Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S

发布时间：2020-07-29 10:33:05 作者：wx5c1cfd6e22842
来源：网络阅读：8810

Prometheus架构
K8S监控指标及实现思路
在K8S平台部署Prometheus
基于K8S服务发现的配置解析
在K8S平台部署Grafana
监控K8S集群中Pod、Node、资源对象
使用Grafana可视化展示Prometheus监控数据
告警规则与告警通知

说在前面的话，现在监控首选的话，肯定是Prometheus+Grafana,也就是很多大型公司也都在用，像RBM，360，网易，基本都是使用这一套监控系统。

一、Prometheus 是什么？
Prometheus（普罗米修斯）是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。SoundCloud是搞云计算的一家国外的公司，也是由一个谷歌的一位工程师来到这家公司之后开发的这个系统，自2012年成为社区开源项目，拥有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护，Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会
（CNCF），成为继Kubernetes之后的第二个托管项目，这个项目发展的还是比较快的，随着k8s的发展，它也起来了。
https://prometheus.io 官方网站
https://github.com/prometheus GitHub地址

Prometheus组成及架构
接下来看一下它这个官方给出的架构图，我们来研究一下
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
最左边这块就是采集的，采集谁监控谁，一般是一些短周期的任务，比如cronjob这样的任务,也可以是一些持久性的任务，其实主要就是一些持久性的任务，比如web服务，也就是持续运行的，暴露一些指标，像短期任务呢，处理一下就关了，分为这两个类型，短期任务会用到Pushgateway,专门收集这些短期任务的。

中间这块就是Prometheus它本身，内部是有一个TSDB的数据库的，从内部的采集和展示Prometheus它都可以完成，展示这块自己的这块UI比较lou，所以借助于这个开源的Grafana来展示，所有的被监控端暴露完指标之后，Prometheus会主动的抓取这些指标，存储到自己TSDB数据库里面，提供给Web UI,或者Grafana，或者API clients通过PromQL来调用这些数据，PromQL相当于Mysql的SQL，主要是查询这些数据的。

中间上面这块是做服务发现的，也就是你有很多的被监控端时，手动的去写这些被监控端是不现实的，所以需要自动的去发现新加入的节点，或者以批量的节点，加入到这个监控中，像k8s它内置了k8s服务发现的机制，也就是它会连接k8s的API，去发现你部署的哪些应用，哪些pod，通通的都给你暴露出去，监控出来，也就是为什么K8S对prometheus特别友好的地方，也就是它内置了做这种相关的支持了。

右上角是Prometheus的告警，它告警实现是有一个组件的，Alertmanager,这个组件是接收prometheus发来的告警就是触发了一些预值，会通知Alertmanager,而Alertmanager来处理告警相关的处理，然后发送给接收人，可以是email,也可以是企业微信，或者钉钉，也就是它整个的这个框架，分为这5块。

小结：
• Prometheus Server：收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口
• ClientLibrary：客户端库，这些可以集成一些很多的语言中，比如使用JAVA开发的一个Web网站，那么可以集成JAVA的客户端，去暴露相关的指标，暴露自身的指标，但很多的业务指标需要开发去写的，
• Push Gateway：短期存储指标数据。主要用于临时性的任务
• Exporters：采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics，相当于一个采集端的agent,
• Alertmanager：告警
• Web UI：简单的Web控制台

数据模型
Prometheus将所有数据存储为时间序列；具有相同度量名称以及标签属于同一个指标。
每个时间序列都由度量标准名称和一组键值对（也成为标签）唯一标识。也就是查询时
也会依据这些标签来查询和过滤，就是写PromQL时
时间序列格式：
<metric name>{<label name>=<label value>, ...}
指标的名字+花括号里面有很多的值

示例：api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
（名称）（里面包含的POST请求，GET请求，请求里面还包含了请求的资源，比如messages或者API）里面可以还有很多的指标，比如请求的协议，或者携带了其他HTTP头的字段，都可以进行标记出来，就是想监控的都可以通过这种方式监控出来。

作业和实例
实例：可以抓取的目标称为实例（Instances），用过zabbix的都知道被监控端是称为什么，一般就是称为主机，被监控端，而在prometheus称为一个实例。
作业：具有相同目标的实例集合称为作业（Job），也就是将你的被监控端作为你个集合，比如做一个分组，web 服务有几台，比如有3台，写一个job下，这个job下就是3台，就是做一个逻辑上的分组，

