Prometheus監控實踐：Kubernetes叢集監控
本文將總結一下我們目前使用Prometheus對Kubernetes叢集監控的實踐。 我們選擇Prometheus作為監控系統主要在以下各層面實現監控：
- 基礎設施層：監控各個主機伺服器資源(包括Kubernetes的Node和非Kubernetes的Node)，如CPU,記憶體,網路吞吐和頻寬佔用,磁碟I/O和磁碟使用等指標。
- 中介軟體層：監控獨立部署於Kubernetes叢集之外的中介軟體，例如：MySQL、Redis、RabbitMQ、ElasticSearch、Nginx等。
- Kubernetes叢集：監控Kubernetes叢集本身的關鍵指標
- Kubernetes叢集上部署的應用：監控部署在Kubernetes叢集上的應用
1.基礎設施層和中介軟體層的監控
其中基礎設施層監控指標的拉取肯定是來在ofollow,noindex">Prometheus 的node_exporter，因為我們要監控的伺服器節點既包含Kubernetes節點又包含其他部署獨立中介軟體的節點， 所以我們並沒有將node_exporter以daemonset的形式部署到k8s上，而是使用ansible將node_exporter以二進位制的形式部署到所有要監控的伺服器上。 而負責從node_exporter拉取指標的Prometheus也是用ansible獨立部署在Kubernetes叢集外部的。Prometheus的配置檔案prometheus.yml使用ansible的j2模板生成。
中間層的監控和基礎設施層監控類似，使用ansible在各個中介軟體所在的主機上部署各個中介軟體的exporter，仍然使用上面在Kubernetes叢集外部的這個Prometheus從這些exporter拉取指標，Prometheus的配置檔案prometheus.yml使用ansible的j2模板生成。
2.Kubernetes叢集的監控
要實現對Kubernetes叢集的監控，因為Kubernetes的rbac機制以及證書認證，當然是把Prometheus部署在Kubernetes叢集上最方便。可是我們目前的監控系統是以k8s叢集外部的Prometheus為主的，grafana和告警都是使用這個外部的Prometheus，如果還需要在Kubernetes叢集內部部署一個Prometheus的話一定要把它桶外部的Prometheus聯合起來，好在Prometheus支援Federation。
2.1 Prometheus的Federation簡介
Federation允許一個Prometheus從另一個Prometheus中拉取某些指定的時序資料。Federation是Prometheus提供的擴充套件機制，允許Prometheus從一個節點擴充套件到多個節點，實際使用中一般會擴充套件成樹狀的層級結構。下面是Prometheus官方文件中對federation的配置示例：
- job_name: 'federate'
scrape_interval: 15s
honor_labels: true
metrics_path: '/federate' params: 'match[]': - '{job="prometheus"}' - '{__name__=~"job:.*"}'
static_configs: - targets: - 'source-prometheus-1:9090' - 'source-prometheus-2:9090' - 'source-prometheus-3:9090'
這段配置所屬的Prometheus將從source-prometheus-1 ~ 3這3個Prometheus的/federate端點拉取監控資料。 match[]引數指定了只拉取帶有job=”prometheus標籤的指標，或者名稱以job開頭的指標。
2.2 在Kubernetes上部署Prometheus
前面已經介紹了將使用Prometheus federation的形式，k8s叢集外部的Prometheus從k8s叢集中Prometheus拉取監控資料，外部的Prometheus才是監控資料的儲存。 k8s叢集中部署Prometheus的資料儲存層可以簡單的使用emptyDir,資料只保留24小時(或更短時間)即可，部署在k8s叢集上的這個Prometheus例項即使發生故障也可以放心的讓它在叢集節點中漂移。
在k8s上部署Prometheus十分簡單，只需要下面4個檔案：prometheus.rbac.yml, prometheus.config.yml, prometheus.deploy.yml, prometheus.svc.yml。 下面給的例子中將Prometheus部署到kube-system名稱空間。
prometheus.rbac.yml定義了Prometheus容器訪問k8s apiserver所需的ServiceAccount和ClusterRole及ClusterRoleBinding，參考Prometheus原始碼中庫中的例子 :
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: prometheus rules: - apiGroups: [""] resources: - nodes - nodes/proxy - services - endpoints - pods verbs: ["get", "list", "watch"] - apiGroups: - extensions resources: - ingresses verbs: ["get", "list", "watch"] - nonResourceURLs: ["/metrics"] verbs: ["get"] --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: prometheus namespace: kube-system --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: prometheus roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: prometheus subjects: - kind: ServiceAccount name: prometheus namespace: kube-system
prometheus.config.yml configmap中的prometheus的配置檔案，參考Prometheus原始碼中庫中的例子 :
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: prometheus-config
namespace: kube-system
data:
prometheus.yml: | global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_configs: - job_name: 'kubernetes-apiservers'
kubernetes_sd_configs: - role: endpoints
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
action: keep
regex: default;kubernetes;https
- job_name: 'kubernetes-nodes'
kubernetes_sd_configs: - role: node
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
relabel_configs: - action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+) - target_label: __address__
