Kubernetes1.16下部署Prometheus+node-exporter+Grafana监控系统

一、Prometheus 持久化安装
我们prometheus采用nfs挂载方式来存储数据，同时使用configMap管理配置文件。并且我们将所有的prometheus存储在kube-system
1.1、建议将所有的prometheus yaml文件存在一块

mkdir /app/prometheus -p && cd /app/prometheus

1.2、生成配置文件

cat >> prometheus.configmap.yaml <

1.3、创建资源

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl apply -f prometheus.configmap.yaml
configmap/prometheus-config created

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl get configmaps -n kube-system |grep prometheus
prometheus-config                    1      27h

1.4、创建prometheus的Pod资源

[root@k8s-01 prometheus]# cat > prometheus.deploy.yaml <

我们在启动程序的时候，除了指定prometheus.yaml(configmap)以外，还通过storage.tsdb.path指定了TSDB数据的存储路径、通过storage.tsdb.rentention设置了保留多长时间的数据，还有下面的web.enable-admin-api参数可以用来开启对admin api的访问权限，参数web.enable-lifecyle用来开启支持热更新，有了这个参数之后，prometheus.yaml(configmap)文件只要更新了，通过执行localhost:9090/-/reload就会立即生效

我们添加了一行securityContext，，其中runAsUser设置为0，这是因为prometheus运行过程中使用的用户是nobody，如果不配置可能会出现权限问题
1.5、nfs服务部署

[root@k8s-node1 prometheus]# yum install nfs-utils rpcbind -y

1.6、NFS服务器操作如下

[root@k8s-node1 prometheus]# mkdir -p /app/k8s
[root@k8s-node1 prometheus]# systemctl start rpcbind
[root@k8s-node1 prometheus]# systemctl enable rpcbind
[root@k8s-node1 prometheus]# systemctl enable nfs
[root@k8s-node1 prometheus]# echo "/app/k8s  192.168.29.175(rw,no_root_squash,sync)" >>/etc/exports
[root@k8s-node1 prometheus]# exportfs -r     #使配置生效

1.7、创建prometheus-volume文件

[root@k8s-node1 prometheus]# cat >prometheus-volume.yaml <

这里通过一个简单的NFS作为存储后端创建一个pv & pvc

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl create -f prometheus-volume.yaml
persistentvolume/prometheus created
persistentvolumeclaim/prometheus created

1.8、创建rbac认证，因为prometheus需要访问k8s集群内部的资源

[root@k8s-node1 prometheus]# cat >>prometheus-rbac.yaml <

1.9、创建rbac文件

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl create -f prometheus-rbac.yaml
serviceaccount/prometheus created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created

1.10、将ConfigMap volume rbac 创建完毕后，就可以创建prometheus_deploy

[root@k8s-node1 prometheus]#  kubectl create -f prometheus.deploy.yaml
deployment.extensions/prometheus created

1.11、登录prometheus web界面查看（输入IP+NodePort）


二、监控集群节点
首先需要我们监控集群的节点，要监控节点其实我们已经有很多非常成熟的方案了，比如Nagios、Zabbix，甚至可以我们自己收集数据，这里我们通过prometheus来采集节点的监控指标，可以通过node_exporter获取，node_exporter就是抓取用于采集服务器节点的各种运行指标，目前node_exporter几乎支持所有常见的监控点，比如cpu、distats、loadavg、meminfo、netstat等，详细的监控列表可以参考github repo

这里使用DeamonSet控制器来部署该服务，这样每一个节点都会运行一个Pod，如果我们从集群中删除或添加节点后，也会进行自动扩展

[root@k8s-node1 prometheus]# cat >>prometheus-node-exporter.yaml<

2.1、创建node-exporter并检查pod

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl create -f prometheus-node-exporter.yaml
daemonset.extensions/node-exporter created

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl get pod -n kube-system -o wide|grep node-exporter
node-exporter-cmjkc           1/1     Running     0          33h    192.168.29.176   k8s-node2              
node-exporter-wl5lx           1/1     Running     0          27h    192.168.29.182   k8s-node3              
node-exporter-xsv9z           1/1     Running     0          33h    192.168.29.175   k8s-node1              

