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1 prometheus基础知识

1.1 prometheus简介

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。和Kubernetes类似，它也发源于Google的Borg体系，其原型为Borgmon，是一个几乎与Borg同时诞生的内部监控系统，由工作在SoundCloud的Google前员工在 2012年创建。之后作为社区开源项目进行开发，并于2015年正式发布。

2016年，Prometheus正式加入CNCF（Cloud Native Computing Foundation），是仅次于Kubernetes的第二个项目，目前已经全面接管了 Kubernetes项目的整套监控体系。

github地址：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/releases

其版本与k8s版本有对应关系：

 

1.2 prometheus优缺点

优点：

• Kubernetes 默认支持,非常适合容器和微服务
• 无依赖，安装方便，上手容易
• 社区活跃，它不仅仅是个工具，而是生态
• 已有很多插件或者exporter，可以适应多种应用场景的数据收集需要
• Grafana 默认支持,提供良好的可视化
• 高效 ，单一Prometheus可以处理百万级的监控指标，每秒处理数十万的数据点

缺点：

• 暂时还不支持集群化。当然，在社区的支持和推动下，可以预期在不久的将来，Prometheus也将会推出完善的集群化方案。

1.3 Prometheus架构和组件说明

metrics，衡量指标;韵律学;量度;指标

基本架构如下：

数据库：prometheus；其他的都是数据采集插件； grafana读取数据并制成图表展示；Alertmanager告警插件

Prometheus Server: 用于收集监控的数据，存储及查询。
是Prometheus架构中的核心部分，负责实现对监控数据的获取、存储及查询。Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。
其次Prometheus Server本身也是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。
Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL，实现对数据的查询以及分析。

以下3个插件主要收集（cpu，磁盘使用率，容器的状态信息）

• kube-state-metrics：获取各种资源的最新状态（pod，deploy）
• node-exporter：采集node节点的数据提供给Prom Server
• prometheus-adapter：获取APIServer的资源指标提供给Prometheus Server

Pushgateway: 用于prometheus无法直接pull的监控部分支持.

service discovery: 服务发现

PromQL: 用于查询和展示

Exporter 提供监控数据的来源：
Exporter分为两类：
一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，如Kubernetes、etcd等；
另一类是因为原有监控目标并不直接支持Prometheus，需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序，如Mysql、JMX等。
对于Exporter，Prometheus Server采用pull的方式来采集数据。

PushGateway ：同样是监控数据的来源。对于由于特定原因，如网络环境不允许等，Prometheus Server不能直接与Exporter进行通信时，可以使用PushGateway来进行中转。内部网络的监控数据主动Push到Gateway中，而和对Exporter一样，Prometheus Server也利用pull的方式从PushGateway采集数据。

Alertmanager ：Prometheus体系中的告警处理中心。
在Prometheus Server中可以设定门限与警报规则。当采集到的数据满足相关规则后，就会产生一条告警。
Alertmanager从 Prometheus Server接收到告警后，会根据事先设定的路径，向外发出告警。
常见的告警发送路径有：电子邮件、PagerDuty、Webhook、Slack等。

数据展示与输出：
Prometheus Server有内置的UI用于展示采集到的监控数据。在该UI上，可以通过各种内置的数学公式对原始数据进行加工，并通过图形化的方式展现出来。
Prometheus Server原生UI的展示方式还是比较基础和单薄，所以目前更多的是通过对接Grafana来进行数据的展示，可以得到更好的展示效果。

此外，Prometheus Server也提供API的方式来实现对监控数据的访问。

组件说明：

Metrics Server

是Kubernetes中资源使用情况的聚合器，收集数据给kubernetes集群内使用。
Metrics Server从Kubelets收集资源指标，并通过Metrics API将它们暴露在Kubernetes apiserver中，供水平Pod Autoscaler和垂直Pod Autoscaler使用。
kubectl top还可以访问Metrics API，这使得调试自动伸缩管道变得更容易。
Metrics Server不是用于非自动伸缩的目的。例如，不要将其用于将指标转发给监视解决方案，或者作为监视解决方案指标的来源。在这种情况下，请直接从Kubelet /metrics/resource端点收集度量。
Metrics Server提供