二、K8S监控指标
Kubernetes本身监控

• Node资源利用率：一般生产环境几十个node，几百个node去监控
• Node数量：一般能监控到node，就能监控到它的数量了，因为它是一个实例，一个node能跑多少个项目，也是需要去评估的，整体资源率在一个什么样的状态，什么样的值，所以需要根据项目，跑的资源利用率，还有值做一个评估的，比如再跑一个项目，需要多少资源。
• Pods数量（Node）：其实也是一样的，每个node上都跑多少pod,不过默认一个node上能跑110个pod，但大多数情况下不可能跑这么多，比如一个128G的内存，32核cpu,一个java的项目，一个分配2G,也就是能跑50-60个，一般机器，pod也就跑几十个，很少很少超过100个。
• 资源对象状态：比如pod，service,deployment,job这些资源状态，做一个统计。

Pod监控
• Pod数量（项目）：你的项目跑了多少个pod的数量，大概的利益率是多少，好评估一下这个项目跑了多少个资源占有多少资源，每个pod占了多少资源。
• 容器资源利用率：每个容器消耗了多少资源，用了多少CPU，用了多少内存
• 应用程序：这个就是偏应用程序本身的指标了，这个一般在我们运维很难拿到的，所以在监控之前呢，需要开发去给你暴露出来，这里有很多客户端的集成，客户端库就是支持很多语言的，需要让开发做一些开发量将它集成进去，暴露这个应用程序的想知道的指标，然后纳入监控，如果开发部配合，基本运维很难做到这一块，除非自己写一个客户端程序，通过shell/python能不能从外部获取内部的工作情况，如果这个程序提供API的话，这个很容易做到。

Prometheus监控K8S架构
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
如果想监控node的资源，就可以放一个node_exporter,这是监控node资源的，node_exporter是Linux上的采集器，你放上去你就能采集到当前节点的CPU、内存、网络IO，等待都可以采集的。

如果想监控容器，k8s内部提供cAdvisor采集器，pod呀，容器都可以采集到这些指标，都是内置的，不需要单独部署，只知道怎么去访问这个Cadvisor就可以了。

如果想监控k8s资源对象，会部署一个kube-state-metrics这个服务，它会定时的API中获取到这些指标，帮你存取到Prometheus里，要是告警的话，通过Alertmanager发送给一些接收方，通过Grafana可视化展示。
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
服务发现：
https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config
三、在K8S中部署Prometheus+Grafana

文档有的yaml格式可能不对部署可能会出现问题
建议拉取我代码仓库的地址，拉取的时候请把你的公钥给我，不然拉取不下来
git clone git@gitee.com:zhaocheng172/prometheus.git

[root@k8s-master prometheus-k8s]# ls
alertmanager-configmap.yaml         OWNERS
alertmanager-deployment.yaml        prometheus-configmap.yaml
alertmanager-pvc.yaml               prometheus-rbac.yaml
alertmanager-service.yaml           prometheus-rules.yaml
grafana.yaml                        prometheus-service.yaml
kube-state-metrics-deployment.yaml  prometheus-statefulset-static-pv.yaml
kube-state-metrics-rbac.yaml        prometheus-statefulset.yaml
kube-state-metrics-service.yaml     README.md
node_exporter.sh

现在先来创建rbac，因为部署它的主服务主进程要引用这几个服务
因为prometheus来连接你的API，从API中获取很多的指标
并且设置了绑定集群角色的权限，只能查看，不能修改

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat prometheus-rbac.yaml 
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile 
rules:
  - apiGroups:
      - ""
    resources:
      - nodes
      - nodes/metrics
      - services
      - endpoints
      - pods
    verbs:
      - get
      - list
      - watch
  - apiGroups:
      - ""
    resources:
      - configmaps
    verbs:
      - get
  - nonResourceURLs:
      - "/metrics"
    verbs:
      - get
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: kube-system

[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl create -f prometheus-rbac.yaml

现在创建一下configmap，

rule_files:
- /etc/config/rules/*.rules

这是写入告警规则的目录，也就是这个configmap会挂载到普罗米修斯里面，让主进程读取这些配置

 scrape_configs:
    - job_name: prometheus
      static_configs:
      - targets:
        - localhost:9090

下面这些都是来配置监控端的，job_name是分组，这是是监控它本身，下面还有监控node,我们会在node上起一个nodeport,这里修改要监控node节点

scrape_interval: 30s：这里采集的时间，每多少秒采集一次数据
这里还有一个alerting的服务的名字
    alerting:
      alertmanagers:
      - static_configs:
          - targets: ["alertmanager:80"]

[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl create -f prometheus-configmap.yaml 
[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat prometheus-configmap.yaml 
# Prometheus configuration format https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: kube-system 
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists
data:
  prometheus.yml: |
    rule_files:
    - /etc/config/rules/*.rules

    scrape_configs:
    - job_name: prometheus
      static_configs:
      - targets:
        - localhost:9090

