一、介绍
Operator是CoreOS公司开发，用于扩展kubernetes API或特定应用程序的控制器，它用来创建、配置、管理复杂的有状态应用，例如数据库，监控系统。其中Prometheus-Operator就是其中一个重要的项目。
其架构图如下：
其中核心部分是Operator，它会去创建Prometheus、ServiceMonitor、AlertManager、PrometheusRule这4个CRD对象，然后会一直监控并维护这4个对象的状态。
Prometheus：作为Prometheus Server的抽象
ServiceMonitor：就是exporter的各种抽象
AlertManager：作为Prometheus AlertManager的抽象
PrometheusRule：实现报警规则的文件
上图中的 Service 和 ServiceMonitor 都是 Kubernetes 的资源，一个 ServiceMonitor 可以通过 labelSelector 的方式去匹配一类 Service，Prometheus 也可以通过 labelSelector 去匹配多个ServiceMonitor。
二、安装
注意集群版本的坑，自己先到Github上下载对应的版本。
我们使用源码来安装，首先克隆源码到本地：
git clone https://github.com/coreos/kub...
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我们进入kube-prometheus/manifests/setup，就可以直接创建CRD对象：
cd kube-prometheus/manifests/setup
kubectl apply -f .
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然后在上层目录创建资源清单：
cd kube-prometheus/manifests
kubectl apply -f .
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可以看到创建如下的CRD对象：
kubectl get crd | grep coreos
alertmanagers.monitoring.coreos.com 2019-12-02T03:03:37Z
podmonitors.monitoring.coreos.com 2019-12-02T03:03:37Z
prometheuses.monitoring.coreos.com 2019-12-02T03:03:37Z
prometheusrules.monitoring.coreos.com 2019-12-02T03:03:37Z
servicemonitors.monitoring.coreos.com 2019-12-02T03:03:37Z
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查看创建的pod：
kubectl get pod -n monitoring
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
alertmanager-main-0 2/2 Running 0 2m37s
alertmanager-main-1 2/2 Running 0 2m37s
alertmanager-main-2 2/2 Running 0 2m37s
grafana-77978cbbdc-886cc 1/1 Running 0 2m46s
kube-state-metrics-7f6d7b46b4-vrs8t 3/3 Running 0 2m45s
node-exporter-5552n 2/2 Running 0 2m45s
node-exporter-6snb7 2/2 Running 0 2m45s
prometheus-adapter-68698bc948-6s5f2 1/1 Running 0 2m45s
prometheus-k8s-0 3/3 Running 1 2m27s
prometheus-k8s-1 3/3 Running 1 2m27s
prometheus-operator-6685db5c6-4tdhp 1/1 Running 0 2m52s
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查看创建的Service：
kubectl get svc -n monitoring
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
alertmanager-main ClusterIP 10.68.97.247
alertmanager-operated ClusterIP None
grafana ClusterIP 10.68.234.173
kube-state-metrics ClusterIP None
node-exporter ClusterIP None
prometheus-adapter ClusterIP 10.68.109.201
prometheus-k8s ClusterIP 10.68.9.232
prometheus-operated ClusterIP None
prometheus-operator ClusterIP None
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我们看到我们常用的prometheus和grafana都是clustorIP，我们要外部访问可以配置为NodePort类型或者用ingress。比如配置为ingress：
prometheus-ingress.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: prometheus-ingress
namespace: monitoring
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: "traefik"spec:
rules:
host: prometheus.joker.com
http:
paths:- path:
backend:
serviceName: prometheus-k8s
servicePort: 9090
- path:
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grafana-ingress.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: grafana-ingress
namespace: monitoring
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: "traefik"spec:
rules:
host: grafana.joker.com
http:
paths:- path:
backend:
serviceName: grafana
servicePort: 3000
- path:
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但是我们这里由于没有域名进行备案，我们就用NodePort类型。修改后如下：
kubectl get svc -n monitoring
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
grafana NodePort 10.68.234.173
prometheus-k8s NodePort 10.68.9.232
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然后就可以正常在浏览器访问了。
三、配置
3.1、监控集群资源
我们可以看到大部分的配置都是正常的，只有两三个没有管理到对应的监控目标，比如 kube-controller-manager 和 kube-scheduler 这两个系统组件，这就和 ServiceMonitor 的定义有关系了，我们先来查看下 kube-scheduler 组件对应的 ServiceMonitor 资源的定义：(prometheus-serviceMonitorKubeScheduler.yaml)
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
labels:
k8s-app: kube-schedulername: kube-scheduler
namespace: monitoring
spec:
endpoints:
interval: 30s # 每30s获取一次信息
port: http-metrics # 对应service的端口名
jobLabel: k8s-app
namespaceSelector: # 表示去匹配某一命名空间中的service，如果想从所有的namespace中匹配用any: true
matchNames:- kube-system
selector: # 匹配的 Service 的labels，如果使用mathLabels，则下面的所有标签都匹配时才会匹配该service，如果使用matchExpressions，则至少匹配一个标签的service都会被选择
matchLabels:
k8s-app: kube-scheduler
- kube-system
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上面是一个典型的 ServiceMonitor 资源文件的声明方式，上面我们通过selector.matchLabels在 kube-system 这个命名空间下面匹配具有k8s-app=kube-scheduler这样的 Service，但是我们系统中根本就没有对应的 Service，所以我们需要手动创建一个 Service：（prometheus-kubeSchedulerService.yaml）
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
namespace: kube-system
name: kube-scheduler
labels:
k8s-app: kube-schedulerspec:
selector:
component: kube-schedulerports:
- name: http-metrics
port: 10251
targetPort: 10251
protocol: TCP
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10251是kube-scheduler组件 metrics 数据所在的端口，10252是kube-controller-manager组件的监控数据所在端口。
其中最重要的是上面 labels 和 selector 部分，labels 区域的配置必须和我们上面的 ServiceMonitor 对象中的 selector 保持一致，selector下面配置的是component=kube-scheduler，为什么会是这个 label 标签呢，我们可以去 describe 下 kube-scheduelr 这个 Pod：
$ kubectl describe pod kube-scheduler-master -n kube-system
Name: kube-scheduler-master
Namespace: kube-system
Node: master/10.151.30.57
Start Time: Sun, 05 Aug 2018 18:13:32 +0800
Labels: component=kube-scheduler
tier=control-plane......
