标签：__ name kubernetes 部署 prometheus metrics Prometheus K8S

前言：zabbix与prometheus的区别

• 和Zabbix类似，Prometheus也是一个近年比较火的开源监控框架，和Zabbix不同之处在于Prometheus相对更灵活点，模块间比较解耦，比如告警模块、代理模块等等都可以选择性配置。服务端和客户端都是开箱即用，不需要进行安装。zabbix则是一套安装把所有东西都弄好，很庞大也很繁杂。
• zabbix的客户端agent可以比较方便的通过脚本来读取机器内数据库、日志等文件来做上报。而Prometheus的上报客户端则分为不同语言的SDK和不同用途的exporter两种，比如如果你要监控机器状态、mysql性能等，有大量已经成熟的exporter来直接开箱使用，通过http通信来对服务端提供信息上报（server去pull信息）；而如果你想要监控自己的业务状态，那么针对各种语言都有官方或其他人写好的sdk供你使用，都比较方便，不需要先把数据存入数据库或日志再供zabbix-agent采集。
• zabbix的客户端更多是只做上报的事情，push模式。而Prometheus则是客户端本地也会存储监控数据，服务端定时来拉取想要的数据。
• 界面来说zabbix比较陈旧，而prometheus比较新且非常简洁，简洁到只能算一个测试和配置平台。要想获得良好的监控体验，搭配Grafana还是二者的必走之路。

一、prometheus概述

Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时序数据库，其提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。它的核心组件 Prometheus server 会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的目标中进行拉取数据，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储设备当中。每个采样数据占3.5 bytes左右，300万的时间序列，30s间隔，保留60天，消耗磁盘大概200G。

每个被监控的主机都可以通过专用的 exporter 程序提供输出监控数据的接口，它会在目标处收集监控数据，并暴露出一个 HTTP接口供 Prometheus server 查询，Prometheus 通过基于 HTTP 的 pull 的方式来（周期性）的采集数据。 如果存在告警规则，则抓取到数据之后会根据规则进行计算，满足告警条件则会生成告警，并发送到 Alertmanager 完成告警的汇总和分发。当被监控的目标有主动推送数据的需求时，可以以 Pushgateway 组件进行接收并临时存储数据，然后等待 Prometheus server 完成数据的采集。

任何被监控的目标都需要事先纳入到监控系统中才能进行时序数据采集、存储、告警和展示，监控目标可以通过（配置信息以静态形式指定），就是（手动配置），也可以让 Prometheus 通过服务发现的机制进行（动态管理）。Prometheus 能够直接把 API Server 作为服务发现系统使用，进而动态发现和监控集群中的所有可被监控的对象。 

1、prometheus特性

• 多维的数据模型(基于时间序列的Key、value键值对)
• 灵活的查询和聚合语言PromQL
• 提供本地存储和分布式存储
• 通过基于HTTP和HTTPS的Pull模型采集时间序列数据（pull数据的拉取，时间序列:每段 时间点的数据值指标，持续性的产生。横轴标识时间，纵轴为数据值，一段时间内数值的动态变化，所有的点连线形成大盘式的折线图)
  可利用Pushgateway (Prometheus的可选中间件）实现Push模式
• 可通过动态服务发现或静态配置发现目标机器（通过consul自动发现和收缩)
• 支持多种图表和数据大盘

补充: apen-Falcaon(夜莺)是小米开源的企业级监控工具，用Go语言开发，包括小米、滴滴、美团等在内的互联网公司都在使用它，是一款灵活、可拓展并且高性能的监控方案。

2、prometheus的核心组件

整个Prometheus生态包含多个组件，除了Prometheus server组件其余都是可选的

• Prometheus Server：主要的核心组件，用来收集和存储时间序列数据。
• Client Library:：客户端库，为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 Prometheus server。当 Prometheus server 来 pull 时，直接返回实时状态的 metrics。
• push gateway：主要用于短期的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。为此，这次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它们的 metrics。这种方式主要用于服务层面的 metrics，对于机器层面的 metrices，需要使用 node exporter。
• Exporters: 用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus。
• Alertmanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。
  各种支持工具。

组件说明：

（1）Prometheus server：服务核心组件，采用 pull 方式收集 apiserver、scheduler、controller-manager、kubelet 组件数据， 通过 http 协议传输。并存储时间序列数据。