replacement: kubernetes.default.svc:443 - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
regex: (.+)
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics
- job_name: 'kubernetes-cadvisor'
kubernetes_sd_configs: - role: node
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
relabel_configs: - action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+) - target_label: __address__
replacement: kubernetes.default.svc:443 - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
regex: (.+)
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
kubernetes_sd_configs: - role: endpoints
relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
action: keep
regex: true - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
action: replace
target_label: __scheme__
regex: (https?) - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
action: replace
target_label: __metrics_path__
regex: (.+) - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
action: replace
target_label: __address__
regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
replacement: $1:$2
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
action: replace
target_label: kubernetes_namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
action: replace
target_label: kubernetes_name
- job_name: 'kubernetes-services'
kubernetes_sd_configs: - role: service
metrics_path: /probe
params:
module: [http_2xx]
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe]
action: keep
regex: true
- source_labels: [__address__]
target_label: __param_target
- target_label: __address__
replacement: blackbox-exporter.example.com:9115
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
target_label: kubernetes_namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
target_label: kubernetes_name
- job_name: 'kubernetes-ingresses'
kubernetes_sd_configs:
- role: ingress
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_annotation_prometheus_io_probe]
action: keep
regex: true
- source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path]
regex: (.+);(.+);(.+)
replacement: ${1}://${2}${3}
target_label: __param_target
- target_label: __address__
replacement: blackbox-exporter.example.com:9115 - source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_ingress_label_(.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
target_label: kubernetes_namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_name]
target_label: kubernetes_name
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs: - role: pod
relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
action: keep
regex: true - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
action: replace
target_label: __metrics_path__
regex: (.+) - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
action: replace
regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
replacement: $1:$2
target_label: __address__
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
action: replace
target_label: kubernetes_namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
action: replace
target_label: kubernetes_pod_name
prometheus.deploy.yml定義Prometheus的部署：
---
apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
labels:
name: prometheus-deployment
name: prometheus
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: prometheus
template:
metadata:
labels:
app: prometheus
spec:
containers: - image: harbor.frognew.com/prom/prometheus:2.0.0
name: prometheus
command: - "/bin/prometheus"
args: - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml" - "--storage.tsdb.path=/prometheus" - "--storage.tsdb.retention=24h"
