OpenShift 4.3 之 Quarkus（4）用集成的Prometheus监控Quarkus应用

在OpenShift 4.3中不但集成了Prometheus功能，还集成了Prometheus的查询和报警界面。在Administrator视图中的Monitoring栏目中有以下三项：“Alerting”、“Metrics”、“Dashboard”菜单，前两个是集成的Prometheus界面和功能，后一个会跳转到Grafana界面。

我们在《OpenShift 4.3 之 Quarkus（3）用Prometheus监控Quarkus应用》介绍了如何在应用项目中部署Prometheus和Grafana并实现应用监控。而本文直接使用的是OpenShift 4.3内置的集群级别的Prometheus和Grafana运行环境。

准备OpenShift监控环境

1. OpenShift 4.3内置的监控环境运行在openshift-monitoring项目中。先创建一个Prometheus用的ConfigMap。

$ oc -n openshift-monitoring create configmap cluster-monitoring-config

2. 编辑cluster-monitoring-config配置对象。

$ oc -n openshift-monitoring edit configmap cluster-monitoring-config

向文件增加整个“data”部分的内容，然后保存。当保存cluster-monitoring-config配置对象后，OpenShift会自动Build并Deloyment所需的Prometheus资源对象。

apiVersion: v1
data:
  config.yaml: |
    techPreviewUserWorkload:
      enabled: true
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-monitoring-config
  namespace: openshift-monitoring

3. 查看Build和Deployment进度，最后又以下3个Prometheus相关Pod。

$ oc -n openshift-user-workload-monitoring get pod
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-operator-5b8d788b9c-r76d4   1/1     Running   0          46s
prometheus-user-workload-0             5/5     Running   1          35s
prometheus-user-workload-1             5/5     Running   1          35s

部署测试Quarkus应用

1. 创建测试Quarkus应用资源。

$ oc apply -f https://raw.githubusercontent.com/liuxiaoyu-git/quarkus-quickstarts/master/microprofile-metrics-quickstart/.openshift/templates/quarkus-application.yaml

2. 开始启动Build镜像，然后部署Quarkus应用。完成后有1个运行Quarkus应用的Pod是Running状态。

oc start-build quarkus-quickstart 
 
$ oc get pod
NAME                          READY   STATUS      RESTARTS   AGE
quarkus-quickstart-1-build    0/1     Completed   0          2m41s
quarkus-quickstart-1-deploy   0/1     Completed   0          46s
quarkus-quickstart-1-zhw2b    1/1     Running     0          38s

3. 查看Quarkus应用中可监控的Metrics列表。

$ curl http://$(oc get route quarkus-quickstart |awk 'NR==2 {print $2}')/metrics

监控Quarkus应用的Metrics

1. 创建以下内容的quarkus-service-monitor.yaml文件，然后根据该文件在quarkus项目中创建ServiceMonitor对象。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  labels:
    k8s-app: prometheus-quarkus-monitor
  name: prometheus-quarkus-monitor
  namespace: quarkus
spec:
  endpoints:
  -- interval: 30s
    targetPort: 8080
    scheme: http
  selector:
    matchLabels:
      app: quarkus-quickstart

$ oc apply -f quarkus-service-monitor.yaml

2. 创建以下内容的quarkus-alerting-rule.yaml文件，然后根据该文件在quarkus项目中创建PrometheusRule对象。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
  name: quarkus-alert
  namespace: quarkus
spec:
  groups:
 -- name: quarkus-example
    rules:
    - alert: ProcessCPUTimeAlert
      expr: vendor_cpu_processCpuTime_seconds{job="quarkus-quickstart"} > 8

$ oc apply -f quarkus-alerting-rule.yaml

3. 用集群管理员进入Administrator视图的Monitoring菜单中的Metrics。将“vendor_cpu_processCpuTime_seconds”填入右侧Metrics界面中的Expression框中，然后点击“Run Queries”，此时上方Graph区域就会显示该监控指标的实时情况。