（2）Exporters/Jobs：负责收集不支持Instrumentation的目标对象（host, container…）的性能数据，并通过 HTTP 接口供 Prometheus Server 获取。
●Node-Exporter：用于收集k8s集群中各node节点的物理指标状态数据，如平均负载、CPU、内存、磁盘、网络等资源信息的指标数据，需要部署到所有运算节点。

●Kube-State-Metrics：为prometheus采集k8s资源数据的exporter，通过监听APIServer收集kubernetes集群内资源对象的状态指标数据，例如pod、deployment、service等等。同时它也提供自己的数据，主要是资源采集个数和采集发生的异常次数统计。
需要注意的是kube-state-metrics只是简单的提供一个metrics数据，并不会存储这些指标数据，所以可以使用Prometheus来抓取这些数据然后存储，主要关注的是业务相关的一些元数据，比如Deployment、Pod、副本状态等；调度了多少个replicas？现在可用的有几个？多少个Pod是running/stopped/terminated状态？Pod重启了多少次？有多少job在运行中。

●cadvisor：用来监控容器内部使用资源的信息，比如 CPU、内存、网络I/O、磁盘I/O。

●blackbox-exporter：监控业务容器存活性。

（3）Service Discovery：服务发现，Prometheus支持多种服务发现机制：文件，DNS，Consul，Kubernetes，OpenStack，EC2等等。 基于服务发现的过程并不复杂，通过第三方提供的接口，Prometheus查询到需要监控的Target列表，然后轮训这些Target获取监控数据。

（4）Alertmanager：是一个独立的告警模块，从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去重、分组， 并路由到相应的接收方，发出报警，常见的接收方式有：电子邮件，微信，钉钉等。

（5）Pushgateway：类似一个中转站，Prometheus 的 server 端只会使用 pull 方式拉取数据，但是某些节点因为某些原因只能使用 push 方式推送数据，那么它就是用来接收 push 而来的数据并暴露给 Prometheus 的 server 拉取的中转站。 可以理解成目标主机可以上报短期任务的数据到 Pushgateway，然后 Prometheus server 统一从 Pushgateway 拉取数据。

（6）Grafana：是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以将采集的数据可视化的展示，并及时通知给告警接收方。其官方库中具有丰富的仪表盘插件。

二、运维监控平台设计思路

数据收集模块

数据提取模块(prometheus-TSDB,查询语言是promQL)

监控告警模块（布尔值表达式判断是否需要告警，不成立是健康状态）

• 可以细化为6层

 

第六层:用户展示管理层   同一用户管理、集中监控、集中维护
第五层:告警事件生成层   实时记录告警事件、形成分析图表（趋势分析、可视化)
第四层:告警规则配置层   告警规则设置、告警伐值设置（定义布尔值表达式，筛选异常状态）
第三层:数据提取层       定时采集数据到监控模块
第二层:数据展示层       数据生成曲线图展示（对时序数据的动态展示)
第一层:数据收集层       多渠道监控数据（网络，硬件，应用，数据，物理环境）

三、prometheus工作流程

1. Prometheus 以 Prometheus Server 为核心，用于收集和存储时间序列数据。Prometheus Server 从监控目标中通过 pull 方式拉取指标数据，或通过 pushgateway 把采集的数据拉取到 Prometheus server 中。
2. Prometheus server 把采集到的监控指标数据通过 TSDB 存储到本地 HDD/SSD 中。
3. Prometheus 采集的监控指标数据按时间序列存储，通过配置报警规则，把触发的报警发送到 Alertmanager。
4. Alertmanager 通过配置报警接收方，发送报警到邮件，微信或者钉钉等。
5. Prometheus 自带的 Web UI 界面提供 PromQL 查询语言，可查询监控数据。
6. Grafana 可接入 Prometheus 数据源，把监控数据以图形化形式展示出。

四、K8S部署prometheus

1、实验环境

控制节点/master01        192.168.160.20
工作节点/node01           192.168.160.40
工作节点/node02           192.168.160.90

2、node-exporter 安装

 