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我们可以看到这个 Pod 具有component=kube-scheduler和tier=control-plane这两个标签，而前面这个标签具有更唯一的特性，所以使用前面这个标签较好，这样上面创建的 Service 就可以和我们的 Pod 进行关联了，直接创建即可：
$ kubectl create -f prometheus-kubeSchedulerService.yaml
$ kubectl get svc -n kube-system -l k8s-app=kube-scheduler
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kube-scheduler ClusterIP 10.102.119.231
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创建完成后，隔一小会儿后去 prometheus 查看 targets 下面 kube-scheduler 的状态：
promethus kube-scheduler error
我们可以看到现在已经发现了 target，但是抓取数据结果出错了，这个错误是因为我们集群是使用 kubeadm 搭建的，其中 kube-scheduler 默认是绑定在127.0.0.1上面的，而上面我们这个地方是想通过节点的 IP 去访问，所以访问被拒绝了，我们只要把 kube-scheduler 绑定的地址更改成0.0.0.0即可满足要求，由于 kube-scheduler 是以静态 Pod 的形式运行在集群中的，所以我们只需要更改静态 Pod 目录下面对应的 YAML 文件即可：
$ ls /etc/kubernetes/manifests/
etcd.yaml kube-apiserver.yaml kube-controller-manager.yaml kube-scheduler.yaml
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将 kube-scheduler.yaml 文件中-command的--address地址更改成0.0.0.0：
containers:
- command:
- kube-scheduler
- --leader-elect=true
- --kubeconfig=/etc/kubernetes/scheduler.conf
- --address=0.0.0.0
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修改完成后我们将该文件从当前文件夹中移除，隔一会儿再移回该目录，就可以自动更新了，然后再去看 prometheus 中 kube-scheduler 这个 target 是否已经正常了：
promethues-operator-kube-scheduler
大家可以按照上面的方法尝试去修复下 kube-controller-manager 组件的监控。
3.2、监控集群外资源
很多时候我们并不是把所有资源都部署在集群内的，经常有比如ectd，kube-scheduler等都部署在集群外。其监控流程和上面大致一样，唯一的区别就是在定义Service的时候，其EndPoints是需要我们自己去定义的。
3.2.1、监控kube-scheduler
（1）、定义Service和EndPoints
prometheus-KubeSchedulerService.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: kube-scheduler
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kube-schedulerspec:
type: ClusterIP
clusterIP: None
ports:
- name: http-metrics
port: 10251
targetPort: 10251
protocol: TCP
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
name: kube-scheduler
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kube-schedulersubsets:
addresses:
- ip: 172.16.0.33
ports: - name: http-metrics
port: 10251
protocol: TCP
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（2）、定义ServiceMonitor
prometheus-serviceMonitorKubeScheduler.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: kube-scheduler
namespace: monitoring
labels:
k8s-app: kube-scheduler
spec:
endpoints: interval: 30s
port: http-metrics
jobLabel: k8s-app
namespaceSelector:
matchNames:- kube-system
selector:
matchLabels:
k8s-app: kube-scheduler
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然后我们就可以看到其监控上了：
- kube-system
- ip: 172.16.0.33
3.2.2、监控kube-controller-manager
（1）、配置Service和EndPoints，
prometheus-KubeControllerManagerService.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: kube-controller-manager
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kube-controller-managerspec:
type: ClusterIP
clusterIP: None
ports:
- name: http-metrics
port: 10252
targetPort: 10252
protocol: TCP
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
name: kube-controller-manager
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kube-controller-managersubsets:
addresses:
- ip: 172.16.0.33
ports: - name: http-metrics
port: 10252
protocol: TCP
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（2）、配置ServiceMonitor
prometheus-serviceMonitorKubeControllerManager.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
labels:
k8s-app: kube-controller-manager
name: kube-controller-manager
namespace: monitoring
spec:
endpoints: interval: 30s
metricRelabelings:action: drop
regex: etcd_(debugging|disk|request|server).*
sourceLabels:- name
port: http-metrics
jobLabel: k8s-app
namespaceSelector:
matchNames:
- name
- kube-system
selector:
matchLabels:
k8s-app: kube-controller-manager
复制代码
- ip: 172.16.0.33
