Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

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所属分类:Kubernetes
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从今天开始我们就和大家⼀起来学习 Kubernetes 中监控系统的搭建,监控是保证系统运行必不可少的功能,特别是对于 Kubernetes 这种比较庞大的系统来说,监控报警更是不可或缺,我们需要时刻了解系统的各种运行指标,也需要时刻了解我们的 Pod 的各种指标,更需要在出现问题的时候有报警信息及时告警。

在早起的Kubernetes版本中、heapster、influxDB、grafana 的组合来监控系统,所以我们可以在 Dashboard 中看到 heapster 提供的⼀些图表信息。在新版本的Kubernetes中、由Metrics-Server提供简单的监控功能。而现在更加流行的监控⼯具是 Prometheus,Prometheus 是 Google 内部监控报警系统的开源版本,是Google SRE 思想在其内部不断完善的产物,它的存在是为了更快和⾼效的发现问题,快速的接入速度,简单灵活的配置都很好的解决了这⼀切,而且是已经毕业的 CNCF 项目。

前面我也写过一篇关于Prometheus特性、组件的文章、有兴趣的小伙伴可以自行查看、这里就不再详细描述了:https://blog.z0ukun.com/?p=668

 

Prometheus架构

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

Prometheus直接或通过中间推送网关从已检测作业中删除指标,以用于短期作业。它在本地存储所有刮取的样本,并对这些数据运行规则,以汇总和记录现有数据中的新时间序列,或生成警报。Grafana或其他API使用者可用于可视化收集的数据。

那么什么时候适合使用Prometheus、什么时候不合适呢?

Prometheus非常适合记录任何纯数字时间序列。它既适合以机器为中心的监视,也适合于高度动态的面向服务的体系结构的监视。在微服务世界中,它对多维数据收集和查询的支持是一种特别的优势。Prometheus的设计旨在提高可靠性,使其成为中断期间要使用的系统,以使您能够快速诊断问题。每个Prometheus服务器都是独立的,而不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础结构的其他部分损坏时,您可以依靠它,并且无需设置广泛的基础结构即可使用它。

Prometheus重视可靠性。即使在故障情况下,您始终可以查看有关系统的可用统计信息。如果您需要100%的准确性(例如按请求计费),则Prometheus并不是一个不错的选择,因为所收集的数据可能不会足够详细和完整。在这种情况下,最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费,并使用Prometheus进行其余的监视。

好了、话不多说、接下来我们就直奔主题、看看如何手动安装Prometheus。

 

安装Prometheus

二进制安装

Prometheus 是 Golang 编写的程序,所以要安装的话也非常简单,只需要将二进制文件下载下来直接执行即可,前往地址:https://prometheus.io/download 下载我们对应的版本即可。Prometheus 是通过一个 YAML 配置文件来进行启动的,如果我们使用二进制的方式来启动的话,可以使用下面的命令:

# 从Github下载Prometheus 
git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes.git

# 当然、我们也可以从官网下载适用于您的平台的最新版本的Prometheus,然后将其解压缩:
tar -zxvf prometheus-*.tar.gz
cd prometheus-*

# Prometheus服务器是一个称为prometheus(或prometheus.exe在Microsoft Windows上)的二进制文件。我们可以运行二进制文件,并通过传递--help标志来查看有关其选项的帮助。
./prometheus --help
usage: prometheus [<flags>]
The Prometheus monitoring server
. . .

# 要使用我们新创建的配置文件启动Prometheus,请切换到包含Prometheus二进制文件的目录并运行:
./prometheus --config.file=prometheus.yml

 

其中Prometheus的配置文件 prometheus.yml 的基本配置如下:

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

rule_files:
  # - "first.rules"
  # - "second.rules"

scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

上面这个配置文件中包含了3个模块:global、rule_files 和 scrape_configs。

其中 global 模块控制 Prometheus Server 的全局配置:

  • scrape_interval:表示 prometheus 抓取指标数据的频率,默认是15s,我们可以覆盖这个值
  • evaluation_interval:用来控制评估规则的频率,prometheus 使用规则产生新的时间序列数据或者产生警报

rule_files 模块制定了规则所在的位置,prometheus 可以根据这个配置加载规则,用于生成新的时间序列数据或者报警信息,当前我们没有配置任何规则。

scrape_configs 用于控制 prometheus 监控哪些资源。由于 prometheus 通过 HTTP 的方式来暴露的它本身的监控数据,prometheus 也能够监控本身的健康情况。在默认的配置里有一个单独的 job,叫做prometheus,它采集 prometheus 服务本身的时间序列数据。这个 job 包含了一个单独的、静态配置的目标:监听 localhost 上的9090端口。prometheus 默认会通过目标的/metrics路径采集 metrics。所以,默认的 job 通过 URL:http://localhost:9090/metrics采集 metrics。收集到的时间序列包含 prometheus 服务本身的状态和性能。如果我们还有其他的资源需要监控的话,直接配置在该模块下面就可以了。

 

Kubernetes安装

由于我们这里是要跑在 Kubernetes 系统中,所以我们直接用 Docker 镜像的方式运行即可。为了方便管理,我们将所有的资源对象都安装在kube-ops的 namespace 下面,没有的话需要提前安装。

kubectl create kube-ops

 

为了能够方便的管理配置文件,我们这里将 prometheus.yml 文件用 ConfigMap 的形式进行管理(prometheus-cm.yaml):

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: kube-ops
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 15s
      scrape_timeout: 15s
    scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'
      static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

 

我们这里暂时只配置了对 prometheus 的监控,然后创建该资源对象:

kubectl create -f prometheus-cm.yaml

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

 