ports: - containerPort: 9090
protocol: TCP
volumeMounts: - mountPath: "/prometheus"
name: data
- mountPath: "/etc/prometheus"
name: config-volume
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
limits:
cpu: 500m
memory: 2500Mi
serviceAccountName: prometheus
imagePullSecrets: - name: regsecret
volumes: - name: data
emptyDir: {} - name: config-volume
configMap:
name: prometheus-config
prometheus.svc.yml定義Prometheus的Servic，需要將Prometheus以NodePort, LoadBalancer或使用Ingress暴露到叢集外部，這樣外部的Prometheus才能訪問它：
--- kind: Service apiVersion: v1 metadata: labels: app: prometheus name: prometheus namespace: kube-system spec: type: NodePort ports: - port: 9090 targetPort: 9090 nodePort: 30003 selector: app: prometheus
2.3 配置Prometheus Federation
完成Kubernetes叢集上的Prometheus的部署之後，下面將配置叢集外部的Prometheus使其從叢集內部的Prometheus拉取資料。 實際上只需以靜態配置的形式新增一個job就可以：
- job_name: 'federate'
scrape_interval: 15s
honor_labels: true
metrics_path: '/federate' params: 'match[]': - '{job=~"kubernetes-.*"}'
static_configs: - targets: - '<nodeip>:30003'
注意上面的配置是外部Prometheus拉取k8s叢集上面所有名稱以kubernetes-的job的監控資料。
2.4 Kubernetes叢集Grafana Dashboard
監控Dashboard使用Kubernetes cluster monitoring (via Prometheus) 這個即可。 另外關於Pod和Deployment還有這兩個Dashboard：Kubernetes Pod Metrics 和Kubernetes Deployment metrics 。
2.5 Kubernetes叢集告警規則
可以對apiserver和kubelet兩個關鍵元件的存活狀態進行監控，規則如下：
up{job=~"kubernetes-apiservers|kubernetes-nodes|kubernetes-cadvisor"} == 0
更多的告警規則可以通過檢視上面2.4中的grafana dashboard中監控的關鍵指標，選擇和合適的指標進行設定，實際上一套好的監控系統的監控指標和告警規則並不是越多越好。
3.Kubernetes叢集上部署應用的監控
Kubernetes叢集上部署應用的監控需要從兩個方面：
- Kubernetes叢集上Pod, DaemonSet, Deployment, Job, CronJob等各種資源物件的狀態需要監控，這也反映了使用這些資源部署的應用的狀態。但通過檢視前面Prometheus從k8s叢集拉取的指標(這些指標主要來自apiserver和kubelet中整合的cAdvisor)，並沒有具體的各種資源物件的狀態指標。對於Prometheus來說，當然是需要引入新的exporter來暴露這些指標，Kubernetes提供了一個kube-state-metrics 正式我們需要。
- Kubernetes叢集上應用內部的監控，這個與具體應用的開發語言，開發框架和具體技術緊密相關，比如Java應用的JVM監控，Go應用的GC監控等等，這個需要應用自身作為Exporter暴露這些指標或在應用的Pod中起一個exporter的sidecar容器。
這裡將主要介紹kube-state-metrics，而對於應用內部的監控實踐後邊有時間再單獨總結。kube-state-metrics使用kubernetes的go語言客戶端client-go 可以從Kubernetes叢集中獲取各種資源物件的指標。
3.1 在Kubernetes上部署kube-state-metrics
kube-state-metrics已經給出了在Kubernetes部署的manifest定義檔案，具體的檔案定義都在這裡 。
將kube-state-metrics部署到Kubernetes上之後，就會發現Kubernetes叢集中的Prometheus會在kubernetes-service-endpoints這個job下自動服務發現kube-state-metrics，並開始拉取metrics，當然叢集外部的Prometheus也能從叢集中的Prometheus拉取到這些資料了。這是因為上2.2中prometheus.config.yml中Prometheus的配置檔案job kubernetes-service-endpoints的配置。而部署kube-state-metrics的manifest定義檔案kube-state-metrics-service.yaml對kube-state-metricsService的定義包含annotation prometheus.io/scrape: ‘true’，因此kube-state-metrics的endpoint可以被Prometheus自動服務發現。
關於kube-state-metrics暴露的所有監控指標可以參考kube-state-metrics的文件kube-state-metrics Documentation 。
3.2 告警規則
目前我們根據從kube-state-metrics獲取的監控指標，制定了以下告警規則：
- 存在執行失敗的Job: kube_job_status_failed{job=”kubernetes-service-endpoints”,k8s_app=”kube-state-metrics”}==1
- 叢集節點狀態錯誤: kube_node_status_condition{condition=”Ready”,status!=”true”}==1
- 叢集節點記憶體或磁碟資源短缺: kube_node_status_condition{condition=~”OutOfDisk|MemoryPressure|DiskPressure”,status!=”false”}==1
- 叢集中存在失敗的PVC：kube_persistentvolumeclaim_status_phase{phase=”Failed”}==1
- 叢集中存在啟動失敗的Pod：kube_pod_status_phase{phase=~”Failed|Unknown”}==1
- 最近30分鐘內有Pod容器重啟: changes(kube_pod_container_status_restarts[30m])>0
其中關於Pod狀態的的告警尤為重要，可以在Jenkins完成CI/CD自動釋出後，不用守在Kubernetes Dashboard旁邊確認這個Deployment關聯的Pod已經全部啟動，因為如果出現問題是會收到Prometheus的告警的。
本文轉自kubernetes中文社群-Prometheus監控實踐：Kubernetes叢集監控