    - job_name: kubernetes-nodes
      scrape_interval: 30s
      static_configs:
      - targets:
        - 192.168.30.22:9100
        - 192.168.30.23:9100

    - job_name: kubernetes-apiservers
      kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints
      relabel_configs:
      - action: keep
        regex: default;kubernetes;https
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_namespace
        - __meta_kubernetes_service_name
        - __meta_kubernetes_endpoint_port_name
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        insecure_skip_verify: true
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token

    - job_name: kubernetes-nodes-kubelet
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        insecure_skip_verify: true
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token

    - job_name: kubernetes-nodes-cadvisor
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
      - target_label: __metrics_path__
        replacement: /metrics/cadvisor
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        insecure_skip_verify: true
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token

    - job_name: kubernetes-service-endpoints
      kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints
      relabel_configs:
      - action: keep
        regex: true
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape
      - action: replace
        regex: (https?)
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme
        target_label: __scheme__
      - action: replace
        regex: (.+)
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path
        target_label: __metrics_path__
      - action: replace
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
        replacement: $1:$2
        source_labels:
        - __address__
        - __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port
        target_label: __address__
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
      - action: replace
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_namespace
        target_label: kubernetes_namespace
      - action: replace
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_service_name
        target_label: kubernetes_name

    - job_name: kubernetes-services
      kubernetes_sd_configs:
      - role: service
      metrics_path: /probe
      params:
        module:
        - http_2xx
      relabel_configs:
      - action: keep
        regex: true
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe
      - source_labels:
        - __address__
        target_label: __param_target
      - replacement: blackbox
        target_label: __address__
      - 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-pods
      kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
      relabel_configs:
      - action: keep
        regex: true
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape
      - action: replace
        regex: (.+)
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path
        target_label: __metrics_path__
      - action: replace
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
        replacement: $1:$2
        source_labels:
        - __address__
        - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port
        target_label: __address__
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
      - action: replace
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_namespace
        target_label: kubernetes_namespace
      - action: replace
        source_labels:
        - __meta_kubernetes_pod_name
        target_label: kubernetes_pod_name
    alerting:
      alertmanagers:
      - static_configs:
          - targets: ["alertmanager:80"]

再配置这个角色，这个就是配置告警规则的，这里分为两块告警规则，一个是通用的告警规则，适用所有的实例，如果实例要是挂了，然后发送告警，实例我们被监控端的agent，还有一个node角色，这个监控每个node的CPU、内存、磁盘利用率，在prometheus写告警值是通过promQL去写的，来查询一个数据来比对，如果符合这个比对的表达式，就是为真的情况下，去触发当前这条告警，比如就是下面这条，然后会将这条告警推送给alertmanager，它来处理这个信息的告警。
expr: 100 - (node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80

[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl create -f prometheus-rules.yaml 
[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat prometheus-rules.yaml 
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-rules
  namespace: kube-system
data:
  general.rules: |
    groups:
    - name: general.rules
      rules:
      - alert: InstanceDown
        expr: up == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: error 
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} 停止工作"
          description: "{{ $labels.instance }} job {{ $labels.job }} 已经停止5分钟以上."
  node.rules: |
    groups:
    - name: node.rules
      rules:
      - alert: NodeFilesystemUsage
        expr: 100 - (node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} * 100) > 80 
        for: 1m
        labels:
          severity: warning 
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} : {{ $labels.mountpoint }} 分区使用率过高"
          description: "{{ $labels.instance }}: {{ $labels.mountpoint }} 分区使用大于80% (当前值: {{ $value }})"

      - alert: NodeMemoryUsage
        expr: 100 - (node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80
        for: 1m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} 内存使用率过高"
          description: "{{ $labels.instance }}内存使用大于80% (当前值: {{ $value }})"

      - alert: NodeCPUUsage    
        expr: 100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) * 100) > 60 
        for: 1m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} CPU使用率过高"       
          description: "{{ $labels.instance }}CPU使用大于60% (当前值: {{ $value }})"

然后再部署一下statefulset

name: prometheus-server-configmap-reload:这条主要是来重新加载prometheus的配置文件，下面就是prometheus的主服务端了，用来启动prometheus的服务，另外就是/data目录做持久化，配置文件使用configmap,告警的规则也从configmap存储，这里使用还是我们的动态创建pv的存储类，名字子managed-nfs-storage

