从 Ingress 的 IngressSpec
的配置项中获取(比如:namespace/serviceName_servicePort
),因为这是一个选择器,它会匹配 Service 对象被转换后返回的 CDS 对象。
Contour Ingress controller 由两个组件组成:
Envoy
: 提供高性能反向代理。Contour
: 充当 Envoy 的控制平面,为 Envoy 的路由配置提供统一的来源。以本文的部署方式为例,在 Envoy 的 Pod 初始化期间,Contour 作为 Init
容器运行,并将 bootstrap(初始化)配置写入一个 temporary volume。该 Volume
被传递给 Envoy 容器并告诉 Envoy 将另一个 Deployment 中的 Contour 容器视为控制平面。
初始化完成后,Envoy 容器启动,检索 Contour 写入的 bootstrap 配置,并开始轮询 Contour 以热更新配置。如果控制平面无法访问,Envoy 将会进行优雅重试。
Contour 相当于 Kubernetes API 的客户端。它监视 Ingress
,Service
和 Endpoint
对象,并通过将其对象缓存转换为相关的 JSON
字段来充当其 Envoy 的控制平面。
从 Kubernetes 到 Contour 的信息转换是通过 SharedInformer
框架 watching API 来完成的;而从 Contour 到 Envoy 的信息转换是通过 Envoy 定期轮询来实现的。
Ingress 对象从 Kubernetes 1.1 版本开始被引进,用来描述进入集群的请求的 HTTP 路由规则。但迄今为止 Ingress 对象还停留在 beta
阶段,不同的 Ingress Controller 插件为了添加 HTTP 路由的额外属性,只能通过添加大量的 annotation
来实现,而且每个插件的 annotation 都不一样,非常混乱。
IngressRoute
CRD 的目标就是扩展 Ingress API 的功能,以便提供更丰富的用户体验以及解决原始设计中的缺点。
**目前 Contour 是唯一支持 IngressRoute CRD 的 Kubernetes Ingress Controller。**下面就来看看它与 Ingress 相比的优点:
annotation
就可以定义服务权重和负载均衡策略。一个基本的 Ingress
对象如下所示:
# ingress.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: basic
spec:
rules:
- host: foo-basic.bar.com
http:
paths:
- backend:
serviceName: s1
servicePort: 80
这个 Ingress 对象名为 basic
,它将传入的 HTTP 流量路由到头文件中 Host:
字段值为 foo-basic.bar.com
且端口为 80 的 s1
服务。该路由规则通过 IngressRoute
来实现如下:
# ingressroute.yaml
apiVersion: contour.heptio.com/v1beta1
kind: IngressRoute
metadata:
name: basic
spec:
virtualhost:
fqdn: foo-basic.bar.com
routes:
- match: /
services:
- name: s1
port: 80
对应关系很简单,我就不再详细介绍了,更多功能配置可以参考官方仓库的文档:IngressRoute。
Contour 会根据启动参数和 K8S API Server 中的配置信息生成 Envoy 的初始配置文件,可以使用下面的命令将 Envoy Pod 中的配置文件导出来查看其中的内容:
$ kubectl -n heptio-contour exec envoy-lb8mm -- cat /config/envoy.json > envoy.json
打开网站 https://www.bejson.com/jsonviewernew/,将配置文件内容复制粘贴进去,可以看到配置文件的结构如图所示:
其中各个配置节点的内容如下:
配置动态资源,这里配置了 LDS 和 RDS 服务器。
"dynamic_resources": {
"lds_config": {
"api_config_source": {
"api_type": "GRPC",
"grpc_services": [
{
"envoy_grpc": {
"cluster_name": "contour"
}
}
]
}
},
"cds_config": {
"api_config_source": {
"api_type": "GRPC",
"grpc_services": [
{
"envoy_grpc": {
"cluster_name": "contour"
}
}
]
}
}
}
配置静态资源,包括了 contour
和 service-stats
两个 cluster,其中 contour cluster 对应前面 dynamic_resources 中的 LDS 和 RDS 配置,指明了 Envoy 用于获取动态资源的服务器地址。
"static_resources": {
"clusters": [
{
"name": "contour",
"alt_stat_name": "heptio-contour_contour_8001",
"type": "STRICT_DNS",
"connect_timeout": "5s",
"load_assignment": {
"cluster_name": "contour",
"endpoints": [
{
"lb_endpoints": [
{
"endpoint": {
"address": {
"socket_address": {
"address": "contour",
"port_value": 8001
}
}
}
}
]
}
]
},
"circuit_breakers": {
"thresholds": [
{
"priority": "HIGH",
"max_connections": 100000,
"max_pending_requests": 100000,
"max_requests": 60000000,
"max_retries": 50
},
{
"max_connections": 100000,
"max_pending_requests": 100000,
"max_requests": 60000000,
"max_retries": 50
}
]
},
"tls_context": {
"common_tls_context": {
"tls_certificates": [
{
"certificate_chain": {