• 在大多数集群上工作的单个部署
• 快速自动缩放，每15秒收集一次指标。
• 资源效率，为集群中的每个节点使用1毫秒的CPU内核和2 MB的内存。
• 可扩展支持多达5000个节点群集。

Metrics与k8s各版本之间关系：

Prometheus Operator

prometheus-operator官方地址：https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator
是运行在Kubernetes之上的监控和告警工具。

部署时不用创建和修改prometheus的配置文件，所有的操作通过创建prometheus自己的资源对象来实现。对于监控配置的修改可以做到实时生效。

Prometheus Operator的本职就是一组用户自定义的CRD资源以及Controller的实现，Prometheus Operator负责监听这些自定义资源的变化，并且根据这些资源的定义自动化的完成如Prometheus Server自身以及配置的自动化管理工作。

Prometheus Operator提供了以下功能：

• 创建/毁坏。在Kubernetes namespace中更容易启动一个Prometheus实例，一个特定的应用程序或团队更容易使用的Operator。

• 简单配置。配Prometheus的基础东西，比如在Kubernetes的本地资源versions， persistence，retention policies和replicas。

• Target Services通过标签。基于常见的Kubernetes label查询，自动生成监控target配置；不需要学习Prometheus特定的配置语言

以下是Prometheus Operator的架构图：

架构中的各组成部分以不同的资源方式运行在Kubernetes集群中，它们各自有不同的作用:

• Operator：Operator资源会根据自定义资源（Custom Resource Definition，CRD。  /ˈkʌstəm，定做（制）的/）来部署和管理Prometheus Server，同时监控这些自定义资源事件的变化来做相应的处理，是整个系统的控制中心。

• Prometheus： Prometheus资源是声明性地描述Prometheus部署的期望状态。

• Prometheus Server： Operator根据自定义资源Prometheus类型中定义的内容而部署的Prometheus Server集群，这些自定义资源可以看作用来管理Prometheus Server 集群的StatefulSets资源。

• ServiceMonitor：ServiceMonitor也是一个自定义资源，它描述了一组被Prometheus监控的target列表。该资源通过标签来选取对应的Service Endpoint，让Prometheus Server通过选取的Service来获取Metrics信息。

• Service：Service资源主要用来对应Kubernetes集群中的Metrics Server Pod，提供给ServiceMonitor选取，让Prometheus Server来获取信息。简单说就是Prometheus监控的对象，例如Node Exporter Service、Mysql Exporter Service等。

• Alertmanager：Alertmanager也是一个自定义资源类型，由Operator根据资源描述内容来部署Alertmanager集群。

prometheus Operator的自定义资源(CustomResourceDefinitions CRD)有：

• Prometheus: 定义Prometheus监控系统的部署。
• ServiceMonitor：监控一组service。该service需要暴露监控数据，供prometheus收集。
• PodMonitor：监控一组pod。
• PrometheusRule：Prometheus的规则文件。包含告警规则。
• AlertManager：定义告警管理器的部署。

Grafana

支持多种图形和Dashboard的展示。是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以查询采集的数据进行可视化展示，并及时通知。
特点：

1. 展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中有丰富的仪表盘插件、折线图、图标等多种展示方式
2. 数据源：Graphite、InfluxDB、Prometheus、Elasticssearch等
3. 通知提醒：以可视化方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阀值时通知Slack、PagerDuty等获得通知
4. 注释：使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬浮在事件上会显示完整的事件元数据和标记
5. 过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。

Prometheus：

采用pull方式apiserver、scheduler、controller-manager、kubelet组件数据，通过http协议传输

kubeStateMetrics：
kube-state-metrics收集kubernetes集群内资源对象数据，制定告警规则。
它并不聚焦于k8s集群整体及相关组件的监控，而是更加关注deployments, nodes and pods等内部对象的状态。

NodeExporter：
用于各node的关键度量指标状态数据

1.4 部署prometheus

1.4.1 分别配置yaml文件部署

按顺序部署Prometheus、kube-state-metrics、node-exporter以及Grafana。以下展示了各个组件的调用关系：

在Kubernetes Node上部署Node exporter，获取该节点物理机或者虚拟机的监控信息，在Kubernetes Master上部署kube-state-metrics获取Kubernetes集群的状态。所有信息汇聚到Prometheus进行处理和存储，然后通过Grafana进行展示。

