k8s容器中通过Prometheus Operator部署Kafka Exporter监控Kafka集群

标签：Exporter name app labels prometheus kafka Prometheus exporter Kafka

写在前面

在按照下面步骤操作之前，请先确保服务器已经部署k8s，prometheus，prometheus operator以及kafka集群，关于这些环境的部署，可以自行查找相关资料安装部署，本文档便不在此赘述。

关于prometheus监控这部分，大致的系统架构图如下，感兴趣的同学可以自行研究一下，这里就不再具体说明。

1、Deployment（工作负载）以及Service（服务）部署

配置yaml可参考如下：

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kafka-exporter
  namespace: prometheus-exporter
  labels:
    app: kafka-exporter
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: kafka-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kafka-exporter
    spec:
      containers:
      - name: kafka-exporter
        image: danielqsj/kafka-exporter:v1.6.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        args: ["--kafka.server=kafkaCluster.monitorsoftware:9092"]
        ports:
        - containerPort: 9308
          name: http

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: kafka-exporter
  name: kafka-exporter
  namespace: prometheus-exporter
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 9308
    protocol: TCP
    targetPort: 9308
  selector:
    app: kafka-exporter

说明：

1> 关于kafka exporter中指标参数的含义可参看官网说明，地址如下：https://github.com/danielqsj/kafka_exporter

2> 关于kafka exporter 镜像版本可以根据需要选择对应的版本，镜像仓库地址如下：https://hub.docker.com/r/danielqsj/kafka-exporter/tags

3> 部署成功图如下：

（1）Deployment（工作负载）

（2）Service（服务）

2、创建ServiceMonitor配置文件

yaml配置文件如下：

---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  labels:
    app: kafka-exporter
  name: prometheus-kafka-exporter
  namespace: prometheus-exporter
spec:
  endpoints:
    - honorLabels: true
      interval: 1m
      path: /metrics
      port: http
      scheme: http
      params:
        target:
          - 'kafkaCluster.monitorsoftware:9092'
      relabelings:
        - sourceLabels: [__param_target]
          targetLabel: instance
  namespaceSelector:
    matchNames:
      - prometheus-exporter
  selector:
    matchLabels:
      app: kafka-exporter

说明：

1> prometheus operator是通过ServiceMonitor发现监控目标，并对其进行监控。serviceMonitor 是对service 获取数据的一种方式。

promethus-operator可以通过serviceMonitor 自动识别带有某些 label 的service ，并从这些service 获取数据。
serviceMonitor 也是由promethus-operator 自动发现的。

2> prometheus监控过程如下：

3> 部署成功图如下

（1）serviceMonitor部署

（2）Prometheus部署成功图

3、Prometheus告警规则配置

prometheus rule规则配置：

---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
  labels:
    prometheus: k8s
    role: alert-rules
  name: kafka-exporter-rules
  namespace: prometheus-exporter
spec:
  groups:
    - name: kafka-exporter
      rules:
        - alert: KafkaConsumersGroup延迟
          expr: sum(kafka_consumergroup_lag) by (consumergroup,namespace,instance) > 1000
          for: 1m
          labels:
            severity: critical
          annotations:
            summary: Kafka consumers group 延迟, (consumergroup {{ $labels.consumergroup }} in instance {{ $labels.instance }})
            description: "Kafka consumers group\n  VALUE = {{ $value }}\n  LABELS = {{ $labels }}"
        - alert: kafka集群节点减少
          expr: kafka_brokers < 3
          for: 3m
          labels:
            severity: critical
          annotations:
            summary: "kafka集群部分节点已停止，请尽快处理！(instance {{ $labels.instance }})"
            description: "{{$labels.instance}} kafka集群节点减少"

说明：

1> prometheusRule规则配置，可以参考模板配置，模板网址如下：https://awesome-prometheus-alerts.grep.to/rules#kafka

2> 部署成功图如下：