"filename": "/certs/tls.crt"
},
"private_key": {
"filename": "/certs/tls.key"
}
}
],
"validation_context": {
"trusted_ca": {
"filename": "/ca/cacert.pem"
},
"verify_subject_alt_name": [
"contour"
]
}
}
},
"http2_protocol_options": {}
},
{
"name": "service-stats",
"alt_stat_name": "heptio-contour_service-stats_9001",
"type": "LOGICAL_DNS",
"connect_timeout": "0.250s",
"load_assignment": {
"cluster_name": "service-stats",
"endpoints": [
{
"lb_endpoints": [
{
"endpoint": {
"address": {
"socket_address": {
"address": "0.0.0.0",
"port_value": 9001
}
}
}
}
]
}
]
}
}
]
}
配置 Envoy 的日志路径以及管理端口。
"admin": {
"access_log_path": "/dev/null",
"address": {
"socket_address": {
"address": "0.0.0.0",
"port_value": 9001
}
}
}
结合 Envoy 的初始化配置文件和第 5 节的分析,我们可以大致看到 Contour 通过 Envoy 来实现南北流量管理的基本原理。即控制平面将 xDS server 信息通过 static resource
的方式配置到 Envoy 的初始化配置文件中,Envoy 启动后通过 xDS server 获取到 dynamic resource
,包括集群中的 service 信息及路由规则。
Envoy 配置初始化流程:
envoy.json
,该文件告诉 Envoy 从 xDS server
中获取动态配置信息,并配置了 xDS server 的地址信息,即控制平面的 Contour
。envoy.json
启动。通过上节的分析我们知道,Envoy 中实际生效的配置是由初始化配置文件中的静态配置和从 Contour 获取的动态配置一起组成的,我们可以通过 Envoy 的管理接口来获取 Envoy 的完整配置,先打开 Envoy 的管理接口:
然后点击 config_dump
,就能看到 Envoy 的完整配置:
我们在第二节创建了一个 ingressroute,现在来看看它是怎么映射到 Envoy 的配置文件中的。你可以到 config_dump
中查找相关配置,但还有更好的办法,我们可以通过 Contour 的命令行工具直接调用 Contour 的 xDS gRPC 接口来分别查看 Envoy 的 Listener、Route、Cluster 和 Endpoint 配置。
Contour 总共有两个实例,通过选举来实现高可用,被选中的实例作为 leader
来对外提供服务。
$ kubectl -n heptio-contour get pod -l app=contour
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
contour-767fd99989-27qjw 1/1 Running 0 14h
contour-767fd99989-kcjxz 0/1 Running 0 14h
看看哪个是 leader:
可以看到该实例不是 leader,我们到另一个实例中去查看 Envoy xDS 配置。
Envoy 采用 listener 来接收并处理 downstream
发过来的请求,listener 的处理逻辑是插件式的,可以通过配置不同的 filter 来插入不同的处理逻辑。Listener 可以绑定到 IP Socket
或者 Unix Domain Socket
上,也可以不绑定到一个具体的端口上,而是接收从其他 listener 转发来的数据。
Listener 的配置可以通过下面的命令查看:
$ kubectl -n heptio-contour exec -it contour-767fd99989-27qjw -- contour cli --cafile=/ca/cacert.pem --cert-file=/certs/tls.crt --key-file=/certs/tls.key lds
可以看到 Listener 被绑定到了 80 端口上,同时通过 RDS 配置了一个路由规则 ingress_http
,在路由规则中再根据不同的请求目的地对请求进行处理。
Route 用来配置 Envoy 的路由规则,根据 host 来对请求进行路由分发。
Route 的配置可以通过下面的命令查看:
$ kubectl -n heptio-contour exec -it contour-767fd99989-27qjw -- contour cli --cafile=/ca/cacert.pem --cert-file=/certs/tls.crt --key-file=/certs/tls.key rds
上面是 ingress_http
的路由配置,对应了两个 virtual host
,其中一个是默认路由(图中省略),上面展示的是 kuard 的路由,对应到 Cluster default/kuard/80/da39a3ee5e
。其中 domains: "kuard.local:*"
表示允许访问的域名为 kuard.local,端口可以是任意值。
Cluster 是一个服务集群,Cluster 中包含一个到多个 endpoint,每个 endpoint 都可以提供服务,Envoy 根据负载均衡算法将请求发送到这些 endpoint 中。
Cluster 的配置可以通过下面的命令查看:
$ kubectl -n heptio-contour exec -it contour-767fd99989-27qjw -- contour cli --cafile=/ca/cacert.pem --cert-file=/certs/tls.crt --key-file=/certs/tls.key cds
cluster_name: "contour"
表示通过 xDS 接口从 contour 控制平面动态获取 Endpoint 信息。获取到的 Endpoint 是 default/kuard
。
Endpoint 就对应到 Kubernetes 中的 Endpoint
资源,对应的即是 Pod 的 IP+Port
。
Cluster 的配置可以通过下面的命令查看:
$ kubectl -n heptio-contour exec -it contour-767fd99989-27qjw -- contour cli --cafile=/ca/cacert.pem --cert-file=/certs/tls.crt --key-file=/certs/tls.key eds|grep "default/kuard" -A 34 -B 2
验证一下:
$ kubectl get ep -l app=kuard
NAME ENDPOINTS AGE
kuard 100.118.117.18:8080,100.119.55.150:8080,100.91.147.204:8080 17h
Contour 和 Envoy 都暴露一些监控指标可以被 Prometheus
抓取,官方也提供了 Prometheus 和 Grafana 的部署模板,但一般情况下我们都会有自己的监控系统,比如 prometheus-operator,只需要将官方的 Grafana 模板导入自己的 Grafana 中就可以了,后续会探讨详细步骤。
Envoy 默认通过 admin 接口暴露监控指标,为了避免暴露 admin 接口,Contour 创建了一个静态 Listener,只将访问路径为 /stats
的流量转发到 service-stats
Cluster,即 admin 接口,其他所有请求一律拒绝访问。
本文只是为了方便查看,才将 admin 接口的 IP 改为 0.0.0.0,生产环境建议不要改,默认值为
127.0.0.1
。
所以 Envoy 在 8002
端口暴露监控指标,路径为 /stats/prometheus
。
Contour 在 8000
端口上暴露监控指标,路径为 /metrics
。包含以下监控指标:
Valid / Invalid / Orphaned
的 IngressRoute。Orphaned
的 IngressRoute 数量。Root
IngressRoute 的数量(每个 vhost 只有一个 Root IngressRoute)。Valid
的 IngressRoute 数量。Invalid
的 IngressRoute 数量。contour_ingressroute_dagrebuild_timestamp (gauge)
: 最近一次重建 DAG 的时间戳。下面就来教大家怎么将 Contour 接入 Prometheus-Operator,对 Prometheus-Operator 不熟的同学,推荐看一下张馆长的这篇文章:全手动部署prometheus-operator监控Kubernetes集群遇到的坑。
为了让 Prometheus 能够 list
其他 namespace 中的 pod,我们需要赋予它相应的权限,首先进入 kube-prometheus
项目的 manifests 目录:
$ cd kube-prometheus/manifests
$ ll *SpecificNamespace*
4 -rw-r--r-- 1 root root 988 8月 27 05:22 prometheus-roleBindingSpecificNamespaces.yaml
4 -rw-r--r-- 1 root root 1078 8月 27 05:15 prometheus-roleSpecificNamespaces.yaml
修改 prometheus-roleSpecificNamespaces.yaml
,向其中添加如下的 Role:
- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
name: prometheus-k8s
namespace: heptio-contour
rules:
- apiGroups:
- ""
resources:
- services
- endpoints
- pods
verbs:
- get
- list
- watch
修改 prometheus-roleBindingSpecificNamespaces.yaml
,向其中添加如下的 RoleBinding:
- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
name: prometheus-k8s
namespace: heptio-contour
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: Role
name: prometheus-k8s
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: prometheus-k8s
namespace: monitoring
然后创建相应的 Role
和 RoleBinding
:
$ kubectl apply -f prometheus-roleSpecificNamespaces.yaml
$ kubectl apply -f prometheus-roleBindingSpecificNamespaces.yaml
Prometheus 监控的对象被叫做 Target
,Target 通过 Cluster 中的 Endpoint
资源来定义,每个监控对象都有一个对应的 Endpoint。而 ServiceMonitor
是 Target 的抽象,ServiceMonitor 通过标签来找到对应的 Endpoint,然后将相应的 Target 添加到 Prometheus 的监控列表中。
默认情况下 Contour 的 Service 是没有打标签的,所以我们需要修改 yaml 文件,加上相应的标签。首先修改 Contour Deployment 的 yaml 文件:
# 03-contour.yaml
ports:
- containerPort: 8001
name: xds
protocol: TCP
- containerPort: 8000
name: http-metrics # 将 name 改为 http-metrics
protocol: TCP
再修改 Contour Service 的 yaml 文件:
# 02-service-envoy.yaml
ports:
- port: 80
name: http
protocol: TCP
- port: 443
name: https
protocol: TCP
# 添加新端口
- port: 8002
name: http-metrics
protocol: TCP
Envoy 类似,先修改 Envoy Deployment 的 yaml 文件:
# 03-envoy.yaml
ports:
- containerPort: 80
hostPort: 80
name: http
protocol: TCP
- containerPort: 443
hostPort: 443
name: https
protocol: TCP
# 添加新端口
- containerPort: 8002
hostPort: 8002
