kubernetes 部署Prometheus

kubernetes 部署Prometheus

标签（空格分隔）： kubernetes系列

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• 一： 组件说明

• 二： Prometheus的部署

• 三： HPA 资源限制

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一： 组件说明

1.1 相关地址信息

Prometheus
github 地址：https://github.com/coreos/kube-prometheus

1.2 组件说明

1.MetricServer：是kubernetes集群资源使用情况的聚合器，收集数据给kubernetes集群内使用，如 kubectl,hpa,scheduler等。

2.PrometheusOperator：是一个系统监测和警报工具箱，用来存储监控数据。

3.NodeExporter：用于各node的关键度量指标状态数据。 

4.KubeStateMetrics：收集kubernetes集群内资源对象数据，制定告警规则。 

5.Prometheus：采用pull方式收集apiserver，scheduler，controller-manager，kubelet组件数据，通过http协议传输。 

6.Grafana：是可视化数据统计和监控平台。

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二： Prometheus的部署

mkdir Prometheus
cd Prometheus

git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git

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cd /root/kube-prometheus/manifests

修改 grafana-service.yaml 文件，使用 nodeport 方式访问 grafana：

vim grafana-service.yaml
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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: grafana
  name: grafana
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: http
    nodePort: 30100
  selector:
    app: grafana
---

修改 prometheus-service.yaml，改为 nodepode

vim prometheus-service.yaml

-----
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    prometheus: k8s
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    targetPort: web
    nodePort: 30200
  selector:
    app: prometheus
    prometheus: k8s
  sessionAffinity: ClientIP
----
修改 alertmanager-service.yaml，改为 nodeport 

vim alertmanager-service.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    alertmanager: main
  name: alertmanager-main
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9093
    targetPort: web
    nodePort: 30300
  selector:
    alertmanager: main
    app: alertmanager
  sessionAffinity: ClientIP
---

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导入镜像处理(节点全部导入)

上传 load-images.sh prometheus.tar.gz 到 /root 

tar -zxvf prometheus.tar.gz

chmod +x load-images.sh 

./load-images.sh 

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kubectl apply -f kube-prometheus/manifests/

连续执行两次： 第一次会报错

kubectl apply -f kube-prometheus/manifests/

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kubectl get pod -n monitoring 

kubectl get svc -n monitoring 

kubectl top node 

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prometheus 对应的 nodeport 端口为 30200，访问 http://MasterIP:30200

http://192.168.100.11:30200/graph

prometheus 的 WEB 界面上提供了基本的查询 K8S 集群中每个 POD 的 CPU 使用情况，查询条件如下：

sum by (pod_name)( rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="", pod_name!=""}[1m] ) )

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查看 grafana 服务暴露的端口号：

kubectl get service -n monitoring | grep grafana

grafana NodePort 10.107.56.143  3000:30100/TCP 20h

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默认的用户名与 密码 都是admin

然后从新修改密码即可

三：HPA 的资源限制

上传hpa-example.tar 然后导入 (所有节点)

docker load -i hpa-example.tar

3.1 Horizontal Pod Autoscaling

Horizontal Pod Autoscaling 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 Replication Controller、Deployment 或者Replica Set 中的 Pod 数量

kubectl run php-apache --image=gcr.io/google_containers/hpa-example --requests=cpu=200m --expose --port=80

kubectl get deploy 

kubectl edit deploy php-apache
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修改：
imagePullPolicy: Always  改为

imagePullPolicy: IfNotPresent
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kubectl get pod 

创建 HPA 控制器

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

kubectl top pod 

增加负载，查看负载节点数目

kubectl run -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh
while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done

pod 开始扩展

kubectl get hpa

kubectl get pod

kubernetes 回收的速度比较慢（非常慢）
这是因为并发的问题，一单有 大流量过来，如果回收的速度比较快，很容易将某一个pod给压死

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3.2 k8s 的资源限制

资源限制 - Pod

Kubernetes 对资源的限制实际上是通过 cgroup 来控制的，cgroup 是容器的一组用来控制内核如何运行进程的
相关属性集合。针对内存、CPU 和各种设备都有对应的 cgroup

默认情况下，Pod 运行没有 CPU 和内存的限额。 这意味着系统中的任何 Pod 将能够像执行该 Pod 所在的节点一
样，消耗足够多的 CPU 和内存 。一般会针对某些应用的 pod 资源进行资源限制，这个资源限制是通过
resources 的 requests 和 limits 来实现
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spec:
  containers:
  - image: xxxx
    imagePullPolicy: Always
    name: auth
    ports:
    - containerPort: 8080
      protocol: TCP
    resources:
      limits:
        cpu: "4"
        memory: 2Gi
      requests:
        cpu: 250m
        memory: 250Mi
----

requests 要分分配的资源，limits 为最高请求的资源值。可以简单理解为初始值和最大值

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资源限制 - 名称空间

1、计算资源配额

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-resources
  namespace: spark-cluster
spec:
  hard:
    pods: "20"
    requests.cpu: "20"
    requests.memory: 100Gi
    limits.cpu: "40"
    limits.memory: 200Gi

---

2. 配置对象数量配额限制
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-counts
  namespace: spark-cluster
spec:
  hard:
    configmaps: "10"
    persistentvolumeclaims: "4"
    replicationcontrollers: "20"
    secrets: "10"
    services: "10"
    services.loadbalancers: "2"

---

3. 配置 CPU 和 内存 LimitRange

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: mem-limit-range
spec:
  limits:
  - default:
      memory: 50Gi
      cpu: 5
   defaultRequest:
     memory: 1Gi
     cpu: 1
     type: Container
----
default 即 limit 的值
defaultRequest 即 request 的值