部署好了 kube-prometheus 与 k8s-prometheus-adapter (详见之前的博文 k8s 安装 prometheus 过程记录),使用下面的配置文件部署 HPA(Horizontal Pod Autoscaling) 却失败。
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: blog-web
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: blog-web
minReplicas: 2
maxReplicas: 12
metrics:
- type: Pods
pods:
metric:
name: http_requests
target:
type: AverageValue
averageValue: 100
错误信息如下:
unable to get metric http_requests: unable to fetch metrics from custom metrics API: the server could not find the metric http_requests for pods
通过下面的命令查看 custom.metrics.k8s.io api 支持的 http_requests(每秒请求数QPS)监控指标:
$kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/ | jq . | egrep pods/.*http_requests
"name": "pods/alertmanager_http_requests_in_flight",
"name": "pods/prometheus_http_requests"
发现只有 prometheus_http_requests 指标 ,没有所需的 http_requests 开头的指标。
打开 prometheus 控制台,发现 /service-discovery 中没有出现我们想监控的应用 blog-web ,网上查找资料后知道了需要部署 ServiceMonitor 让 prometheus 发现所监控的 service 。
添加下面的 ServiceMonitor 配置文件:
kind: ServiceMonitor
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
metadata:
name: blog-web-monitor
labels:
app: blog-web-monitor
spec:
selector:
matchLabels:
app: blog-web
endpoints:
- port: http
部署后还是没有被 prometheus 发现,查看 prometheus 的日志发现下面的错误:
Failed to list *v1.Pod: pods is forbidden: User \"system:serviceaccount:monitoring:prometheus-k8s\" cannot list resource \"pods\" in API group \"\" at the cluster scope
在园子里的博文 PrometheusOperator服务自动发现-监控redis样例 中找到了解决方法,将 prometheus-clusterRole.yaml 改为下面的配置:
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
name: prometheus-k8s
rules:
- apiGroups:
- ""
resources:
- nodes
- services
- endpoints
- pods
- nodes/proxy
verbs:
- get
- list
- watch
- apiGroups:
- ""
resources:
- configmaps
- nodes/metrics
verbs:
- get
- nonResourceURLs:
- /metrics
verbs:
- get
重新部署即可
kubectl apply -f prometheus-clusterRole.yaml
注1:如果采用上面的方法还是没被发现,需要强制刷新 prometheus 的配置,参考 部署 ServiceMonitor 之后如何让 Prometheus 立即发现 。
注2:也可以将 prometheus 配置为自动发现 service 与 pod ,参考园子里的博文 prometheus配置pod和svc的自动发现和监控 与 PrometheusOperator服务自动发现-监控redis样例 。
但是这时还有问题,虽然 service 被 prometheus 发现了,但 service 所对应的 pod 一个都没被发现。
production/blog-web-monitor/0 (0/19 active targets)
排查后发现是因为 ServiceMonitor 与 Service 配置不对应,Service 配置文件中缺少 ServiceMonitor 配置中 matchLabels
所对应的 label
,ServiceMonitor 中的 port
没有对应 Service 中的 ports
配置,修正后的配置如下:
service-blog-web.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: blog-web
labels:
app: blog-web
spec:
type: NodePort
selector:
app: blog-web
ports:
- name: http-blog-web
nodePort: 30080
port: 80
targetPort: 80
servicemonitor-blog-web.yaml
kind: ServiceMonitor
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
metadata:
name: blog-web-monitor
labels:
app: blog-web
spec:
selector:
matchLabels:
app: blog-web
endpoints:
- port: http-blog-web
用修正后的配置部署后,pod 终于被发现了:
production/blog-web-monitor/0 (0/5 up)
但是这些 pod 全部处于 down 状态。
Endpoint State Scrape Duration Error
http://192.168.107.233:80/metrics DOWN server returned HTTP status 400 Bad Request
通过园子里的博文 使用Kubernetes演示金丝雀发布 知道了原来需要应用自己提供 metrics 监控指标数据让 prometheus 抓取。
标准Tomcat自带的应用没有/metrics这个路径,prometheus获取不到它能识别的格式数据,而指标数据就是从/metrics这里获取的。所以我们使用标准Tomcat不行或者你就算有这个/metrics这个路径,但是返回的格式不符合prometheus的规范也是不行的。
我们的应用是用 ASP.NET Core 开发的,所以选用了 prometheus-net ,由它提供 metrics 数据给 prometheus 抓取。
- 安装 nuget 包
dotnet add package prometheus-net.AspNetCore
- 添加 HttpMetrics 中间件
app.UseRouting();
app.UseHttpMetrics();
- 添加 MapMetric 路由
app.UseEndpoints(endpoints =>
{
endpoints.MapMetrics();
};
当通过下面的命令确认通过 /metrics 路径可以获取监控数据时,
$ docker exec -t $(docker ps -f name=blog-web_blog-web -q | head -1) curl 127.0.0.1/metrics | grep http_request_duration_seconds_sum
http_request_duration_seconds_sum{code="200",method="GET",controller="AggSite",action="SiteHome"} 0.44973779999999997
http_request_duration_seconds_sum{code="200",method="GET",controller="",action=""} 0.0631272
Prometheus 控制台 /targets 页面就能看到 blog-web 对应的 pod 都处于 up 状态。
production/blog-web-monitor/0 (5/5 up)
这时通过 custom metrics api 可以查询到一些 http_requests 相关的指标。
$ kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/ | jq . | egrep pods/*/http_requests
"name": "pods/http_requests_in_progress",
"name": "pods/http_requests_received"
这里的 http_requests_received
就是 QPS(每秒请求数) 指标数据,用下面的命令请求 custom metrics api 获取数据:
kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/production/pods/*/http_requests_received | jq .
其中1个 pod 的 http_requests_received 指标数据如下:
{
"kind": "MetricValueList",
"apiVersion": "custom.metrics.k8s.io/v1beta1",
"metadata": {
"selfLink": "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/production/pods/%2A/http_requests_received"
},
"items": [
{
"describedObject": {
"kind": "Pod",
"namespace": "production",
"name": "blog-web-65f7bdc996-8qp5c",
"apiVersion": "/v1"
},
"metricName": "http_requests_received",
"timestamp": "2020-01-18T14:35:34Z",
"value": "133m",
"selector": null
}
]
}
其中的 133m
表示 0.133
。
然后就可以在 HPA 配置文件中基于这个指标进行自动伸缩
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: blog-web
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: blog-web
minReplicas: 5
maxReplicas: 12
metrics:
- type: Pods
pods:
metric:
name: http_requests_received
target:
type: AverageValue
averageValue: 100
终于搞定了!
# kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
blog-web Deployment/blog-web 133m/100 5 12 5 4d