【kubernetes】基于prometheus的监控(一)

@TOC

1 监控解决方案

从实现方案来说，监控分为3个部分：数据采集、数据存储、数据分析。

数据采集是指获取采集对象的指标数据，而数据数据可以分成2种模式：推和拉。推就是agent主动将数据进行上报，拉就是服务端主动从agent拉取数据。

数据存储是指将采集的指标数据存储起来供后续的数据查询和分析，现在通常用时序数据库存储监控数据。

数据分析就是对数据的合理性进行判断，从而发现异常的数据，用于发现现网的问题。

2 prometheus

在容器领域，提到监控就不得不提到prometheus。prometheus是一个开源的解决方案，而且可以很方便的进行扩展。

prometheus的体系中也包含上面提到的三个部分：

• exporter：负责数据采集
• prometheus：数据存储和数据分析
• alertmanager：告警推送

具体的工作流程是：exporter提供采集数据的接口，但自身并不存储数据，只是获取采集对象的数据然后格式化成指标数据，prometheus会定期从exporter拉取数据，然后将数据存储起来，prometheus自身也是个时序数据库，之后prometheus会定期执行用户配置的告警规则，如果满足配置的规则条件，就会调用alertmanager发送告警，alertmanager会对告警进行聚合以及执行一些抑制规则，同时，alertmanager会负责将告警发送到具体的告警通道，例如，短信、钉钉等，也可以开发alerthook程序对接用户自己的告警接口。

因此，使用prometheus监控除了需要部署prometheus以外，重要的是需要采集的对象以及告警规则。

2.1 容器监控

容器的监控依赖cAdvisor组件，该组件会获取容器维度的指标数据，包含容器的CPU、文件读写、内存、网络、线程等指标，当前该组件已经集成到kubelet中，可以直接访问/api/v1/nodes/{node_name}/proxy/metrics/cadvisor接口查看某个节点上的容器指标数据。

2.2 节点监控

当需要监控Node的指标时，需要安装node_exporter：

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node-exporter
  labels:
    name: node-exporter
    k8s-app: node-exporter
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: node-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        name: node-exporter
        app: node-exporter
    spec:
      hostPID: true
      hostIPC: true
      hostNetwork: true
      containers:
      - name: node-exporter
        image: prom/node-exporter:v0.16.0
        ports:
        - containerPort: 9100
        resources:
          requests:
            cpu: 0.15
        securityContext:
          privileged: true
        args:
        - --path.procfs
        - /host/proc
        - --path.sysfs
        - /host/sys
        - --collector.filesystem.ignored-mount-points
        - '"^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"'
        volumeMounts:
        - name: dev
          mountPath: /host/dev
        - name: proc
          mountPath: /host/proc
        - name: sys
          mountPath: /host/sys
        - name: rootfs
          mountPath: /rootfs
      tolerations:
      - key: "node-role.kubernetes.io/master"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"
      volumes:
        - name: proc
          hostPath:
            path: /proc
        - name: dev
          hostPath:
            path: /dev
        - name: sys
          hostPath:
            path: /sys
        - name: rootfs
          hostPath:
            path: /

安装完成后，可以用ss -lntp | grep node_exporter查看node_exporter监听的端口，默认是9100，可以用curl 127.0.0.1:9100/metrics命令查看相应的节点的指标数据。

2.3 资源对象监控

涉及到k8s的资源监控，可以使用kube-state-metrics获取集群资源指标。

rbac.yaml：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: kube-state-metrics
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - configmaps
  - secrets
  - nodes
  - pods
  - services
  - resourcequotas
  - replicationcontrollers
  - limitranges
  - persistentvolumeclaims
  - persistentvolumes
  - namespaces
  - endpoints
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["apps"]
  resources:
  - statefulsets
  - daemonsets
  - deployments
  - replicasets
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["batch"]
  resources:
  - cronjobs
  - jobs
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["autoscaling"]
  resources:
  - horizontalpodautoscalers
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["networking.k8s.io", "extensions"]
  resources:
  - ingresses 
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["storage.k8s.io"]
  resources:
  - storageclasses 
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["certificates.k8s.io"]
  resources:
  - certificatesigningrequests
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["policy"]
  resources:
  - poddisruptionbudgets 
  verbs: ["list", "watch"]

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: kube-state-metrics-resizer
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - pods
  verbs: ["get"]
- apiGroups: ["extensions","apps"]
  resources:
  - deployments
  resourceNames: ["kube-state-metrics"]
  verbs: ["get", "update"]