1.4.1.1部署premotheus

部署对外可访问Prometheus，首先需要创建Prometheus所在命名空间，然后创建Prometheus使用的RBAC规则，创建Prometheus的configmap来保存配置文件。

创建service进行固定集群IP访问，创建deployment部署带有Prometheus容器的pod，最后创建ingress实现外部域名访问Prometheus。

部署顺序如图：

Step1：创建monitoring命名空间

编辑YAML文件，使用的apiVersion版本是v1，kind是Namespace，命名空间的名字是monitoring

 # vi ns-monitoring.yaml

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: monitoring

创建名为monitoring命名空间，相关对象都部署到该命名空间，使用以下命令创建命名空间：

# kubectl apply -f ns-monitoring.yaml
# kubectl get ns|grep monitoring

 

 

Step2、3、4：创建RBAC规则

创建RBAC规则，包含ServiceAccount、ClusterRole、ClusterRoleBinding三类YAML文件。Service Account 是面向命名空间的，ClusterRole、ClusterRoleBinding是面向整个集群所有命名空间的，可以看到ClusterRole、ClusterRoleBinding对象并没有指定任何命名空间。ServiceAccount中可以看到，名字是prometheus-k8s，在monitoring命名空间下。ClusterRole一条规则由apiGroups、resources、verbs共同组成。ClusterRoleBinding中subjects是访问API的主体，subjects包含users、groups、service accounts三种类型，我们使用的是ServiceAccount类型

编辑清单# vi prometheus-rbac.yaml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
    name: prometheus-k8s
    namespace: monitoring
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes", "services", "endpoints", "pods"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["configmaps"]
  verbs: ["get"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
  verbs: ["get"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring

使用以下命令创建RBAC：

# kubectl apply -f prometheus-rbac.yaml 
# kubectl get sa prometheus-k8s -n monitoring
# kubectl get clusterrole 
# kubectl get clusterrolebinding prometheus

 

Step5：创建ConfigMap配置文件

使用ConfigMap方式创建Prometheus配置文件，YAML文件中使用的类型是ConfigMap，命名空间为monitoring，名称为prometheus-core，apiVersion是v1，data数据中包含prometheus.yaml文件，内容是prometheus.yaml: |这行下面的内容。使用以下命令创建Prometheus的配置文件

vi prometheus-core-cm.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
    creationTimestamp: null
    name: prometheus-core
    namespace: monitoring
data:
    prometheus.yaml: |
        global:
            scrape_interval: 15s
            scrape_timeout: 15s
            evaluation_interval: 15s
        alerting:
            alertmanagers:
            - static_configs:
                - targets: ["10.254.127.110:9093"]
        rule_files:
            - "/etc/prometheus-rules/*.yml"
        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

注：由于篇幅有限，该配置文件只有一个名为kubernetes-apiservers的job，完整配置请查看源码文件。
使用以下命令查看已创建的配置文件prometheus-core：

# kubectl apply -f prometheus-core-cm.yaml
# kubectl get cm -n monitoring prometheus-core 或加-o yaml查看详细信息

创建prometheus rules配置文件，使用ConfigMap方式创建prometheus rules配置文件，包含的内容是两个文件，分别是node-up.yml和cpu-usage.yml。

使用以下命令创建Prometheus的另外两个配置文件：

 # vi prometheus-rules-cm.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
    name: prometheus-rules
    namespace: monitoring
data:
    node-up.yml: |
        groups:
        - name: server_rules
            rules:
            - alert: 机器宕机
                expr: up{component="node-exporter"} != 1
                for: 1m
                labels:
                    severity: "warning"
                    instance: "{{ $labels.instance }}"
                annotations:
                    summary: "机器 {{ $labels.instance }} 处于down的状态"
                    description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} 
                    已经处于down状态超过1分钟，请及时处理"
    cpu-usage.yml: |
        groups:
        - name: cpu_rules
            rules:
            - alert: cpu 剩余量过低
                expr: 100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 85
                for: 1m
                labels:
                    severity: "warning"
                    instance: "{{ $labels.instance }}"
                annotations:
                    summary: "机器 {{ $labels.instance }} cpu 已用超过设定值"
                    description: "{{ $labels.instance }} CPU 用量已超过 85% (current value is: {{ $value }})，请及时处理。" 