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat prometheus-statefulset.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: prometheus 
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: prometheus
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    version: v2.2.1
spec:
  serviceName: "prometheus"
  replicas: 1
  podManagementPolicy: "Parallel"
  updateStrategy:
   type: "RollingUpdate"
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: prometheus
      annotations:
        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
    spec:
      priorityClassName: system-cluster-critical
      serviceAccountName: prometheus
      initContainers:
      - name: "init-chown-data"
        image: "busybox:latest"
        imagePullPolicy: "IfNotPresent"
        command: ["chown", "-R", "65534:65534", "/data"]
        volumeMounts:
        - name: prometheus-data
          mountPath: /data
          subPath: ""
      containers:
        - name: prometheus-server-configmap-reload
          image: "jimmidyson/configmap-reload:v0.1"
          imagePullPolicy: "IfNotPresent"
          args:
            - --volume-dir=/etc/config
            - --webhook-url=http://localhost:9090/-/reload
          volumeMounts:
            - name: config-volume
              mountPath: /etc/config
              readOnly: true
          resources:
            limits:
              cpu: 10m
              memory: 10Mi
            requests:
              cpu: 10m
              memory: 10Mi

        - name: prometheus-server
          image: "prom/prometheus:v2.2.1"
          imagePullPolicy: "IfNotPresent"
          args:
            - --config.file=/etc/config/prometheus.yml
            - --storage.tsdb.path=/data
            - --web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries
            - --web.console.templates=/etc/prometheus/consoles
            - --web.enable-lifecycle
          ports:
            - containerPort: 9090
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /-/ready
              port: 9090
            initialDelaySeconds: 30
            timeoutSeconds: 30
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /-/healthy
              port: 9090
            initialDelaySeconds: 30
            timeoutSeconds: 30
          # based on 10 running nodes with 30 pods each
          resources:
            limits:
              cpu: 200m
              memory: 1000Mi
            requests:
              cpu: 200m
              memory: 1000Mi

          volumeMounts:
            - name: config-volume
              mountPath: /etc/config
            - name: prometheus-data
              mountPath: /data
              subPath: ""
            - name: prometheus-rules
              mountPath: /etc/config/rules

      terminationGracePeriodSeconds: 300
      volumes:
        - name: config-volume
          configMap:
            name: prometheus-config
        - name: prometheus-rules
          configMap:
            name: prometheus-rules

  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: prometheus-data
    spec:
      storageClassName: managed-nfs-storage 
      accessModes:
        - ReadWriteOnce
      resources:
        requests:
          storage: "16Gi"

这里呢因为我之前就把nfs动态创建pvc的搭建好了，使用的nfs做的网络存储，所以这里没有演示，可以看我之前的博客，然后这里已经创建好了

[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl get pod -n kube-system
NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
coredns-bccdc95cf-kqxwv              1/1     Running   3          2d4h
coredns-bccdc95cf-nwkbp              1/1     Running   3          2d4h
etcd-k8s-master                      1/1     Running   2          2d4h
kube-apiserver-k8s-master            1/1     Running   2          2d4h
kube-controller-manager-k8s-master   1/1     Running   5          2d4h
kube-flannel-ds-amd64-dc5z9          1/1     Running   1          2d4h
kube-flannel-ds-amd64-jm2jz          1/1     Running   1          2d4h
kube-flannel-ds-amd64-z6tt2          1/1     Running   1          2d4h
kube-proxy-9ltx7                     1/1     Running   2          2d4h
kube-proxy-lnzrj                     1/1     Running   1          2d4h
kube-proxy-v7dqm                     1/1     Running   1          2d4h
kube-scheduler-k8s-master            1/1     Running   5          2d4h
prometheus-0                         2/2     Running   0          3m3s

然后看一下service，我们使用Nodeport类型，端口使用9090。当然也可以使用ingress暴露出去

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat prometheus-service.yaml 
kind: Service
apiVersion: v1
metadata: 
  name: prometheus
  namespace: kube-system
  labels: 
    kubernetes.io/name: "Prometheus"
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec: 
  type: NodePort
  ports: 
    - name: http 
      port: 9090
      protocol: TCP
      targetPort: 9090
  selector: 
    k8s-app: prometheus

现在可以去访问一下了，访问随机端口32276,我们的prometheus已经部署成功

[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl create -f prometheus-service.yaml 
[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl get svc -n kube-system
NAME         TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)                  AGE
kube-dns     ClusterIP   10.1.0.10    <none>        53/UDP,53/TCP,9153/TCP   2d4h
prometheus   NodePort    10.1.58.1    <none>        9090:32276/TCP           22s

