本文將總結一下我們目前使用Prometheus對Kubernetes集羣監控的實踐。 我們選擇Prometheus作爲監控系統主要在以下各層面實現監控：
- 基礎設施層：監控各個主機服務器資源(包括Kubernetes的Node和非Kubernetes的Node)，如CPU,內存,網絡吞吐和帶寬佔用,磁盤I/O和磁盤使用等指標。
- 中間件層：監控獨立部署於Kubernetes集羣之外的中間件，例如：MySQL、Redis、RabbitMQ、ElasticSearch、Nginx等。
- Kubernetes集羣：監控Kubernetes集羣本身的關鍵指標
- Kubernetes集羣上部署的應用：監控部署在Kubernetes集羣上的應用
1.基礎設施層和中間件層的監控
其中基礎設施層監控指標的拉取肯定是來在Prometheus的node_exporter，因爲我們要監控的服務器節點既包含Kubernetes節點又包含其他部署獨立中間件的節點， 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以二進制的形式部署到所有要監控的服務器上。 而負責從node_exporter拉取指標的Prometheus也是用ansible獨立部署在Kubernetes集羣外部的。Prometheus的配置文件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在各個中間件所在的主機上部署各個中間件的exporter，仍然使用上面在Kubernetes集羣外部的這個Prometheus從這些exporter拉取指標，Prometheus的配置文件prometheus.yml使用ansible的j2模板生成。
2.Kubernetes集羣的監控
要實現對Kubernetes集羣的監控，因爲Kubernetes的rbac機制以及證書認證，當然是把Prometheus部署在Kubernetes集羣上最方便。可是我們目前的監控系統是以k8s集羣外部的Prometheus爲主的，grafana和告警都是使用這個外部的Prometheus，如果還需要在Kubernetes集羣內部部署一個Prometheus的話一定要把它桶外部的Prometheus聯合起來，好在Prometheus支持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數據。Federation是Prometheus提供的擴展機制，允許Prometheus從一個節點擴展到多個節點，實際使用中一般會擴展成樹狀的層級結構。下面是Prometheus官方文檔中對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端點拉取監控數據。 match[]參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集羣外部的Prometheus從k8s集羣中Prometheus拉取監控數據，外部的Prometheus纔是監控數據的存儲。 k8s集羣中部署Prometheus的數據存儲層可以簡單的使用emptyDir,數據只保留24小時(或更短時間)即可，部署在k8s集羣上的這個Prometheus實例即使發生故障也可以放心的讓它在集羣節點中漂移。
在k8s上部署Prometheus十分簡單，只需要下面4個文件：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命名空間。
prometheus.rbac.yml定義了Prometheus容器訪問k8s apiserver所需的ServiceAccount和ClusterRole及ClusterRoleBinding，參考Prometheus源碼中庫中的例子:
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的配置文件，參考Prometheus源碼中庫中的例子:
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暴露到集羣外部，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集羣上的Prometheus的部署之後，下面將配置集羣外部的Prometheus使其從集羣內部的Prometheus拉取數據。 實際上只需以靜態配置的形式添加一個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集羣上面所有名稱以kubernetes-的job的監控數據。
2.4 Kubernetes集羣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集羣告警規則
可以對apiserver和kubelet兩個關鍵組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查看上面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置，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集羣上部署應用的監控
Kubernetes集羣上部署應用的監控需要從兩個方面：
- Kubernetes集羣上Pod, DaemonSet, Deployment, Job, CronJob等各種資源對象的狀態需要監控，這也反映了使用這些資源部署的應用的狀態。但通過查看前面Prometheus從k8s集羣拉取的指標(這些指標主要來自apiserver和kubelet中集成的cAdvisor)，並沒有具體的各種資源對象的狀態指標。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集羣上應用內部的監控，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爲Exporter暴露這些指標或在應用的Pod中起一個exporter的sidecar容器。
這裏將主要介紹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集羣中獲取各種資源對象的指標。
3.1 在Kubernetes上部署kube-state-metrics
kube-state-metrics已經給出了在Kubernetes部署的manifest定義文件，具體的文件定義都在這裏。
將kube-state-metrics部署到Kubernetes上之後，就會發現Kubernetes集羣中的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，當然集羣外部的Prometheus也能從集羣中的Prometheus拉取到這些數據了。這是因爲上2.2中prometheus.config.yml中Prometheus的配置文件job kubernetes-service-endpoints的配置。而部署kube-state-metrics的manifest定義文件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的文檔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
- 集羣節點狀態錯誤: kube_node_status_condition{condition=”Ready”,status!=”true”}==1
- 集羣節點內存或磁盤資源短缺: kube_node_status_condition{condition=~”OutOfDisk|MemoryPressure|DiskPressure”,status!=”false”}==1
- 集羣中存在失敗的PVC：kube_persistentvolumeclaim_status_phase{phase=”Failed”}==1
- 集羣中存在啓動失敗的Pod：kube_pod_status_phase{phase=~”Failed|Unknown”}==1
- 最近30分鐘內有Pod容器重啓: changes(kube_pod_container_status_restarts[30m])>0
其中關於Pod狀態的的告警尤爲重要，可以在Jenkins完成CI/CD自動發佈後，不用守在Kubernetes Dashboard旁邊確認這個Deployment關聯的Pod已經全部啓動，因爲如果出現問題是會收到Prometheus的告警的。
本文轉自kubernetes中文社區-Prometheus監控實踐：Kubernetes集羣監控