本节的配置文件是Prometheus告警信息的配置文件，篇幅有限，可在文件后继续增加告警信息文件。
使用以下命令查看已下发的配置文件prometheus-core：

# kubectl apply -f prometheus-rules-cm.yaml
# kubectl get cm -n monitoring prometheus-rules

 

 

Step6：创建SVC

创建prometheus svc，会生成一个CLUSTER-IP进行集群内部的访问，CLUSTER-IP也可以自己指定。

# vi prometheus-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
    name: prometheus
    namespace: monitoring
    labels:
        app: prometheus
        component: core
    annotations:
        prometheus.io/scrape: 'true'
spec:
    ports:
    -   port: 9090
        targetPort: 9090
        protocol: TCP
        name: webui
    selector:
        app: prometheus
        component: core

使用以下命令创建Prometheus要用的service 

# kubectl apply -f prometheus-service.yaml
# kubectl get svc prometheus  -n monitoring

 

Step7：创建Deployment

使用deployment方式创建prometheus实例，命令如下

# vi prometheus-deploy.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
    name: prometheus-core
    namespace: monitoring
    labels:
        app: prometheus
        component: core
spec:
    replicas: 1
    selector:
      matchLabels:
        app: prometheus
        component: core
    template:
        metadata:
            name: prometheus-main
            labels:
                app: prometheus
                component: core
        spec:
            serviceAccountName: prometheus-k8s
            nodeSelector:
                kubernetes.io/hostname: k8s-node01   #使用ip报错，找不到该节点
            containers:
            -   name: prometheus
                image: quay.io/prometheus/prometheus:v2.36.1
                imagePullPolicy: IfNotPresent
                args:
                    - '--storage.tsdb.retention=15d'
                    - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yaml'
                    - '--storage.tsdb.path=/home/prometheus_data'
                    - '--web.enable-lifecycle'
                ports:
                - name: webui
                  containerPort: 9090
                resources:
                    requests:
                        cpu: 20000m
                        memory: 20000M
                    limits:
                        cpu: 20000m
                        memory: 20000M
                securityContext:
                    privileged: true
                volumeMounts:
                - name: data
                  mountPath: /home/prometheus_data
                - name: config-volume
                  mountPath: /etc/prometheus
                - name: rules-volume
                  mountPath: /etc/prometheus-rules
                - name: time
                  mountPath: /etc/localtime
            volumes:
            - name: data
              hostPath:
                    path: /home/cdnadmin/prometheus_data
            - name: config-volume
              configMap:
                    name: prometheus-core
            - name: rules-volume
              configMap:
                    name: prometheus-rules
            - name: time
              hostPath:
                    path: /etc/localtime
                 

创建实例

# kubectl apply -f prometheus-deploy.yaml
# kubectl get deployment prometheus-core  -n monitoring

 

 

 

 

 

 

 

 

1.4.2 下载github下统一配置的yaml文件部署

下载yaml

# git clone https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git
# cd ~/kube-prometheus/manifests/ 进入yaml模板目录

将service改为NodePort类型

grafana默认的服务使用Cluster IP，修改使用nodePort发布服务：

修改资源文件文件grafana-service.yaml，改服务类型位NodePort，指定端口号30091

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/component: grafana
    app.kubernetes.io/name: grafana
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
    app.kubernetes.io/version: 8.5.6
  name: grafana
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: http
    nodePort: 30091
  selector:
    app.kubernetes.io/component: grafana
    app.kubernetes.io/name: grafana
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus

或直接修改已运行的服务

# kubectl edit svc grafana -n monitoring  -o yaml

编辑文件prometheus-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/component: prometheus
    app.kubernetes.io/instance: k8s
    app.kubernetes.io/name: prometheus
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
    app.kubernetes.io/version: 2.36.1
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    targetPort: web
    nodePort: 30400
  - name: reloader-web
    port: 8080
    targetPort: reloader-web
    nodePort: 30500
  selector:
    app.kubernetes.io/component: prometheus
    app.kubernetes.io/instance: k8s
    app.kubernetes.io/name: prometheus
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
  sessionAffinity: ClientIP

