容器监控方案 cAdvisor + Elasticsearch
容器监控方案 cAdvisor + Elasticsearch
摘要：本文属于原创，欢迎转载，转载请保留出处： https://github.com/jasonGeng88/blog
当前环境
- docker 1.12.1
- centos 7
前言
什么是微服务？微服务带来的好处？想必大家都了解了很多。但在真正实践中，还是有各种各样的挑战。今天就想和大家分享一下，在服务容器化场景中的服务监控问题。
传统的服务监控，一般都是针对宿主机的，有对 CPU、内存、进程数、IO 等监控。这些指标做得非常全面，也能很好的反应宿主机的健康状况。可到了服务容器化的场景中，似乎变得有些力不从心。一台宿主机上会起 n 个容器，每个容器都会独立分配资源，如 CPU、内存等。如果还是仅仅针对宿主机做监控，效果可能不太理想。
我们的容器化部署采用的是 docker 技术，所以下面会针对 docker 来进行一系列的服务监控，以及将监控的数据集成进我们已有的日志中心（ELK）。
关于日志中心的搭建，有兴趣的可看我之前写过的一篇 “基于ELK+Filebeat搭建日志中心”。
docker 容器监控
cAdvisor 介绍
关于 docker 的监控，我们这里采用的是由 Google 开源的的监控工具 cAdvisor。采用它的主要原因有：
- 对 docker 容器提供了原生的支持；
- 开箱即用的特性，降低了部署的成本；
- 除了自身提供简单的可视化界面外，还提供了外部存储的扩展，如 ES(Elasticsearch)、kafka、InfluxDB等。
Google的cAdvisor（Container Advisor）“为容器用户提供了了解运行时容器资源使用和性能特征的方法”。cAdvisor的容器抽象基于Google的lmctfy容器栈，因此原生支持Docker容器并能够“开箱即用”地支持其他的容器类型。cAdvisor部署为一个运行中的daemon，它会收集、聚集、处理并导出运行中容器的信息。这些信息能够包含容器级别的资源隔离参数、资源的历史使用状况、反映资源使用和网络统计数据完整历史状况的柱状图。
cAdvisor 部署
由于 cAdvisor 本身也进行了容器化，所以部署极其简单。只需在运行有 docker-daemon 的宿主机上，运行如下命令：
docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest
cAdvisor 演示
它提供了简单的可视化界面，为我们提供了容器的整体情况，以及每个容器的独立数据，数据包括有 CPU、内存、网络IO、磁盘IO等使用情况。
cAdvisor 参数说明
上面的部署只是为了演示使用的，所以参数都使用的是缺省值。为了更好的运用 cAdvisor，有些参数我们还是需要了解的（ 详细信息参考官方文档）：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| -allow_dynamic_housekeeping | true | 设置数据采集的频率间隔是动态的，这取决于容器的活跃程度。若设为false，采集的时间间隔将和预期的保持一致，但这会增加资源的使用率。 |
| -global_housekeeping_interval | 1m0s | 设置cAdvisor全局的采集行为的时间间隔，主要通过内核事件来发现新容器的产生。 |
| -housekeeping_interval | 1s | 每个已发现的容器的数据采集频率。 |
| -machine_id_file | /etc/machine-id,/var/lib/dbus/machine-id | 标识宿主机ID的文件地址，可以设置多个文件，当第一个不存在时，会依次向后查找，文件地址用逗号分隔 |
| -storage_duration | 2m0s | 在内存中保存最近多久的历史数据 |
| -storage_driver | Empty（none） | 设置采集的缓存数据将推送至的存储驱动，可选项有： , bigquery, ES, influxdb, kafka, redis, statsd, stdout。 |
cAdvisor 不足
从上述的参数列表中可以看出，cAdvisor 做到的是实时监控，数据存储在内存中，并且只会保存很短的一段时间。所以它是做不到监控数据的存储，换句话说，它是记录下近几天的监控数据。为此它提供了有关的存储驱动，帮助我们将实时数据传输到我们指定的数据存储器中。
其次，cAdvisor监听的是宿主机 docker 主进程的变化，这就意味着单单依靠它是做不到分布式的监控。所以，这更添加了我们将它与 ELK 做集成的理由。
与日志中心（ELK）集成
背景
为了降低维护成本，我们这里选择 ES 作为存储驱动，将 cAdvisor 与我们已有的 ELK 日志中心进行集成。这也降低了使用者的复杂度，通过同一个平台，解决了日志收集与服务监控的问题。
架构
从上图不难看出，cAdvisor 也是采用了协同进程的概念，通过监听 docker 主进程的事件，将采集到的数据远程传输的方式，push 到 ES 中。并且通过 Machine ID 来区分不同宿主机的容器信息，实现了数据的分布式监控。
cAdvisor 支持 ES 5
其实我们用它与 ES 集成的时候，还是略坑的。如果你用的 ES 是 5.0+，那就杯具了。因为 cAdvisor 官方目前仅对 ES 2 进行了支持。具体的情况可以查看官方 Github 下的讨论： https://github.com/google/cadvisor/pull/1597。
这当然也体现了开源的力量。从上述的讨论中可以看出，对 ES 5 的支持已经有人提供了，也经过了测试验证，只是因为官方为了考虑兼容 ES 2，所以暂时没有采纳合并请求。但这给了我们解决方案，虽然官方不提供，我们可以根据社区提供的 ES 5 的代码，进行手动的 build 生成 cadvisor 执行文件。在以官方镜像启动容器时，将我们生成的 cadvisor 执行文件以文件挂载方式替换原有的执行文件，这就做到了对 ES 5的支持（ 相信官方会很快对 ES 5 进行支持，我们也不用采用这种迂回的方式了）。
为了避免自己在手动编译过程会出现一些问题，我这里也提供了 build 好的 cadvisor 执行文件，下载地址： https://github.com/jasonGeng88/cadvisor/releases/download/es5/cadvisor
部署
docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=$YOUR_PATH/cadvisor:/usr/bin/cadvisor \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest \
-storage_driver=elasticsearch.v5 \
-storage_driver_es_index="cadvisor" \
-storage_driver_es_host="http://$ELASTICSEARCH_IP:9200"
展示（ Demo数据）
总结
本文介绍了微服务下的容器监控方案，从“开箱即用”的 cAdvisor 讲起，虽然它也能输出我们想要的监控数据。但是作为一个完整的应用，我们还要考虑它的可行性、易用性和可扩展性。同时要从实际出发，结合现有的框架体系，将 cAdvisor 融入进已有的 ELK 日志中心，并且对数据可以进行自定义的图表展示，使用上更灵活。