一个非常简洁的UI页面，没有什么好的功能，很难满足企业UI的要求的，不过只在这里做一个调试，上面主要写promQL的表达式的，怎么去查这个数据，就好比mysql的SQL,去查询出你的数据，可以在status里面去进行调试，而里面的config配置文件我们增加了告警预值，增加了对nodeport的支持还有指定了alertmanager的地址，然后rules，我们也是规划了两块，一个是通用规则，一个是node节点规则，主要监控三大块，内存、磁盘、CPU
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
现在查看CPU的利用率，一般都是使用Grafana去展示

五、在K8S平台部署Grafana
这里也是用statefulset去做的，也是自动创建pv，定义的端口是30007

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat grafana.yaml 
apiVersion: apps/v1 
kind: StatefulSet 
metadata:
  name: grafana
  namespace: kube-system
spec:
  serviceName: "grafana"
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: grafana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: grafana
    spec:
      containers:
      - name: grafana
        image: grafana/grafana
        ports:
          - containerPort: 3000
            protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: 100m            
            memory: 256Mi          
          requests:
            cpu: 100m            
            memory: 256Mi
        volumeMounts:
          - name: grafana-data
            mountPath: /var/lib/grafana
            subPath: grafana
      securityContext:
        fsGroup: 472
        runAsUser: 472
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: grafana-data
    spec:
      storageClassName: managed-nfs-storage 
      accessModes:
        - ReadWriteOnce
      resources:
        requests:
          storage: "1Gi"

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: grafana
  namespace: kube-system
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - port : 80
    targetPort: 3000
    nodePort: 30007
  selector:
app: grafana

默认账号密码都是admin
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
首先我们将prometheus做为数据源，添加一个数据源并选择prometheus

添加一个URL地址，可以写你访问UI页面的地址也可以写service的地址

[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl get svc -n kube-system
NAME         TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)                  AGE
grafana      NodePort    10.1.246.143   <none>        80:30007/TCP             11m
kube-dns     ClusterIP   10.1.0.10      <none>        53/UDP,53/TCP,9153/TCP   2d5h
prometheus   NodePort    10.1.58.1      <none>        9090:32276/TCP           40m

Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S

查看数据源已经有一个了
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S

六、监控K8S集群中Pod、Node、资源对象
 Pod
kubelet的节点使用cAdvisor提供的metrics接口获取该节点所有Pod和容器相关的性能指标数据。
也就是kubelet会暴露两个接口地址：
https://NodeIP:10255/metrics/cadvisor 只读
https://NodeIP:10250/metrics/cadvisor kubelet的API,授权没问题的话可以做任何操作
可以在node节点去看一下，这个端口主要用作于访问kubelet的一些API鉴权，和提供一些cAdvisor指标用的，咱们部署prometheus的时候，就已经开始收集cAdvisor数据了，为什么会采集，因为prometheus配置文件就已经去定义怎么去采集数据了

[root@k8s-node1 ~]# netstat -antp |grep 10250
tcp6       0      0 :::10250                :::*                    LISTEN      107557/kubelet      
tcp6       0      0 192.168.30.22:10250     192.168.30.23:58692     ESTABLISHED 107557/kubelet      
tcp6       0      0 192.168.30.22:10250     192.168.30.23:46555     ESTABLISHED 107557/kubelet

 Node
使用node_exporter收集器采集节点资源利用率。
https://github.com/prometheus/node_exporter
使用文档：https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/

 资源对象
kube-state-metrics采集了k8s中各种资源对象的状态信息，
https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics

现在导入一个能够查看pod数据的模版，也就是通过模版更能直观去展示这些数据

七、使用Grafana可视化展示Prometheus监控数据

推荐模板：也就是在grafana共享中心里面的，也就是别人写的模版上传到这里库里面的，自己也可以写，写完上传上去，别人也可以访问到，下面是模版的id,只要获取这个ID，就能使用这个模版了，只要这个模版，后端提供执行promeQL,只要有数据就能帮你展示出来
Grafana.com
• 集群资源监控：3119
• 资源状态监控：6417
• Node监控：9276

现在使用这个3319模版，来展示我们的集群的资源，打开添加模版，选择dashboard
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S

选择导入模版

写入3119,它能自动帮你识别这个模版的名字

因为这些都有数据了，所以就直接能查看到所有集群的资源
下面这个是网络IO的图表，一个是接收，一个是发送

Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
下面这个是集群内存的使用情况
这里是4G，只识别了3.84G,使用2.26G，CPU是双核，使用了0.11，右边这个是集群文件系统，但是没有显示出来，我们可以看一下它PromQL怎么写的，把这个写promQL拿到promQL Ui上测试一下有没有数据，一般是没有匹配到数据导致的
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
来看一下这个怎么解决

拿这个数据去比对，找到数据，一点一点去删除，现在我们找到数据了，这里是匹配的你节点的名称，根据这个我们去找，因为这个模版是别人上传的，我们自己用肯定根据自己的内容去匹配，这里可以去匹配相关的promQL,然后改一下我们grafana的promQL,现在是获取到数据了
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S

另外我们可能还做一些其他的模版的监控，可以在它Grafana的官方去找一些模版，但是有的可能不能用，自己需要去修改，比如输入k8s,这里是监控etcd集群的

Node
使用node_exporter收集器采集节点资源利用率。
https://github.com/prometheus/node_exporter
使用文档：https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/

这个目前没有使用pod去部署，因为没有展示到一个磁盘的使用率，官方给出了一个statfulset的方式，无法展示磁盘，不过也可以以一个守护进程的方式部署在node 节点上，这个部署也比较简单，以二进制的方式去部署，在宿主机上启动一个就可以了

看一下这个脚本，是以systemd去过滤服务启动监控的状态，如果守护进程挂了话，也会被Prometheus采集到也就是下面这个参数
--collector.systemd --collector.systemd.unit-whitelist=(docker|kubelet|kube-proxy|flanneld).service

[root@k8s-node1 ~]# bash node_exporter.sh 
#!/bin/bash

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.17.0/node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz

tar zxf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-0.17.0.linux-amd64 /usr/local/node_exporter

cat <<EOF >/usr/lib/systemd/system/node_exporter.service
[Unit]
Description=https://prometheus.io

[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter --collector.systemd --collector.systemd.unit-whitelist=(docker|kubelet|kube-proxy|flanneld).service

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl enable node_exporter
systemctl restart node_exporter

prometheus是主动的去采集资源的指标，而不是被动的被监控端推送这些数据
然后使用的是9276这个模版，我们可以先让这个模版导入进来
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S

[root@k8s-node1 ~]# ps -ef |grep node_ex
root       5275      1  0 21:59 ?        00:00:03 /usr/local/node_exporter/node_exporter --collector.systemd --collector.systemd.unit-whitelist=(docker|kubelet|kube-proxy|flanneld).service
root       7393  81364  0 22:15 pts/1    00:00:00 grep --color=auto node_ex

选择nodes ,这里可以看到两个节点的资源状态

Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
获取网络带宽失败，然后我们可以去测这个promeQL，一般这个情况就是查看网卡的接口名称，有的是eth0，有的是ens32,ens33，这个根据自己的去写

点击这个保存

Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
现在就有了

K8s资源对象的监控
具体实现 kube-state-metrics ,这种类型pod/deployment/service
这个组件是官方开发的，通过API去获取k8s资源的状态，通过metrics来完成数据的采集。比如副本数是多少，当前是什么状态了，是获取这些的
当然github上都有这些，只需要把国外的源换成国外的就可以了，或者换成我的，我已经把镜像上传到docker hub上了。
https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus

创建rbac授权规则

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat kube-state-metrics-rbac.yaml 
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: kube-state-metrics
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - configmaps
  - secrets
  - 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: Role
metadata:
  name: kube-state-metrics-resizer
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - pods
  verbs: ["get"]
- apiGroups: ["extensions"]
  resources:
  - deployments
  resourceNames: ["kube-state-metrics"]
  verbs: ["get", "update"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: kube-state-metrics
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: kube-state-metrics
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: kube-state-metrics-resizer
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system

创建deployment

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat kube-state-metrics-deployment.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: kube-state-metrics
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    version: v1.3.0
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: kube-state-metrics
      version: v1.3.0
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: kube-state-metrics
        version: v1.3.0
      annotations:
        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
    spec:
      priorityClassName: system-cluster-critical
      serviceAccountName: kube-state-metrics
      containers:
      - name: kube-state-metrics
        image: zhaocheng172/kube-state-metrics:v1.3.0
        ports:
        - name: http-metrics
          containerPort: 8080
        - name: telemetry
          containerPort: 8081
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
          timeoutSeconds: 5
      - name: addon-resizer
        image: zhaocheng172/addon-resizer:1.8.3
        resources:
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 30Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 30Mi
        env:
          - name: MY_POD_NAME
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.name
          - name: MY_POD_NAMESPACE
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.namespace
        volumeMounts:
          - name: config-volume
            mountPath: /etc/config
        command:
          - /pod_nanny
          - --config-dir=/etc/config
          - --container=kube-state-metrics
          - --cpu=100m
          - --extra-cpu=1m
          - --memory=100Mi
          - --extra-memory=2Mi
          - --threshold=5
          - --deployment=kube-state-metrics
      volumes:
        - name: config-volume
          configMap:
            name: kube-state-metrics-config
---
# Config map for resource configuration.
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: kube-state-metrics-config
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: kube-state-metrics
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
data:
  NannyConfiguration: |-
    apiVersion: nannyconfig/v1alpha1
    kind: NannyConfiguration

创建暴露的端口，这里使用的是service

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat kube-state-metrics-service.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    kubernetes.io/name: "kube-state-metrics"
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'
spec:
  ports:
  - name: http-metrics
    port: 8080
    targetPort: http-metrics
    protocol: TCP
  - name: telemetry
    port: 8081
    targetPort: telemetry
    protocol: TCP
  selector:
k8s-app: kube-state-metrics

部署成功之后，导入模版就能监控到我们的数据

[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl get pod,svc -n kube-system
NAME                                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/coredns-bccdc95cf-kqxwv               1/1     Running   3          2d9h
pod/coredns-bccdc95cf-nwkbp               1/1     Running   3          2d9h
pod/etcd-k8s-master                       1/1     Running   2          2d9h
pod/grafana-0                             1/1     Running   0          4h60m
pod/kube-apiserver-k8s-master             1/1     Running   2          2d9h
pod/kube-controller-manager-k8s-master    1/1     Running   5          2d9h
pod/kube-flannel-ds-amd64-dc5z9           1/1     Running   1          2d9h
pod/kube-flannel-ds-amd64-jm2jz           1/1     Running   1          2d9h
pod/kube-flannel-ds-amd64-z6tt2           1/1     Running   1          2d9h
pod/kube-proxy-9ltx7                      1/1     Running   2          2d9h
pod/kube-proxy-lnzrj                      1/1     Running   1          2d9h
pod/kube-proxy-v7dqm                      1/1     Running   1          2d9h
pod/kube-scheduler-k8s-master             1/1     Running   5          2d9h
pod/kube-state-metrics-6474469878-6kpxv   1/2     Running   0          4s
pod/kube-state-metrics-854b85d88-zl777    2/2     Running   0          35s
pod/prometheus-0                          2/2     Running   0          5h40m

还是刚才步骤一样，导入一个6417的模版
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
数据现在已经展示出来了，它会从target里面获取到这些数据，也就是这个来提供的，由prometheus自动的发现了。它这个发现是根据里面的一个注解来获取的，也就是在service里面
annotations:
prometheus.io/scrape: 'true'
也就是声明了部署了哪些应用，可以被prometheus去自动的发现,如果加这条规则，prometheus会自动把这些带注解的监控到，也就是自己部署的应用，并提供相应的指标，也能自动发现这些状态。
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S

磁盘这里需要更改一个因为这里更新了，添加bytes

下面这里是pod的容量，最大可以创建的数量，也就是kubelet去限制的，总共一个节点可以创建330个pod,已经分配24个。

Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
小结：
所以有了这些监控，基本上就能了解k8s的基本资源的使用状态了

八、告警规则与告警通知
在K8S中部署Alertmanager

说在前面的话，在k8s使用告警使用的是Alertmanager，先定义监控预值的规则，比如node的内存到达60%，才能告警，先定义好这些规则，如果prometheus采集的指标，匹配到这个规则，就是为真的话，它会发送告警，会将这个个告警信息推送给 
Alertmanager,Alertmanager经过一系列的处理，最终发送到告警人手上，可以是webhook，email,钉钉，企业微信，目前我们拿email来做以下实例，企业微信需要注册企业的一些相关信息营业执照等，而webhook需要对接第三方的系统调一个接口去传值，email默认都支持，prometheus原生是不支持钉钉的,如果想支持的话，需要找第三方，做这个数据转换的组件。因为promethes传入的数据，它与钉钉传入的数据是不匹配的，所有有中间的程序数据之间进行转换，现在也有开源的可以去实现。

基本流程就行这样的，我们定义的规则都是在prometheus中
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
在K8S中部署Alertmanager

部署Alertmanager
配置Prometheus与Alertmanager通信
配置告警
prometheus指定rules目录
configmap存储告警规则
configmap挂载到容器rules目录
增加alertmanager告警配置

这里是定义谁发送这个告警信息的，谁接收这个邮件

[root@k8s-master prometheus-k8s]# vim alertmanager-configmap.yaml 
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: alertmanager-config
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists
data:
  alertmanager.yml: |
    global:
      resolve_timeout: 5m
      smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'
      smtp_from: 'baojingtongzhi@163.com'
      smtp_auth_username: 'baojingtongzhi@163.com'
      smtp_auth_password: 'liang123'

    receivers:
    - name: default-receiver
      email_configs:
      - to: "17733661341@163.com"

    route:
      group_interval: 1m
      group_wait: 10s
      receiver: default-receiver
      repeat_interval: 1m