编辑文件alertmanager-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/component: alert-router
    app.kubernetes.io/instance: main
    app.kubernetes.io/name: alertmanager
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
    app.kubernetes.io/version: 0.24.0
  name: alertmanager-main
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9093
    targetPort: web
    nodePort: 30200
  - name: reloader-web
    port: 8080
    targetPort: reloader-web
    nodePort: 30300
  selector:
    app.kubernetes.io/component: alert-router
    app.kubernetes.io/instance: main
    app.kubernetes.io/name: alertmanager
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
  sessionAffinity: ClientIP

创建资源

# kubectl create -f ~/kube-prometheus/manifests/setup/    #准备基本安装环境
# kubectl apply -f ~/kube-prometheus/manifests/
# kubectl get pod -n monitoring -w

 注：创建时会下载很多镜像，有些镜像无法直接下载，需要通过其他方式下载后改名为清单中使用的镜像

docker pull selina5288/prometheus-adapter:v0.9.1
docker image tag selina5288/prometheus-adapter:v0.9.1 k8s.gcr.io/prometheus-adapter/prometheus-adapter:v0.9.1
docker rmi selina5288/prometheus-adapter:v0.9.1
---
docker pull bitnami/node-exporter:1.3.1
docker tag bitnami/node-exporter:1.3.1 quay.io/prometheus/node-exporter:v1.3.1
docker rmi bitnami/node-exporter:1.3.1
---
docker pull grafana/grafana
docker tag grafana/grafana:latest grafana/grafana:8.5.6
docker rmi grafana/grafana:latest
---
docker pull bitnami/kube-state-metrics:2.5.0
docker tag bitnami/kube-state-metrics:2.5.0 k8s.gcr.io/kube-state-metrics/kube-state-metrics:v2.5.0
docker rmi  bitnami/kube-state-metrics:2.5.0
---
docker save -o kube-rbac-proxy.tar.gz quay.io/brancz/kube-rbac-proxy:v0.12.0

scp -r /root/kube-rbac-proxy.tar.gz root@192.168.6.21:/root/.
scp -r kube-rbac-proxy.tar.gz root@192.168.6.10:/root/
docker load -i kube-rbac-proxy.tar.gz

查看custom metrics api

# kubectl get apiservices -n monitoring | grep metrics

查看pod启动状态和服务

# kubectl get pod -n monitoring -owide
# kubectl get svc -n monitoring

资源收集：kube-state-metrics、node-exporter、prometheus-adapter

监控插件：alertmanager-main-xxxx

web展示插件：grafana

grafana模版和测试
ip:30200/#/status查看报警配置
ip:30400查看prometheus
ip:30091查看grafana模版

1.5 web访问

1.5.1 访问prometheus

查看prometheus暴露的端口号

# kubectl get service -n monitoring  | grep prometheus-k8s

prometheus 对应的 nodeport 端口为 30400，访问  http://MasterIP:30400，在status的targets菜单可看到所有节点状态，如果都是Up代表成功部署。

通过访问 http://MasterIP:30400/target 可以看到 prometheus 已经成功连接上了 k8s 的 apiserver。

查看服务发现

prometheus的WEB界面上提供了基本的查询K8S集群中每个POD的CPU使用情况，查询条件如下：

sum by (pod_name)( rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="", pod_name!=""}[1m] ) )

上述的查询有出现数据，说明 node-exporter 往 prometheus 中写入数据正常，接下来我们就可以部署grafana 组件，实现更友好的 webui 展示数据了。

1.5.2  访问 grafana

查看 grafana 服务暴露的端口号：

# kubectl get service -n monitoring  | grep grafana

 

如上可以看到grafana的端口号是30091，浏览器访问 http://MasterIP:30091用户名密码默认admin/admin

添加数据来源，也可以说是绑定数据库

发现这里默认已经添加好了

 

点击最下面的test测试 

 

   

2、实战

2.1 安装redis监控

 

 

2.2 安装mysql监控

 

 

参考文档：

Kubernetes上的“火眼金睛”——Prometheus的安装实录

http://blog.itpub.net/69954434/viewspace-2678108/

k8s安装prometheus+grafana（第二弹：prometheus-operator，安装redis、mysql等监控）

https://blog.csdn.net/u014756339/article/details/123074765

 

标签：name,kubernetes,--,app,Prometheus,helm,prometheus,io,premetheus
来源： https://www.cnblogs.com/chendf/p/16414147.html

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