name: http-metrics
protocol: TCP
再修改 Envoy Service 的 yaml 文件:
# 02-service-envoy.yaml
ports:
- port: 80
name: http
protocol: TCP
- port: 443
name: https
protocol: TCP
# 添加新端口
- port: 8002
name: http-metrics
protocol: TCP
最后重新 apply 一下:
# 在 contour/examples/ds-hostnet-split 目录下
$ kubectl apply -f ./
接下来就是创建相应的 ServiceMonitor
来抓取指标数据,没什么好说的,自己看 yaml 文件:
$ cat prometheus-serviceMonitorContour.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
labels:
app: contour
name: contour
namespace: monitoring
spec:
endpoints:
- interval: 30s
port: http-metrics
jobLabel: app
namespaceSelector:
matchNames:
- heptio-contour
selector:
matchLabels:
app: contour
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
labels:
app: envoy
name: envoy
namespace: monitoring
spec:
endpoints:
- interval: 30s
path: /stats/prometheus
port: http-metrics
namespaceSelector:
matchNames:
- heptio-contour
selector:
matchLabels:
app: envoy
为了查看 Prometheus
和 Grafana
的 Dashboard,我们需要为它们创建相应的 IngressRoute,yaml 文件内容如下:
# ingressroute-prometheus.yaml
apiVersion: contour.heptio.com/v1beta1
kind: IngressRoute
metadata:
labels:
app: grafana
name: grafana
namespace: monitoring
spec:
virtualhost:
fqdn: grafana.sealos.io
routes:
- match: /
services:
- name: grafana
port: 3000
---
apiVersion: contour.heptio.com/v1beta1
kind: IngressRoute
metadata:
labels:
app: prometheus
name: prometheus
namespace: monitoring
spec:
virtualhost:
fqdn: prometheus.sealos.io
routes:
- match: /
services:
- name: prometheus-k8s
port: 9090
直接 apply:
$ kubectl apply -f ingressroute-prometheus.yaml
将域名写入本地电脑的 hosts 中:
$ echo "$INGRESS_HOST grafana.sealos.io" >> /etc/hosts
$ echo "$INGRESS_HOST prometheus.sealos.io" >> /etc/hosts
其中 $INGRESS_HOST
是任意运行 Envoy 节点的 IP。
现在我们可以在浏览器中输入域名 prometheus.sealos.io
来查看 Prometheus Target 状态。
可以看到这两个 Target 已经被抓取到了。
前面提到 Contour 官方仓库中提供了 Grafana Dashboard 模板,现在我们要做的事就是把这个模板导入到自己的 Grafana 中。官方的 Grafana Dashboard 模板定义在 contour/examples/grafana
目录下的 ConfigMap 文件中,可以先把它导出来:
# 假设 contour 项目在你的 $HOME 目录
$ sed '/---/,$d' ~/contour/examples/grafana/02-grafana-configmap.yaml \
sed 's/grafana-dashs/grafana-dashboard-contour/' \
sed 's/contour-monitoring/monitoring/' \
sed 's/kubernetes_pod_name/pod/g' \
sed 's/ingress_http_update/update/g' \
kubectl apply -f -
configmap/grafana-dashboard-contour created
创建了 ConfigMap
后,还要再挂载到 Grafana 的 Dashboard 中,所以需要修改 Grafana Deployment 的 yaml 文件:
# ~/kube-prometheus/manifests/grafana-deployment.yaml
volumeMounts:
- mountPath: /var/lib/grafana
name: grafana-storage
readOnly: false
...省略...
# 新增挂载
- mountPath: /grafana-dashboard-definitions/0/contour
name: grafana-dashboard-contour
readOnly: false
...省略...
volumes:
- emptyDir: {}
name: grafana-storage
...省略...
# 新增 ConfigMap
- configMap:
name: grafana-dashboard-contour
name: grafana-dashboard-contour
重新 apply 一下:
$ kubectl apply -f grafana-deployment.yaml
现在在浏览器中输入域名 grafana.sealos.io
,就可以看到 Contour 和 Envoy 的 Dashboard 了。
对接监控到这里就结束了,剩下的大家可以自己去探索,总体来说难度还是稍微有点大,希望我的细心讲解能够帮助到你。
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