#创建监控 namespace
kubectl create ns monitor-sa

#部署 node-exporter
mkdir /opt/prometheus
cd /opt/prometheus/

vim node-export.yaml
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet				#可以保证 k8s 集群的每个节点都运行完全一样的 pod
metadata:
  name: node-exporter
  namespace: monitor-sa
  labels:
    name: node-exporter
spec:
  selector:
    matchLabels:
     name: node-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        name: 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		#这个容器运行至少需要0.15核cpu
        securityContext:
          privileged: true	#开启特权模式
        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: /

hostNetwork、hostIPC、hostPID都为True时，表示这个Pod里的所有容器，会直接使用宿主机的网络，直接与宿主机进行IPC（进程间通信）通信，可以看到宿主机里正在运行的所有进程。加入了hostNetwork:true会直接将我们的宿主机的9100端口映射出来，从而不需要创建service在我们的宿主机上就会有一个9100的端口。

 

kubectl apply -f node-export.yaml

kubectl get pods -n monitor-sa -o wide

#通过 node-exporter 采集数据
node-exporter 默认的监听端口是 9100，可以执行 curl http://主机ip:9100/metrics 获取到主机的所有监控数据

curl -Ls http://192.168.160.20:9100/metrics | grep node_cpu_seconds

curl -Ls http://192.168.160.20:9100/metrics | grep node_load

3、Prometheus 安装和配置

3.1 创建 sa 账号，对 sa 做 rbac 授权

 

#创建一个 sa 账号 monitor
kubectl create serviceaccount monitor -n monitor-sa

#把 sa 账号 monitor 通过 clusterrolebing 绑定到 clusterrole 上
kubectl create clusterrolebinding monitor-clusterrolebinding -n monitor-sa --clusterrole=cluster-admin  --serviceaccount=monitor-sa:monitor

3.2 创建一个 configmap 存储卷，用来存放 prometheus 配置信息

 

vim prometheus-cfg.yaml
---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    app: prometheus
  name: prometheus-config
  namespace: monitor-sa
data:
  prometheus.yml: |
    global:                     #指定prometheus的全局配置，比如采集间隔，抓取超时时间等
      scrape_interval: 15s      #采集目标主机监控数据的时间间隔，默认为1m
      scrape_timeout: 10s       #数据采集超时时间，默认10s
      evaluation_interval: 1m 	#触发告警生成alert的时间间隔，默认是1m
    scrape_configs:             #配置数据源，称为target，每个target用job_name命名。又分为静态配置和服务发现
    - job_name: 'kubernetes-node'
      kubernetes_sd_configs:    # *_sd_configs 指定的是k8s的服务发现
      - role: node              #使用node角色，它使用默认的kubelet提供的http端口来发现集群中每个node节点
      relabel_configs:	        #重新标记
      - source_labels: [__address__]    #配置的原始标签，匹配地址
        regex: '(.*):10250'             #匹配带有10250端口的url
        replacement: '${1}:9100'        #把匹配到的ip:10250的ip保留
        target_label: __address__       #新生成的url是${1}获取到的ip:9100
        action: replace         #动作替换
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)    #匹配到下面正则表达式的标签会被保留,如果不做regex正则的话，默认只是会显示instance标签
    - job_name: 'kubernetes-node-cadvisor'    #抓取cAdvisor数据，是获取kubelet上/metrics/cadvisor接口数据来获取容器的资源使用情况
      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    #把匹配到的标签保留
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)    #保留匹配到的具有__meta_kubernetes_node_label的标签
      - target_label: __address__                   #获取到的地址：__address__="192.168.80.20:10250"
        replacement: kubernetes.default.svc:443     #把获取到的地址替换成新的地址kubernetes.default.svc:443
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
        regex: (.+)                                 #把原始标签中__meta_kubernetes_node_name值匹配到
        target_label: __metrics_path__              #获取__metrics_path__对应的值
        replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor	
        #把metrics替换成新的值api/v1/nodes/k8s-master1/proxy/metrics/cadvisor
        #${1}是__meta_kubernetes_node_name获取到的值
        #新的url就是https://kubernetes.default.svc:443/api/v1/nodes/k8s-master1/proxy/metrics/cadvisor
    - job_name: 'kubernetes-apiserver'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints                             #使用k8s中的endpoint服务发现，采集apiserver 6443端口获取到的数据
      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]    #[endpoint这个对象的名称空间,endpoint对象的服务名,exnpoint的端口名称]
        action: keep    #采集满足条件的实例，其他实例不采集
        regex: default;kubernetes;https    #正则匹配到的默认空间下的service名字是kubernetes，协议是https的endpoint类型保留下来
    - 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
		#重新打标仅抓取到的具有"prometheus.io/scrape: true"的annotation的端点， 意思是说如果某个service具有prometheus.io/scrape = true的annotation声明则抓取，annotation本身也是键值结构， 所以这里的源标签设置为键，而regex设置值true，当值匹配到regex设定的内容时则执行keep动作也就是保留，其余则丢弃。
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
        action: replace
        target_label: __scheme__
        regex: (https?)
		#重新设置scheme，匹配源标签__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme也就是prometheus.io/scheme annotation，如果源标签的值匹配到regex，则把值替换为__scheme__对应的值。
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
        action: replace
        target_label: __metrics_path__
        regex: (.+)
		#应用中自定义暴露的指标，也许你暴露的API接口不是/metrics这个路径，那么你可以在这个POD对应的service中做一个 "prometheus.io/path = /mymetrics" 声明，上面的意思就是把你声明的这个路径赋值给__metrics_path__， 其实就是让prometheus来获取自定义应用暴露的metrices的具体路径， 不过这里写的要和service中做好约定，如果service中这样写 prometheus.io/app-metrics-path: '/metrics' 那么你这里就要__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_app_metrics_path这样写。
      - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
        action: replace
        target_label: __address__
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
        replacement: $1:$2
        #暴露自定义的应用的端口，就是把地址和你在service中定义的 "prometheus.io/port = <port>" 声明做一个拼接， 然后赋值给__address__，这样prometheus就能获取自定义应用的端口，然后通过这个端口再结合__metrics_path__来获取指标，如果__metrics_path__值不是默认的/metrics那么就要使用上面的标签替换来获取真正暴露的具体路径。
      - action: labelmap        #保留下面匹配到的标签
        regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        action: replace        #替换__meta_kubernetes_namespace变成kubernetes_namespace
        target_label: kubernetes_namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
        action: replace
        target_label: kubernetes_name