配置文件创建完成了,以后如果我们有新的资源需要被监控,我们只需要将上面的 ConfigMap 对象更新即可。现在我们来创建 prometheus 的 Pod 资源(prometheus-deploy.yaml):

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-ops
  labels:
    app: prometheus
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      securityContext:
        runAsUser: 0
      serviceAccountName: prometheus
      containers:
      - image: prom/prometheus:v2.17.0
        name: prometheus
        command:
        - "/bin/prometheus"
        args:
        - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
        - "--storage.tsdb.path=/prometheus"
        - "--storage.tsdb.retention=24h"
        - "--web.enable-admin-api" # 控制对admin HTTP API的访问,其中包括删除时间序列等功能
        - "--web.enable-lifecycle" # ⽀持热更新,直接执⾏localhost:9090/-/reload⽴即⽣效
        ports:
        - containerPort: 9090
          protocol: TCP
          name: http
        volumeMounts:
        - mountPath: "/prometheus"
          subPath: prometheus
          name: data
        - mountPath: "/etc/prometheus"
          name: config-volume
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 512Mi
          limits:
           cpu: 100m
           memory: 512Mi
    volumes:
    - name: data
      persistentVolumeClaim:
        claimName: prometheus
    - configMap:
        name: prometheus-config
      name: config-volume

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

注:这里有一个问题需要注意一下、我们必须要添加一个securityContext属性,将其中的runAsUser设置为0,这是因为现在的 prometheus 运行过程中使用的用户是 nobody,如果不添加securityContext属性会出现下面的permission denied之类的权限错误:

level=error ts=2020-03-30T17:34:58.632016274Z caller=main.go:617 err="opening storage failed: lock DB directory: open /data/lock: permission denied"

在启动程序的时候,除了指定了 prometheus.yml 文件之外,还通过参数storage.tsdb.path指定了 TSDB 数据的存储路径、通过storage.tsdb.retention设置了保留多长时间的数据,还有下面的web.enable-admin-api参数可以用来开启对 admin api 的访问权限,参数web.enable-lifecycle非常重要,用来开启支持热更新的,有了这个参数之后,prometheus.yml 配置文件只要更新了,通过执行localhost:9090/-/reload就会立即生效,所以一定要加上这个参数。

 

我们这里将 prometheus.yml 文件对应的 ConfigMap 对象通过 volume 的形式挂载进了 Pod,这样 ConfigMap 更新后,对应的 Pod 里面的文件也会热更新的,然后我们再执行上面的 reload 请求,Prometheus 配置就生效了,除此之外,为了将时间序列数据进行持久化,我们将数据目录和一个 pvc 对象进行了绑定,所以我们需要提前创建好这个 pvc 对象(prometheus-volume.yaml):

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: prometheus
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
  nfs:
    server: 172.16.200.1
    path: /data/k8s
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-ops
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

 

我们这⾥简单的通过 NFS 作为存储后端创建⼀个 pv、pvc 对象:

kubectl create -f prometheus-volume.yaml

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

 

除了上面的注意事项外,我们这里还需要配置 rbac 认证,因为我们需要在 prometheus 中去访问 Kubernetes 的相关信息,所以我们这里管理了一个名为 prometheus 的 serviceAccount 对象:(prometheus-rbac.yaml)

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-ops
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  - services
  - endpoints
  - pods
  - nodes/proxy
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - configmaps
  - nodes/metrics
  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: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: kube-ops

由于我们要获取的资源信息,在每一个 namespace 下面都有可能存在,所以我们这里使用的是 ClusterRole 的资源对象,值得一提的是我们这里的权限规则声明中有一个nonResourceURLs的属性,是用来对非资源型 metrics 进行操作的权限声明,这个在以前我们很少遇到过,然后直接创建上面的资源对象即可:

kubectl create -f prometheus-rbac.yaml

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

 

现在我们就可以添加 promethues 的资源对象了:

kubectl create -f prometheus-deploy.yaml

Pod 创建成功后,为了能够在外部访问到 prometheus 的 webui 服务,我们还需要创建一个 Service 对象:(prometheus-svc.yaml)

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-ops
  labels:
    app: prometheus
spec:
  selector:
    app: prometheus
  type: NodePort
  ports:
    - name: web
      port: 9090
      targetPort: http

为了方便测试,我们这里创建一个NodePort类型的服务,当然我们可以创建一个Ingress对象,通过域名来进行访问:

kubectl create -f prometheus-svc.yaml

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

 

我们可以看到、SVC服务已经正常、并通过NodePort模式暴露了30685端口。然后我们就可以通过http://任意节点IP:30685访问 prometheus 的 webui 服务了。

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

注:为了数据的一致性,prometheus 所有的数据都是使用的 UTC 时间,如果没有配置默认打开的 dashboard 中会有如下警告:

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

由于我们现在还没有配置任何的报警信息,所以 Alerts 菜单下面现在没有任何数据,隔一会儿,我们可以去 Graph 菜单下面查看我们抓取的 prometheus 本身的一些监控数据了,其中- insert metrics at cursor -下面就是我们搜集到的一些监控数据指标:Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

比如我们这里就选择这个指标,然后点击Execute,如果这个时候没有查询到任何数据,我们可以切换到Graph这个 tab 下面重新选择下时间,选择到当前的时间点,重新执行,就可以看到类似于下面的图表数据了:

Kubernetes集群监控-手动安装 Prometheus

除了简单的直接使用采集到的一些监控指标数据之外,这个时候也可以使用强大的 PromQL 工具,PromQL其实就是 prometheus 便于数据聚合展示开发的一套 ad hoc 查询语言的,你想要查什么,找对应函数取你的数据就好了。

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