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: kube-state-metrics
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: kube-state-metrics
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: kube-state-metrics-resizer
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system

deployment.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: kube-state-metrics
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    version: v1.3.0
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: kube-state-metrics
      version: v1.3.0
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: kube-state-metrics
        version: v1.3.0
      annotations:
        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
    spec:
      priorityClassName: system-cluster-critical
      serviceAccountName: kube-state-metrics
      containers:
      - name: kube-state-metrics
        image: lizhenliang/kube-state-metrics:v1.8.0 
        ports:
        - name: http-metrics
          containerPort: 8080
        - name: telemetry
          containerPort: 8081
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
          timeoutSeconds: 5
      - name: addon-resizer
        image: lizhenliang/addon-resizer:1.8.6
        resources:
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 30Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 30Mi
        env:
          - name: MY_POD_NAME
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.name
          - name: MY_POD_NAMESPACE
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.namespace
        volumeMounts:
          - name: config-volume
            mountPath: /etc/config
        command:
          - /pod_nanny
          - --config-dir=/etc/config
          - --container=kube-state-metrics
          - --cpu=100m
          - --extra-cpu=1m
          - --memory=100Mi
          - --extra-memory=2Mi
          - --threshold=5
          - --deployment=kube-state-metrics
      volumes:
        - name: config-volume
          configMap:
            name: kube-state-metrics-config

---

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: kube-state-metrics-config
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: kube-state-metrics
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
data:
  NannyConfiguration: |-
    apiVersion: nannyconfig/v1alpha1
    kind: NannyConfiguration

2.4 metrics–server

以上的三个采集器分别采集容器、节点、资源对象的指标数据，指标都比较多，并且节点和资源对象还需要安装额外的组件。

但是，在k8s中还存在这样一种场景：

• 只需要节点和Pod的简单指标数据，例如cpu和内存，不需要太多数据
• 访问k8s apiserver的接口就可以访问这些数据
• 只需要访问近期的数据就行，不需要保存太长时间

因此，在k8s上加入了metrics-server这样一个插件，它定时访问kubelet的接口获取Node和Pod当前的cpu和memory并保存到内存，当其他功能调用k8s apiserver的接口获取指标数据时，metrcis-server会直接读取内存中的数据返回。

对于minikube，可以通过minikube addons enable metrics-server命令启用，对于k8s就需要额外安装了。

当前有三种场景会访问该接口：

• kubectl top：根据Node和Pod的cpu和memory使用率进行排序
• HPA：根据Pod的cpu和memory使用率进行扩缩容
• kube-scheduler：在调度的优选阶段，会考虑Node的cpu和memory使用率

以上讲解的基本都是数据采集，对于数据存储和数据分析就需要prometheus。

3 prometheus-operator vs kube-prometheus vs helm

使用prometheus进行监控，可以直接使用prometheus的镜像部署，将配置文件放到configmap，使用pv存储数据，但是这样做的话需要考虑prometheus上下游的组件及其容灾，因此，在kubernetes环境下，提供了operator的部署方式。

operator就是CRD+Controller，通过将prometheus中的配置抽象成kubernetes的CRD，当用户使用CRD进行部署时，Controller就会自动将用户提交的信息转换成prometheus上下游的配置，同时在信息变更时自动执行更新。

部署prometheus-operator有三种方式：

• prometheus-operator：只包含CRD+operator(bundle.yaml)，但是并没有部署prometheus、exporter等组件，用户需要自行创建对应的资源进行部署。
• kube-prometheus：除了上面的CRD和operator，还会将整个监控体系都部署，例如，kube-state-metrics、node-exporter、prometheus、alertmanager。
• helm：跟kube-prometheus一样，会部署整个监控体系，只是使用了helm工具。

3.1 prometheus-operator

从prometheus-operator release页面下载bundle.yaml。

执行上面的bundle.yaml后，会创建2部分资源：

• CRD：kubectl get crd | grep monitoring
• operator：kubectl -n monitoring get pods

CRD包含以下的资源：

• AlertManager：部署alertmanager
• PodMonitor：选择需要监控的Pod
• Prometheus：部署prometheus
• PrometheusRule：创建prometheus的监控规则
• ServiceMonitor：选择需要监控的服务
• ThanosRuler

而operator的作用就是让这些资源生效，当这些资源变更或者相关资源变更时，执行相应的变更逻辑。

所以，如果只部署上面的yaml文件，本身并没有部署任何跟监控相关的组件，只是让k8s中多了一些资源的类型，但是这些资源的变化需要operator控制器去执行一些操作，例如，如果需要部署prometheus，就需要创建Prometheus资源，在创建这些后，prometheus-operator就会去部署prometheus；如果需要创建监控规则，就需要创建PrometheusRule资源，prometheus-operator就会将这些规则加入到prometheus的规则配置文件中并让其生效。

3.2 kube-prometheus

git clone https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus
kubectl apply --server-side -f manifests/setup # 创建namespace和CRD
kubectl apply -f manifests/

上面的manifests目录中包含prometheus-operator以及整个监控体系的所有组件，包含：

• The Prometheus Operator
• Highly available Prometheus：高可用的Prometheus
• Highly available Alertmanager：高可用的AlertManager
• Prometheus node-exporter
• Prometheus Adapter for Kubernetes Metrics APIs
• kube-state-metrics
• Grafana

3.3 helm

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install [RELEASE_NAME] prometheus-community/kube-prometheus-stack

使用上面的命令可以直接安装整个监控体系。

参考文档

• 使用Operator部署Prometheus监控k8s集群
• 从kubectl top看K8S监控