2.3、更新prometheus configmap文件

[root@k8s-node1 prometheus]# cat prometheus.configmap.yaml 
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: kube-system
  annotations:
    prometheus.io/port: "9153"
    prometheus.io/scrape: "true"
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 15s
      scrape_timeout: 15s
    scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'
      static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
    - job_name: 'kubernetes-node'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        regex: '(.*):10250'
        replacement: '${1}:9100'
        target_label: __address__
        action: replace
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
    - job_name: 'kubernetes-cadvisor'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      relabel_configs:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
      - target_label: __address__
        replacement: kubernetes.default.svc:443
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
        regex: (.+)
        target_label: __metrics_path__
        replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
    - job_name: kubernetes-apiservers
      kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints
      relabel_configs:
      - action: keep
        regex: default;kubernetes;https
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_namespace
        - __meta_kubernetes_service_name
        - __meta_kubernetes_endpoint_port_name
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        insecure_skip_verify: true
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
    - job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
        action: replace
        target_label: __scheme__
        regex: (https?)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
        action: replace
        target_label: __metrics_path__
        regex: (.+)
      - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
        action: replace
        target_label: __address__
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
        replacement: $1:$2
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        action: replace
        target_label: kubernetes_namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
        action: replace
        target_label: kubernetes_name

2.4、刷新配置

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl apply -f prometheus.configmap.yaml
configmap/prometheus-config unchanged

[root@k8s-node1 prometheus]# curl -X POST http://10.0.0.178:9090/-/reload
[root@k8s-node1 prometheus]# curl -X POST http://10.0.0.178:9090/-/reload
[root@k8s-node1 prometheus]# curl -X POST http://10.0.0.178:9090/-/reload

2.5、查看状态

三、Grafana 安装并监控k8s集群
3.1、使用deployment持久化安装grafana

cat >>grafana_deployment.yaml <

这里使用了grafana 5.3.4的镜像，添加了监控检查、资源声明，比较重要的变量是GF_SECURITY_ADMIN_USER和GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD为grafana的账号和密码
由于grafana将dashboard、插件这些数据保留在/var/lib/grafana目录下，所以我们这里需要做持久化，同时要针对这个目录做挂载声明，由于5.3.4版本用户的userid和groupid都有所变化，所以这里添加了一个securityContext设置用户ID
3.2、添加一个pv和pvc用于绑定grafana

cat >>grafana_volume.yaml <

3.3、创建一个service，使用NodePort

cat >>grafana_svc.yaml<

由于5.1(可以选择5.1之前的docker镜像，可以避免此类错误)版本后groupid更改，同时我们将/var/lib/grafana挂载到pvc后，目录拥有者可能不是grafana用户，所以我们还需要添加一个Job用于授权目录

cat > grafana_job.yaml <

3.4、创建pv和pvc (这里是需要安装顺序来创建)

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl create -f grafana_volume.yaml
persistentvolume/grafana created
persistentvolumeclaim/grafana created
[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl create -f grafana_job.yaml
job.batch/grafana-chown created
[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl apply -f grafana_deployment.yaml
deployment.apps/grafana created
[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl create -f grafana_svc.yaml

3.5、查看创建结果

[root@k8s-node1 prometheus]# kubectl get pod,svc -n kube-system |grep grafana
pod/grafana-54f6755f88-5dwl7      1/1     Running     0          27h
pod/grafana-chown-lcw2v           0/1     Completed   0          27h
service/grafana      NodePort    10.0.0.202           3000:9006/TCP   27h

3.6、使用NodeIP+NodePort访问grafana web界面

3.7、第一次创建grafana需要添加数据源




数据源添加完毕后，接下来添加New dashboard

grafana提供了很多模板，类似和docker镜像仓库一下。导入模板也极其简单。点击上方的Dashboard








sort_desc(sum (container_memory_usage_bytes{image!=" “, pod_name!=” “}) by(pod))

sum by (pod)( rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod_name=”$pod"}[1m] ) )

容器监控模板：315 8588 3146 8685
主机监控模板：8919 9276 10467 10171 9965