一、概述
- 使用metric-server收集数据给k8s集群内使用，如kubectl,hpa,scheduler等
- 使用prometheus-operator部署prometheus，存储监控数据
- 使用kube-state-metrics收集k8s集群内资源对象数据
- 使用node_exporter收集集群中各节点的数据
- 使用prometheus收集apiserver，scheduler，controller-manager，kubelet组件数据
- 使用alertmanager实现监控报警
- 使用grafana实现数据可视化
1、部署metrics-server
git clone https://github.com/cuishuaigit/k8s-monitor.git
cd k8s-monitor
我都是把这种服务部署在master节点上面，此时需要修改metrics-server-deployment.yaml
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: metrics-server
namespace: kube-system
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: metrics-server
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: metrics-server
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: metrics-server
template:
metadata:
name: metrics-server
labels:
k8s-app: metrics-server
spec:
serviceAccountName: metrics-server
tolerations:
- effect: NoSchedule
key: node.kubernetes.io/unschedulable
operator: Exists
- key: NoSchedule
operator: Exists
effect: NoSchedule
volumes:
# mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers
- name: tmp-dir
emptyDir: {}
containers:
- name: metrics-server
image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1
imagePullPolicy: Always
command:
- /metrics-server
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
volumeMounts:
- name: tmp-dir
mountPath: /tmp
nodeSelector:
metrics: "yes"
为master节点添加label
kubectl label nodes ku metrics=yes
部署
kubectl create -f metrics-server/deploy/1.8+/
验证：
it's cool
注：metrics-server默认使用node的主机名，但是coredns里面没有物理机主机名的解析，一种是部署的时候添加一个参数：
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
第二种是使用dnsmasq构建一个上游的dns服务，参照https://www.cnblogs.com/cuishuai/p/9856843.html。
2、部署prometheus
下载相关文件：
前面部署metrics-server已经把所有的文件pull到本地了，所以直接使用
cd k8s-monitor
1.搭建nfs服务动态提供持久化存储
1.安装nfs
sudo apt-get install -y nfs-kernel-server
sudo apt-get install -y nfs-common
sudo vi /etc/exports
/data/opv *(rw,sync,no_root_squash,no_subtree_check)
注意将*换成自己的ip段，纯内网的话也可以用*，代替任意
sudo /etc/init.d/rpcbind restart
sudo /etc/init.d/nfs-kernel-server restart
sudo systemctl enable rpcbind nfs-kernel-server
客户端挂在使用
sudo apt-get install -y nfs-common
mount -t nfs ku13-1:/data/opv /data/opv -o proto=tcp -o nolock
为了方便使用将上面的mount命令直接放到.bashrc里面
2.创建namesapce
kubectl creaet -f nfs/monitoring-namepsace.yaml
3.为nfs创建rbac
kubectl create -f nfs/rbac.yaml
4.创建deployment，将nfs的地址换成自己的
kubectl create -f nfs/nfs-deployment.yaml
5.创建storageclass
kubectl create -f nfs/storageClass.yaml
2.安装Prometheus
cd k8s-monitor/Promutheus/prometheus
1.创建权限
kubectl create -f rbac.yaml
2.创建 node-exporter
kubectl create -f prometheus-node-exporter-daemonset.yaml
kubectl create -f prometheus-node-exporter-service.yaml
3.创建 kube-state-metrics
kubectl create -f kube-state-metrics-deployment.yaml
kubectl create -f kube-state-metrics-service.yaml
4.创建 node-directory-size-metrics
kubectl create -f node-directory-size-metrics-daemonset.yaml
5.创建 prometheus
kubectl create -f prometheus-pvc.yaml
kubectl create -f prometheus-core-configmap.yaml
kubectl create -f prometheus-core-deployment.yaml
kubectl create -f prometheus-core-service.yaml
kubectl create -f prometheus-rules-configmap.yaml
6.修改core-configmap里的etcd地址
3.安装Grafana
cd k8s-monitor/Promutheus/grafana
1.安装grafana service
kubectl create -f grafana-svc.yaml
2.创建configmap
kubectl create -f grafana-configmap.yaml
3.创建pvc
kubectl create -f grafana-pvc.yaml
4.创建gragana deployment
kubectl create -f grafana-deployment.yaml
5.创建dashboard configmap
kubectl create configmap "grafana-import-dashboards" --from-file=dashboards/ --namespace=monitoring
6.创建job，导入dashboard等数据
kubectl create -f grafana-job.yaml
查看部署：
prometheus和grafana都是采用的nodePort方式暴漏的服务，所以可以直接访问。
grafana默认的用户名密码：admin/admin
QA：
1、集群是使用kubeadm部署的，controller-manager和schedule都是监听的127.0.0.1，导致prometheus收集不到相关的数据？
可以在初始化之前修改其监听地址：
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterConfiguration
controllerManager:
extraArgs:
address: 0.0.0.0
scheduler:
extraArgs:
address: 0.0.0.0
如果集群已经构建好了：
sed -e "s/- --address=127.0.0.1/- --address=0.0.0.0/" -i /etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml
sed -e "s/- --address=127.0.0.1/- --address=0.0.0.0/" -i /etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml
2、metrics-server不能使用，报错不能解析node节点的主机名？
需要修改deployment文件，
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
3、metrics-server报错，x509,证书是非信任的？
command:
- /metrics-server
- --kubelet-insecure-tls
4、完整的配置文件
containers:
- name: metrics-server
image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1
command:
- /metrics-server
- --metric-resolution=30s
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP