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Promethues（八） 監控kubernetes

2020-09-14 10:33:35 其他

prometheus相關的服務都部署在monitoring這個namespace下

部署prometheus服務

  1. 創建namespace

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ cat>1-namespace.yml<<EOF
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: monitoring
EOF

  2. 創建prometheus對應的組態檔，利用kubernetes的ConfigMap

    $ cd /opt/k8s/prometheus 
$ cat>2-prom-cnfig.yml<<EOF
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prom-config
  namespace: monitoring
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 15s
      scrape_timeout: 15s
    scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'
      static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
EOF

  3. 創建用來存盤prometheus資料的pv、pvc（采用本地存盤、可以通過搭建NFS、GlusterFs等分布式檔案系統代替）

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ cat>3-prom-pv.yml<<EOF
kind: PersistentVolume
apiVersion: v1
metadata:
  namespace: monitoring
  name: prometheus
  labels:
    type: local
    app: prometheus
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: /opt/k8s/prometheus/data
---

kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
  namespace: monitoring
  name: prometheus-claim
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi 
EOF

  4. 創建啟動prometheus的檔案，以deployment形式部署，外部訪問通過NodePort型別的service

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ cat>4-prometheus.yml<<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
  labels:
    app: prometheus
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus:v2.16.0
        args:
        - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
        - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
        - "--storage.tsdb.retention=7d"
        - "--web.enable-lifecycle"
        ports:
        - containerPort: 9090
        volumeMounts:
        - mountPath: "/prometheus"
          subPath: prometheus
          name: data
        - mountPath: "/etc/prometheus"
          name: config
        resources:
          requests:
            cpu: 500m
            memory: 2Gi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 2Gi
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: prom-config
      - name: data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: prometheus-claim
	     
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: monitoring
  name: prometheus
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 9090
      targetPort: 9090
      nodePort: 9090
  selector:
    app: prometheus
   
EOF
    • 在Prometheus的啟動命令中，傳入了引數storage.tsdb.path、storage.tsdb.retention分別指定了Prometheus資料存盤路徑、存盤時間
    • web.enable-lifecycle 當配置資訊變更后通過/-/reload重新加載新的配置內容，不用重啟服務

  5. 啟動Prometheus服務

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ mkdir data & chmod -R 777 data
$ kubectl create -f 1-namespace.yml -f 2-prom-cnfig.yml -f 3-prom-pv.yml -f 4-prometheus.yml

  6. 查看組件狀態，確保所有服務正常啟動

    $ kubectl get all -n monitoring
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/prometheus-57cf64764d-xqnvl   1/1     Running   0          51s

NAME                 TYPE       CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)         AGE
service/prometheus   NodePort   10.254.209.164   <none>        9090:9090/TCP   51s

NAME                         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/prometheus   1/1     1            1           51s

NAME                                    DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/prometheus-57cf64764d   1         1         1       51s

  7. 界面訪問

和kubernetes監控相關的技術

  • cAdvisor google 開源的一款容器監控方案，收集容器自身的各種資源使用、性能相關資訊，通過resutful API的形式提供給外部，kubernetes把cAdvisor對應的功能集成到了kubelet中，所以不需要再單獨部署，直接從kubelet獲取，并且kubelet還對容器資訊進行summary，以pod為單位供外部呼叫，
  • metrics-server 是kubernetes核心監控流程中的一個組件，是Heapster的替代方案，從kubelet指標介面中獲取資訊，主要是CPU、Memory，再通過API server暴露出去，主要供kubectl top、HPA等kubernetes組件使用，只在記憶體中存盤最后一次獲取到的指標資訊，不負責資料存盤
  • kube-state-metrics 通過監聽 API Server 生成有關資源物件的狀態指標，比如 Deployment、replica sets等，只在記憶體中存盤最后一次獲取到的指標資訊，不負責資料存盤
  • node-exporter Prometheus官方提供的，專門用來收集*NIX系統自身、以及對應硬體的指標資訊
  • kube-prometheus 一站式的kubernetes監控方案，將node-exporter、prometheus、kube-state-metrics、Grafana、metrics-server等組件收集起來，提供了更加便捷的腳本供使用者快速搭建一個完整的監控平臺，

kubernetes監控內容

  • 對集群自身狀態的監控 ，如節點自身的CPU、Memory、IO、Network等資訊
  • kubernetes系統自身組件的監控如 kube-schedule-manager、kube-proxy、kubelet等
  • 集群中運行容器的監控，如容器、Pod等為單元的CPU、Memory資訊
  • 集群中編排組件對應的指標監控，如Deployment、Daemonset等

本文采用自己部署組件的形式，看如何一步一步搭建一個監控平臺，對于有快速搭建需求的，可以參考 kube-prometheus

部署node-exporter

因為要監控每一個節點，所以采用Daemonset控制器來部署node-exporter，在每個節點上都運行一個Pod

  1. 啟動檔案

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ cat>5-node-exporter.yml<<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    app: node-exporter
  name: node-exporter
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: node-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: node-exporter
    spec:
      containers:
      - name: node-exporter
        image: 192.168.0.107/prometheus/node-exporter:v0.18.1
        args:
        - --web.listen-address=:9100
        - --path.procfs=/host/proc
        - --path.sysfs=/host/sys
        - --path.sysfs=/host/sys
        - --path.rootfs=/host/root
        - --no-collector.hwmon
        - --collector.filesystem.ignored-mount-points=^/(dev|proc|sys|var/lib/docker/.+)($|/)
        - --collector.filesystem.ignored-fs-types=^(autofs|binfmt_misc|cgroup|configfs|debugfs|devpts|devtmpfs|fusectl|hugetlbfs|mqueue|overlay|proc|procfs|pstore|rpc_pipefs|securityfs|sysfs|tracefs)$
        resources:
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 180Mi
          requests:
            cpu: 102m
            memory: 180Mi
        ports:
        - containerPort: 9100
        volumeMounts:
        - mountPath: /host/proc
          name: proc
          readOnly: false
        - mountPath: /host/sys
          name: sys
          readOnly: false
        - mountPath: /host/root
          mountPropagation: HostToContainer
          name: root
          readOnly: true
      hostNetwork: true
      hostPID: true
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
      securityContext:
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 65534
      
      tolerations:
      - operator: Exists
      volumes:
      - hostPath:
          path: /proc
        name: proc
      - hostPath:
          path: /sys
        name: sys
      - hostPath:
          path: /
        name: root
  
EOF

  2. 啟動node-exporter

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ kubectl create -f 5-node-exporter.yml 
$ kubectl -n monitoring get pod | grep node
node-exporter-854vr           1/1     Running   6          50m
node-exporter-lv9pv           1/1     Running   0          50m

  3. 通過prometheus收集node-exporter的指標資訊

    因為集群的節點之后可能會動態擴容和縮減，所以不便采用靜態配置的形式，Prometheus給我們提供了Kubernetes對應的服務發現功能，可以實作對Kubernetes的動態監控，其中對節點的監控利用node的服務發現方式，在prometheus的組態檔中追加如下配置（對應的2-prom-cnfig.yml也需要追加，否則Configmap重建后這些資訊就丟掉了）

    $ kubectl -n monitoring edit configmaps prom-config


    - job_name: "kubernetes-nodes"
    kubernetes_sd_configs:
    - role: node
    relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      regex: '(.*):10250'
      replacement: '${1}:9100'
      target_label: __address__
      action: replace
    - action: labelmap
      regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)

    追加完成后執行如下命令，重新加載配置項，至于為何這樣配置，后面章節配置原理具體講解

    $ curl -XPOST http://192.168.0.107:9090/-/reload

    此時，prometheus就會嘗試獲取集群node資訊，查看promethes的日志資訊，會發現如下錯誤提示

    level=error ts=2020-03-22T10:37:13.856Z caller=klog.go:94 component=k8s_client_runtime func=ErrorDepth msg="/app/discovery/kubernetes/kubernetes.go:333: Failed to list *v1.Node: nodes is forbidden: User \"system:serviceaccount:monitoring:default\" cannot list resource \"nodes\" in API group \"\" at the cluster scope"

    意思是用默認的serviceaccount不能 list *v1.Node，因此需要我們為Prometheus重新創建serviceaccount，并賦予相應的權限

  4. 創建prometheus對應的serviceaccount,并賦予相應的權限

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ cat>6-prometheus-serivceaccount-role.yaml<<EOF
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus-k8s
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes/proxy
  - nodes
  - namespaces
  - endpoints
  - pods
  - services
  verbs: ["get","list","watch"]
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes/metrics
  verbs: ["get"]
- nonResourceURLs:
  - /metrics
  verbs: ["get"]
- apiGroups:
  - extensions
  resources:
  - ingresses
  verbs: ["get", "list", "watch"]

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus-k8s
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus-k8s
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring

EOF


    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ kubectl create -f 6-prometheus-serivceaccount-role.yaml

    修改Prometheus的啟動yaml，追加serivceaccount配置,重啟Prometheus

    ...
spec:
  serviceAccountName: prometheus-k8s
  containers:
  - name: prometheus                 
...