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat alertmanager-deployment.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: alertmanager
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: alertmanager
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    version: v0.14.0
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: alertmanager
      version: v0.14.0
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: alertmanager
        version: v0.14.0
      annotations:
        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
    spec:
      priorityClassName: system-cluster-critical
      containers:
        - name: prometheus-alertmanager
          image: "prom/alertmanager:v0.14.0"
          imagePullPolicy: "IfNotPresent"
          args:
            - --config.file=/etc/config/alertmanager.yml
            - --storage.path=/data
            - --web.external-url=/
          ports:
            - containerPort: 9093
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /#/status
              port: 9093
            initialDelaySeconds: 30
            timeoutSeconds: 30
          volumeMounts:
            - name: config-volume
              mountPath: /etc/config
            - name: storage-volume
              mountPath: "/data"
              subPath: ""
          resources:
            limits:
              cpu: 10m
              memory: 50Mi
            requests:
              cpu: 10m
              memory: 50Mi
        - name: prometheus-alertmanager-configmap-reload
          image: "jimmidyson/configmap-reload:v0.1"
          imagePullPolicy: "IfNotPresent"
          args:
            - --volume-dir=/etc/config
            - --webhook-url=http://localhost:9093/-/reload
          volumeMounts:
            - name: config-volume
              mountPath: /etc/config
              readOnly: true
          resources:
            limits:
              cpu: 10m
              memory: 10Mi
            requests:
              cpu: 10m
              memory: 10Mi
      volumes:
        - name: config-volume
          configMap:
            name: alertmanager-config
        - name: storage-volume
          persistentVolumeClaim:
            claimName: alertmanager

查看我们的pvc这里也是使用的我们的自动供给managed-nfs-storage
[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat alertmanager-pvc.yaml 
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: alertmanager
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists
spec:
  storageClassName: managed-nfs-storage 
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: "2Gi"

这里使用的是类型为cluster IP

[root@k8s-master prometheus-k8s]# cat alertmanager-service.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: alertmanager
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    kubernetes.io/name: "Alertmanager"
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 9093
  selector:
    k8s-app: alertmanager 
  type: "ClusterIP"

然后把我们的资源都创建好

[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl create -f alertmanager-configmap.yaml 
[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl create -f alertmanager-deployment.yaml 
[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl create -f alertmanager-pvc.yaml 
[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl create -f alertmanager-service.yaml 
[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl get pod -n kube-system
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alertmanager-5d75d5688f-xw2qg         2/2     Running   0          66s
coredns-bccdc95cf-kqxwv               1/1     Running   2          6d
coredns-bccdc95cf-nwkbp               1/1     Running   2          6d
etcd-k8s-master                       1/1     Running   1          6d
grafana-0                             1/1     Running   0          14h
kube-apiserver-k8s-master             1/1     Running   1          6d
kube-controller-manager-k8s-master    1/1     Running   2          6d
kube-flannel-ds-amd64-dc5z9           1/1     Running   1          5d23h
kube-flannel-ds-amd64-jm2jz           1/1     Running   1          5d23h
kube-flannel-ds-amd64-z6tt2           1/1     Running   1          6d
kube-proxy-9ltx7                      1/1     Running   2          6d
kube-proxy-lnzrj                      1/1     Running   1          5d23h
kube-proxy-v7dqm                      1/1     Running   1          5d23h
kube-scheduler-k8s-master             1/1     Running   2          6d
kube-state-metrics-6474469878-lkphv   2/2     Running   0          98m
prometheus-0                          2/2     Running   0          15h

然后也可以在我们的prometheus上看到我们设置的告警规则
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S
然后我们测试一下我们的告警，修改一下我们的prometheus的rules
把node磁盘资源设置为>20 就报警

[root@k8s-master prometheus-k8s]# vim prometheus-rules.yaml 

- alert: NodeFilesystemUsage
        expr: 100 - (node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} * 100) > 20

重建一下pod，这里会自动启动，查看prometheus,已经生效，另外上产环境都是去调用api，发送一个信号给rules,这里我是重建的，也可以找一些网上的其他文章
[root@k8s-master prometheus-k8s]# kubectl delete pod prometheus-0 -n kube-system
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查看Alerts，这里会变颜色，等会会变成红色，也就是alertmanager它是有一个处理的逻辑的，还是比较复杂的，它会设计到一个静默，就是告警收敛这一块，还有一个分组，还有一个再次等待的的确认，所有不是一触发就发送
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粉红色其实已经将告警推送给Alertmanager了，也就是这个状态下才去发送这个告警信息
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