Kubernetes 通过 Prometheus 实现监控-FunTeaLearn Online Web Tutorials

在现代的云端应用中，监控是一项非常重要的工作。Kubernetes 作为一种常见的容器编排系统，其内置的监控机制已经越来越成熟，而 Prometheus 作为一个开源的监控系统也是非常不错的选择。在本文中，我们将介绍如何在 Kubernetes 中使用 Prometheus 进行监控的实现方法。

Prometheus 简介

Prometheus 是一个开源的监控系统，可以用来记录并查询应用的指标数据。它支持多种数据源和查询方式，可以有效地监控和分析复杂的应用系统。在 Kubernetes 中，Prometheus 可以与 Kubernetes API 结合使用，以获取 Pod，Service，Node 等数据，并提供一些可视化的指标数据来监控 Kubernetes 集群的健康状况。

Kubernetes 中使用 Prometheus 进行监控

在 Kubernetes 中使用 Prometheus 进行监控需要以下几个步骤：

部署 Prometheus 的实例
在 Kubernetes 中定义需要监控的对象
配置 Prometheus 中的指标数据源
配置 Prometheus 中的告警规则

步骤一：部署 Prometheus 的实例

部署 Prometheus 的方式有很多种，可以使用 Kubernetes 中的 Helm Chart，也可以直接使用 Prometheus 的 Docker 镜像。下面我们以 Helm Chart 的方式进行演示。

首先需要确认已经安装了 Helm，然后添加 Prometheus 的 Chart 仓库：

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

然后部署 Prometheus：

helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack

这个命令会在 Kubernetes 集群中创建一个名为 prometheus 的资源。使用 kubectl 命令可以查看创建的资源：

kubectl get all -n prometheus

步骤二：在 Kubernetes 中定义需要监控的对象

在使用 Prometheus 进行监控之前，需要在 Kubernetes 中定义需要监控的对象。可以监控的对象有很多种，比如 Pod，Service，Node 等。我们以监控一个名为 my-app 的 Deployment 为例，首先需要在 Deployment 的 YAML 文件中添加一些注释：

// www.javascriptcn.com code example
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
        environment: production
    spec:
      containers:
      - name: my-app
        image: my-app:v1
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: http
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: http
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 10
        env:
        - name: NODE_ENV
          value: "production"
        - name: TZ
          value: "Asia/Shanghai"
      imagePullSecrets:
      - name: my-app-secret

添加注释如下：

metadata:
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'             # 开启抓取
    prometheus.io/path: /metrics             # 抓取的路径
    prometheus.io/port: '8080'               # 内部端口

在定义好注释之后，需要重新部署这个 Deployment：

kubectl apply -f my-app.yaml

步骤三：配置 Prometheus 中的指标数据源

定义了需要监控的对象之后，就需要向 Prometheus 注册这些对象的指标数据源。在 Prometheus 中，可以通过配置文件或者 API 的方式来实现。这里我们使用配置文件的方式。

首先创建一个 ConfigMap，用于存储 Prometheus 的配置文件：

// www.javascriptcn.com code example
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: prometheus
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 1m
    scrape_configs:
      - job_name: kubernetes-pods
        kubernetes_sd_configs:
          - role: pod
        relabel_configs:
          - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
            regex: my-app
            action: keep
      - job_name: kubernetes-nodes
        kubernetes_sd_configs:
          - role: node

在这个 ConfigMap 中，我们定义了两个抓取数据的 job：kubernetes-pods 和 kubernetes-nodes。其中 kubernetes-pods 的配置方式是通过在 Pod 的注释中添加 prometheus.io/scrape，prometheus.io/path 和 prometheus.io/port 属性进行抓取。我们只抓取 label 中包含 app=my-app 的 Pod。kubernetes-nodes 则用于抓取 Node 的数据。

接下来，将这个 ConfigMap 挂载到 Prometheus 的实例中：

// www.javascriptcn.com code example
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
  namespace: prometheus
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus:v2.22.0
        ports:
        - name: http
          containerPort: 9090
        volumeMounts:
        - name: prometheus-config
          mountPath: /etc/prometheus
        command:
        - /bin/prometheus
        args:
        - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
      volumes:
      - name: prometheus-config
        configMap:
          name: prometheus-config

步骤四：配置 Prometheus 中的告警规则

我们可以在 Prometheus 中定义告警规则，当某个指标超出预设的值时，可以通过邮件、微信等方式通知相关人员。在 Prometheus 中定义告警规则也非常方便，只需要编辑 prometheus.yml 文件即可。

// www.javascriptcn.com code example
groups:
- name: my-app-rules
  rules:
  - alert: HighRequestLatency
    expr: http_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"} > 100
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: High request latency on {{ $labels.instance }}
      description: "{{ $labels.instance }} has more than 100 requests with latency > 500ms."

这个告警规则用于检查 HTTP 请求的延迟，如果大于 0.5 秒的请求数超过 100，就会触发一个名为 HighRequestLatency 的告警。符合告警条件的指标将会被标记为 warning 级别，并在邮件或者其他渠道上进行通知。

总结

本文介绍了如何在 Kubernetes 中使用 Prometheus 进行监控，包括部署 Prometheus 实例、定义需要监控的对象、配置 Prometheus 中的指标数据源、以及配置 Prometheus 中的告警规则。通过本文的学习，你可以很快地掌握在 Kubernetes 中使用 Prometheus 进行监控的方法，并在实际工作中加以应用。

Source: FunTeaLearn,Please indicate the source for reprints https://funteas.com/post/64c2de9d83d39b48816d38e2

Kubernetes 通过 Prometheus 实现监控