    查看prometheus監控物件串列

kubernetes_sd_config 配置原理詳解

  1. 目標地址查找

    當kubernetes_sd_config配置的role是node時，prometheus啟動后會呼叫kubernetes的 LIST Node API獲取node相關資訊，并從node物件中獲取IP和PORT來構成監控地址，

    其中IP獲取按照如下順序InternalIP, ExternalIP, LegacyHostIP, HostName查找

    Port值默認采用Kubelet的HTTP port，

    通過如下命令可查看 list Node介面回傳的IP 和 Port資訊

    $ kubectl get node -o=jsonpath='{range .items[*]}{.status.addresses}{"\t"}{.status.daemonEndpoints}{"\n"}{end}'
[map[address:192.168.0.107 type:InternalIP] map[address:master type:Hostname]]  map[kubeletEndpoint:map[Port:10250]]
[map[address:192.168.0.114 type:InternalIP] map[address:slave type:Hostname]]   map[kubeletEndpoint:map[Port:10250]]

    上述回傳結果表示集群中有兩個節點，構成的taget地址分別是

    192.168.0.107:10250
192.168.0.114:10250

  2. relabe_configs

    Relabeling可以讓Prometheus在抓取資料之前動態的修改標簽的值，Prometheus有許多默認標簽，其中下面幾個和我們處理有關

    • __address__:初始化時會設定成目標地址對應的<host>:<port>
    • instance:__address__標簽的值經過Relabel階段后，會設定給標簽 instance, 即instance是__address__標簽經過Relabel后的值
    • __scheme__ :默認值 http
    • __metrics_path__ 默認值 /metrics

    Prometheus拉取指標資訊的目的地址是把這幾個標簽連接起來__scheme__://instance/__metrics_path__

  3. 我們啟動node-expeorter后，在各個節點的:9100/metrics上暴露了node指標資訊，然后在prometheus中追加了如下配置段

    - job_name: "kubernetes-nodes"
    kubernetes_sd_configs:
    - role: node
    relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      regex: '(.*):10250'
      replacement: '${1}:9100'
      target_label: __address__
      action: replace
    - action: labelmap
      regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)

    其中relabel_configs的第一個配置片段

      - source_labels: [__address__]
     regex: '(.*):10250'
     replacement: '${1}:9100'
     target_label: __address__
     action: replace
    • 通過regex從__address__中匹配出IP地址
    • replacement：對應的值設定成 ${IP}:9100
    • target_label: 將__address__的值替換成replacement，即 ${IP}:9100

    經過這些步驟后，拼接成的獲取指標地址為[http://192.168.0.107:9100/metrics, http://192.168.0.114:9100/metrics],和我們的node-exporter暴露的指標地址匹配，就可以拉取Node的指標資訊了

    另外因為prometheus會將node對應的標簽變成__meta_kubernetes_node_label_<labelname>，所以追加了一個labelmap的動作，再把這些標簽名字還原出來

  4. 完整配置例子參考prometheus-kubernetes

追加收集kubelete提供的指標

kubelet會收集一些api server 、etcd等服務的指標資訊,可以通過如下命令查看

$ kubectl get --raw https://192.168.0.107:10250/metrics
  • 其中10250是kubelet的默認監聽埠

接下來通過在promehteus中追加配置，讓promehteus拉取這些資訊

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

追加收集cAdvisor指標,實作對集群容器的監控

kubelet默認集成了cAdvisor，用來對集群中容器資訊進行收集，Kubernetes 1.7.3以及之后的版本中，把cAdvisor收集的指標資訊(以container_開頭）從Kubelet對應的/metrics中移除了，所以需要額外配置一個收集cAdvisor的job，cAdvisor指標呼叫命令

$ kubectl get --raw https://192.168.0.107:6443/api/v1/nodes/master/proxy/metrics/cadvisor
  • 其中10250是kubelet的默認監聽埠

接下來通過在promehteus中追加配置，讓promehteus拉取這些資訊

- job_name: "kubernetes-cadvisor"
  scheme: https
  tls_config:
    ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
  bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
  kubernetes_sd_configs:
  - role: node
  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

添加完成后重新load 組態檔，查看prometheus監控物件串列

完整的組態檔如下

$ cd /opt/k8s/prometheus
$ cat 2-prom-cnfig.yml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prom-config
  namespace: monitoring
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 15s
      scrape_timeout: 15s
    scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'
      static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
    - job_name: "kubernetes-nodes"
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        regex: '(.*):10250'
        replacement: '${1}:9100'
        target_label: __address__
        action: replace
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
    - job_name: "kubernetes-kubelet"
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
    - job_name: "kubernetes-cadvisor"
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
      - target_label: __address__
        replacement: kubernetes.default.svc:443
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
        regex: (.+)
        target_label: __metrics_path__
        replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor

部署grafana

  1. 創建用來存盤grafana資料的pv、pvc（采用本地存盤、可以通過搭建NFS、GlusterFs等分布式檔案系統代替）

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ cat>7-grafana-pv.yml<<EOF
kind: PersistentVolume
apiVersion: v1
metadata:
  namespace: monitoring
  name: grafana
  labels:
    type: local
    app: grafana
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: /opt/k8s/prometheus/grafana-pvc
---

kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
  namespace: monitoring
  name: grafana-claim
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi 
EOF

