Prometheus最开始设计是一个面向云原生应用程序的开源的监控&报警工具，在对 Kubernetes服务发现协议分析之前，我们先来梳理下 Prometheus 如何接入云原生，实现对 Kubernetes 集群进行监控。
Kubernetes 云原生集群监控主要涉及到如下三类指标：node 物理节点指标、pod & container 容器资源指标和Kubernetes 云原生集群资源指标。针对这三类指标都有比较成熟的方案，见下图：
除了kube-state-metrics,node-exporter、cadvisor之外还有k8s集群的监控 kubernetes_sd_config ，至此四大组件已经完成
kubernetes_sd_config 是一种用于 Prometheus 目标发现的机制，是其中一种服务发现方式。它提供了与 Kubernetes 集成的能力，通过自动发现 Kubernetes 上运行的 Pod、Service、Node 等对象，并将其挂载到 Prometheus 的目标列表中，从而方便 Prometheus 进行采集和监控。
Prometheus 是一种流行的开源监控和告警工具，它可以对各种数据源进行采集和处理，并支持使用自定义的查询语言进行复杂指标的计算和分析。为了实现对 Kubernetes 集群的监控，需要使用 kubernetes_sd_config 去指导 Prometheus 进行目标发现。kubernetes_sd_config 可以通过配置 Kubernetes API 访问参数，从 Kubernetes 中获取对象元数据，然后结合特定的标签筛选规则过滤出符合要求的 targets，并将它们加入 Prometheus 的监控列表中。
通过 kubernetes_sd_config，可以轻松实现对 Kubernetes 集群各组件（如 API server、etcd、kubelet、kube-proxy 等）以及应用程序的监控，同时支持动态扩展和灵活配置。当有新的 Kubernetes 对象添加到集群中时，kubernetes_sd_config 会自动检测并将其加入到 Prometheus 的监控列表中，无需手动添加或修改配置文件，极大地减轻了管理员的工作负担。
这里举一个实际场景的例子，以帮助更好地理解 kubernetes_sd_config 和 kube-state-metrics 的应用。
假设有一个基于 Kubernetes 集群部署的微服务应用程序，由多个 Pod、Service、Deployment 和 ReplicaSet 等对象组成。为了对该应用程序进行监控和性能评估，可以使用 Prometheus、Grafana 和 Alertmanager 等工具来搭建完整的监控和告警系统。
在该环境中，kubernetes_sd_config 可以用于自动发现和监控 Kubernetes 的各个组件，如 API server、etcd、kubelet、kube-proxy 等。通过 kubernetes_sd_config 配置文件中定义的筛选规则，将符合条件的 targets 聚合到一个或多个 job 中，并为其绑定适当的 metrics 和 labels。
举例而言，我们可以使用以下配置文件（prometheus.yml）来定义一组监控目标：
Copy Codescrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-nodes'
kubernetes_sd_configs:
- api_server: null
role: node
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_node_label_kubelet_ready]
action: keep
regex: true
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs:
- api_server: null
role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
action: replace
target_label: app
这个配置文件定义了两个 jobs，一个是监控 Kubernetes 集群中的 Node，另一个是监控 Pod。其中，kubernetes_sd_configs 部分指定了从 Kubernetes API 中发现 Node 和 Pod 的方式，relabel_configs 部分则定义了 labels 和 metrics 的映射关系。
而 kube-state-metrics 则可以用于自动发现和监控所有对象的状态指标，比如各个 Pod、Service、Deployment 和 ReplicaSet 的运行状态、健康状态、副本数、重启次数等。可以使用以下 manifest 文件来部署 kube-state-metrics：
Copy CodeapiVersion: 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:
containers:
- name: kube-state-metrics
image: quay.io/coreos/kube-state-metrics:v2.2.0
ports:
- containerPort: 8080
args:
- --metric-resolution=30s
这个部署文件定义了一个名为 kube-state-metrics 的 Deployment，并将它部署到 Kubernetes 集群的 kube-system 命名空间中。kube-state-metrics 容器的镜像是 quay.io/coreos/kube-state-metrics:v2.2.0，使用的端口号为 8080。args 部分则是指定了 kube-state-metrics 的参数，这里设置了 metric-resolution 参数为 30s，表示每 30 秒更新一次指标数据。
在完成 kubernetes_sd_config 和 kube-state-metrics 的配置和部署后，我们就可以使用 Prometheus 来采集和存储所有对象的监控数据，并通过 Grafana 实现可视化和展示。Alertmanager 则可以用于基于阈值或规则进行告警和通知，帮助管理员快速发现并解决异常情况。
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