kubectl apply -f prometheus-cfg.yaml

3.3 通过 deployment 部署 prometheus

 

#将 prometheus 调度到 node1 节点，在 node1 节点创建 prometheus 数据存储目录
mkdir /data && chmod 777 /data

 

#通过 deployment 部署 prometheus
vim prometheus-deploy.yaml
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus-server
  namespace: monitor-sa
  labels:
    app: prometheus
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
      component: server
    #matchExpressions:
    #- {key: app, operator: In, values: [prometheus]}
    #- {key: component, operator: In, values: [server]}
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
        component: server
      annotations:
        prometheus.io/scrape: 'false'
    spec:
      nodeName: node01              #指定pod调度到哪个节点上	
      serviceAccountName: monitor
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus:v2.2.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command:
          - prometheus
          - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
          - --storage.tsdb.path=/prometheus        #数据存储目录
          - --storage.tsdb.retention=720h          #数据保存时长
          - --web.enable-lifecycle                 #开启热加载
        ports:
        - containerPort: 9090
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/prometheus/prometheus.yml
          name: prometheus-config
          subPath: prometheus.yml
        - mountPath: /prometheus/
          name: prometheus-storage-volume
      volumes:
        - name: prometheus-config
          configMap:
            name: prometheus-config
            items:
              - key: prometheus.yml
                path: prometheus.yml
                mode: 0644
        - name: prometheus-storage-volume
          hostPath:
           path: /data
           type: Directory

kubectl apply -f prometheus-deploy.yaml

kubectl get pods -o wide -n monitor-sa 

3.4 给 prometheus pod 创建一个 service

 

vim prometheus-svc.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitor-sa
  labels:
    app: prometheus
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 9090
      targetPort: 9090
      protocol: TCP
      nodePort: 31000
  selector:
    app: prometheus
    component: server

kubectl apply -f prometheus-svc.yaml

kubectl get svc -n monitor-sa

通过上面可以看到 service 在 node 节点上映射的端口是 31000，这样我们访问 k8s 集群的 node 节点的 ip:31000，就可以访问到 prometheus 的 web ui 界面了。

浏览器访问 http://192.168.160.40:31000

点击页面的Status->Targets，如看到所有 Target 状态都为 UP，说明我们配置的服务发现可以正常采集数据

4、Prometheus 配置热加载

为了每次修改配置文件可以热加载prometheus，也就是不停止prometheus，就可以使配置生效，想要使配置生效可用如下热加载命令

 

kubectl get pods -n monitor-sa -o wide -l app=prometheus

想要使配置生效可用如下命令热加载

 

curl -X POST -Ls http://10.244.1.48:9090/-/reload

查看 log

 

kubectl logs -n monitor-sa prometheus-server-75fb7f8fc6-b6wl7 | grep "Loading configuration file"