  2. grafana部署檔案

    $ cd /opt/k8s/prometheus
$ cat>8-grafana.yml<<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: grafana
  name: grafana
  namespace: monitoring
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: grafana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: grafana
    spec:
      containers:
      - image: grafana/grafana:6.6.2
        name: grafana
        ports:
        - containerPort: 3000
          name: http
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /api/health
            port: http
        resources:
          limits:
            cpu: 200m
            memory: 400Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - mountPath: /var/lib/grafana
          name: grafana-pvc
          readOnly: false
          subPath: data
        - mountPath: /etc/grafana/provisioning/datasources
          name: grafana-pvc
          readOnly: false
          subPath: datasources
        - mountPath: /etc/grafana/provisioning/dashboards
          name: grafana-pvc
          readOnly: false
          subPath: dashboards-pro
        - mountPath: /grafana-dashboard-definitions/0
          name: grafana-pvc
          readOnly: false
          subPath: dashboards
      nodeSelector:
        beta.kubernetes.io/os: linux
      securityContext:
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 65534
      volumes:
      - name: grafana-pvc
        persistentVolumeClaim:
          claimName: grafana-claim

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: monitoring
  name: grafana
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 3000
      targetPort: 3000
      nodePort: 3000
  selector:
    app: grafana
  
EOF

  3. 啟動grafana

    1. 創建grafana掛載目錄

      $ cd /opt/k8s/prometheus
$ mkdir -p grafana-pvc/data
$ mkdir -p grafana-pvc/datasources
$ mkdir -p grafana-pvc/dashboards-pro
$ mkdir -p grafana-pvc/dashboards

$ chmod -R 777 grafana-pvc
      • data目錄存放grafana的資料
      • datasources存放預定義的資料源
      • dashboards-pro存放dashboards管理檔案，其中配置的dashboard的檔案地址指向grafana-pvc/dashboards掛載到容器中的地址/grafana-dashboard-definitions/0
      • dashboards存放真正的dashboards定義檔案（json）

    2. 創建默認的資料源檔案

      $ cd /opt/k8s/prometheus/grafana-pvc/datasources
$ cat > datasource.yaml<<EOF
apiVersion: 1
datasources:
- name: Prometheus
  type: prometheus
  access: proxy
  url: http://prometheus.monitoring.svc:9090

EOF

    3. 創建默認的dashboards管理檔案

      $ cd /opt/k8s/prometheus/grafana-pvc/dashboards-pro
$ cat >dashboards.yaml<<EOF
apiVersion: 1
providers:
- name: '0'
  orgId: 1
  folder: ''
  type: file
  editable: true
  updateIntervalSeconds: 10
  allowUiUpdates: false
  options:
    path: /grafana-dashboard-definitions/0
EOF

    4. 創建默認的dashboard定義檔案

      可以到 a collection of shared dashboards,找到自己需要的dashboard模版，下載對應的json檔案將對應檔案存放到/opt/k8s/prometheus/grafana-pvc/dashboards）,這里作為示例，下載1 Node Exporter for Prometheus Dashboard CN v20191102,對應的ID是8919，

      $ cd /opt/k8s/prometheus/grafana-pvc/dashboards
$ wget https://grafana.com/api/dashboards/8919/revisions/11/download -o node-exporter-k8s.json

      因為模版中的資料源默認用的是${DS_PROMETHEUS_111},從界面匯入時有配置項供替換，我們直接下載json檔案，所以通過直接修改檔案，把資料源改成我們在/opt/k8s/prometheus/grafana-pvc/datasources下配置的資料源

      $ cd /opt/k8s/prometheus/grafana-pvc/dashboards
$ sed -i "s/\${DS_PROMETHEUS_111}/Prometheus/g" node-exporter-k8s.json

      修改title

      ...
"timezone": "browser",
"title": "k8s-node-monitoring", 

     ...

    5. 啟動

      $ cd /opt/k8s/prometheus/
$ kubectl create -f 7-grafana-pv.yml 8-grafana.yml

  4. 通過界面查看，因為我們已經默認設定過資料源、dashboard等資訊，可以直接查看對應的dashboard

在部署grafana時，我們配置了默認的資料源、dashboard等資訊，主要是為了實作，系統部署后這些默認監控指標可以直接觀察，不需要實施人員現場配置，
其他的監控例如使用 Kube-state-metrics以及cAdvisor metrics實作對集群中Deployment、StatefulSet、容器、pod的監控也可以采用這種形式來實作，如可以利用1. Kubernetes Deployment Statefulset Daemonset metrics作為模版，稍微修改滿足我們的監控需要，這里就不再展示具體步驟，讀者可以自行嘗試，

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