 

一般热加载速度比较慢，可以暴力重启prometheus，如修改上面的 prometheus-cfg.yaml 文件之后，可用如下命令：
#可执行先强制删除，然后再通过 apply 更新
kubectl delete -f prometheus-cfg.yaml
kubectl delete -f prometheus-deploy.yaml
kubectl apply -f prometheus-cfg.yaml
kubectl apply -f prometheus-deploy.yaml

注意：线上环境最好使用热加载，暴力删除可能造成监控数据的丢失

5、Grafana 安装

 

vim grafana.yaml
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: monitoring-grafana
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      task: monitoring
      k8s-app: grafana
  template:
    metadata:
      labels:
        task: monitoring
        k8s-app: grafana
    spec:
      containers:
      - name: grafana
        image: grafana/grafana:5.0.4
        ports:
        - containerPort: 3000
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/ssl/certs
          name: ca-certificates
          readOnly: true
        - mountPath: /var
          name: grafana-storage
        env:
        - name: INFLUXDB_HOST
          value: monitoring-influxdb
        - name: GF_SERVER_HTTP_PORT
          value: "3000"
          # The following env variables are required to make Grafana accessible via
          # the kubernetes api-server proxy. On production clusters, we recommend
          # removing these env variables, setup auth for grafana, and expose the grafana
          # service using a LoadBalancer or a public IP.
        - name: GF_AUTH_BASIC_ENABLED
          value: "false"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
          value: "true"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE
          value: Admin
        - name: GF_SERVER_ROOT_URL
          # If you're only using the API Server proxy, set this value instead:
          # value: /api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
          value: /
      volumes:
      - name: ca-certificates
        hostPath:
          path: /etc/ssl/certs
      - name: grafana-storage
        emptyDir: {}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    # For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)
    # If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.
    kubernetes.io/cluster-service: 'true'
    kubernetes.io/name: monitoring-grafana
  name: monitoring-grafana
  namespace: kube-system
spec:
  # In a production setup, we recommend accessing Grafana through an external Loadbalancer
  # or through a public IP.
  # type: LoadBalancer
  # You could also use NodePort to expose the service at a randomly-generated port
  # type: NodePort
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 3000
  selector:
    k8s-app: grafana
  type: NodePort

kubectl apply -f grafana.yaml

kubectl get pods -n kube-system -l task=monitoring -o wide

kubectl get svc -n kube-system | grep grafana  

6、Grafana 配置

浏览器访问http://192.168.160.40:32160

开始配置 grafana 的 web 界面：选择 Add data source
【Name】设置成 Prometheus
【Type】选择  Prometheus
【URL】设置成 http://prometheus.monitor-sa.svc:9090        #使用service的集群内部端口配置服务端地址
点击 【Save & Test】

导入监控模板
官方链接搜索：https://grafana.com/dashboards?dataSource=prometheus&search=kubernetes

监控 node 状态
点击左侧+号选择【Import】
点击【Upload .json File】导入 node_exporter.json 模板
【Prometheus】选择 Prometheus
点击【Import】

监控 容器 状态
点击左侧+号选择【Import】
点击【Upload .json File】导入 docker_rev1.json 模板
【Prometheus】选择 Prometheus
点击【Import】

7、k8s 部署 kube-state-metrics 组件

7.1 安装 kube-state-metrics 组件

 

#创建 sa，并对 sa 授权
vim kube-state-metrics-rbac.yaml 
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: kube-state-metrics
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes", "pods", "services", "resourcequotas", "replicationcontrollers", "limitranges", "persistentvolumeclaims", "persistentvolumes", "namespaces", "endpoints"]
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["extensions"]
  resources: ["daemonsets", "deployments", "replicasets"]
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["apps"]
  resources: ["statefulsets"]
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["batch"]
  resources: ["cronjobs", "jobs"]
  verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["autoscaling"]
  resources: ["horizontalpodautoscalers"]
  verbs: ["list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: kube-state-metrics
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: kube-state-metrics
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system

kubectl apply -f kube-state-metrics-rbac.yaml

7.2 安装 kube-state-metrics 组件和 service

 

vim kube-state-metrics-deploy.yaml 
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: kube-state-metrics
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kube-state-metrics
    spec:
      serviceAccountName: kube-state-metrics
      containers:
      - name: kube-state-metrics
        image: quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.9.0
        ports:
        - containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
  labels:
    app: kube-state-metrics
spec:
  ports:
  - name: kube-state-metrics
    port: 8080
    protocol: TCP
  selector:
    app: kube-state-metrics

kubectl apply -f kube-state-metrics-deploy_svc.yaml

kubectl get pods,svc -n kube-system -l app=kube-state-metrics

#监控 k8s 群集状态
点击左侧+号选择【Import】
点击【Upload .json File】导入 kubernetes-cluster-prometheus_rev4.json 模板
【Prometheus】选择 Prometheus
点击【Import】

#监控 k8s 群集性能状态
点击左侧+号选择【Import】
点击【Upload .json File】导入 kubernetes-cluster-monitoring-via-prometheus_rev3.json 模板
【Prometheus】选择 Prometheus
点击【Import】

8、Prometheus报警处理流程

1）Prometheus Server 监控目标主机上暴露的 http接口（假设接口A），通过Promethes配置的'scrape_interval' 定义的时间间隔， 定期采集目标主机上监控数据。

2）当接口A不可用的时候，Server 端会持续的尝试从接口中取数据，直到 "scrape_timeout" 时间后停止尝试。 这时候把接口的状态变为 "DOWN"。

3）Prometheus 同时根据配置的 evaluation_interval 的时间间隔，定期（默认1min）的对 Alert Rule 进行评估； 当到达评估周期的时候，发现接口A为 DOWN，即 UP=0 为真，激活 Alert，进入 PENDING 状态，并记录当前 active 的时间；

4）当下一个 alert rule 的评估周期到来的时候，发现 UP=0 继续为真，然后判断警报 Active 的时间是否已经超出 rule 里的 for 持续时间，如果未超出，则进入下一个评估周期；如果时间超出，则 alert 的状态变为 FIRING；同时调用 Alertmanager 接口， 发送相关报警数据。

5）AlertManager 收到报警数据后，会将警报信息进行分组，然后根据 alertmanager 配置的 group_wait 时间先进行等待。等 wait 时间过后再发送报警信息。

6）属于同一个 Alert Group的警报，在等待的过程中可能进入新的 alert，如果之前的报警已经成功发出，那么间隔 group_interval 的时间间隔后再重新发送报警信息。比如配置的是邮件报警，那么同属一个 group 的报警信息会汇总在一个邮件里进行发送。

7）如果 Alert Group里的警报一直没发生变化并且已经成功发送，等待 repeat_interval 时间间隔之后再重复发送相同的报警邮件； 如果之前的警报没有成功发送，则相当于触发第6条条件，则需要等待 group_interval 时间间隔后重复发送。

8）同时最后至于警报信息具体发给谁，满足什么样的条件下指定警报接收人，设置不同报警发送频率，这里使用 alertmanager 的 route 路由规则进行配置。

9、Prometheus 及 Alertmanager 配置

9.1 创建 alertmanager 配置文件

 

vim alertmanager-cm.yaml
---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: alertmanager
  namespace: monitor-sa
data:
  alertmanager.yml: |-
    global:                    #设置发件人邮箱信息
      resolve_timeout: 1m
      smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:25'
      smtp_from: '[email protected]'
      smtp_auth_username: '[email protected]'
      smtp_auth_password: 'zzkqqtejcbenbidh'    #此处为授权码，登录QQ邮箱【设置】->【账户】中的【生成授权码】获取
      smtp_require_tls: false
    route:                        #用于设置告警的分发策略
      group_by: [alertname]         #采用哪个标签来作为分组依据
      group_wait: 10s               #组告警等待时间。也就是告警产生后等待10s，如果有同组告警一起发出
      group_interval: 10s           #上下两组发送告警的间隔时间
      repeat_interval: 10m          #重复发送告警的时间，减少相同邮件的发送频率，默认是1h
      receiver: default-receiver    #定义谁来收告警
    receivers:                    #设置收件人邮箱信息
    - name: 'default-receiver'
      email_configs:
      - to: '[email protected]'    #设置收件人邮箱地址
        send_resolved: true

kubectl apply -f alertmanager-cm.yaml

标签：__,name,kubernetes,部署,prometheus,metrics,Prometheus,K8S
From： https://www.cnblogs.com/fengxia6/p/17219245.html