大数据云计算——使用Prometheus-Operator进行K8s集群监控

大数据 云计算——使用Prometheus-Operator进行K8s集群监控

一、背景

在非operator配置的普罗中我们监控k8s集群都是通过配置configmap进行服务发现和指标拉取。切换到prometheus-operator难免会有些使用问题。不少用户已经习惯底层配置自动发现的方式。当过渡到servicemonitor或者podmonitor或多或少不习惯。所以下面就为大家介绍一下Prometheus-Operator，以及servicemonitor的使用方法

二、 Prometheus-Operator介绍

Prometheus Operator 为 Kubernetes 提供了对 Prometheus 相关监控组件的本地部署和管理方案，该项目的目的是为了简化和自动化基于 Prometheus 的监控栈配置，主要包括以下几个功能：

kubernetes自定义资源：使用kubernetes CRD 来部署和管理Prometheus，Alertmanager和相关组件

简化的部署配置：直接通过kubernetes资源清单配置Prometheus,比如版本，持久化，副本，保留策略等等配置

Prometheus监控目标配置：基于熟知的kubernetes标签查询自动生成监控目标配置，无需学习prometheus特地的配置

2.1 架构
下图是 Prometheus-Operator 官方提供的架构图，各组件以不同的方式运行在 Kubernetes 集群中，其中 Operator 是最核心的部分，作为一个控制器，它会去创建 Prometheus、ServiceMonitor、AlertManager以及 PrometheusRule 等 CRD 资源对象，然后会一直 Watch 并维持这些资源对象的状态。

在这里插入图片描述
下面三个yaml文件很好的表述了，prometheus 如何关联选择 servicemonitor，servicemonitor 如何关联选择目标service。

为了能让prom监控k8s内的应用，Prometheus-Operator通过配置servicemonitor匹配到由service对象自动填充的Endpoints，并配置prometheus监控这些Endpoints后端的pods，ServiceMonitor.Spec的Endpoints部分就是用于配置Endpoints的哪些端口将被scrape指标。

servicemonitor对象很巧妙，它解耦了“监控的需求”和“需求的实现方”。servicemonitor 只需要用到label-selector 这种简单又通用的方式声明一个 “监控需求”，也就是哪些Endpoints 需要搜集，怎么收集就行了。让用户只关心需求，这是一个非常好的关注点分离。当然servicemonitor 最后还是会被operator转化为原始的复杂的scrape config,但这个复杂度已经完全被operator屏蔽了。

下图很好的展现了prometheus在配置报警时需要操作哪些资源，及各资源起到的作用

在这里插入图片描述
首先通过配置servicemonitor/podmonitor来获取应用的监控指标；

Prometheus.spec.alerting字段会匹配Alertmanager中的配置，匹配到alertmanager实例

然后通过prometheusrule对监控到的指标配置报警规则；

最后配置告警接收器，配置alertmanagerconfig来配置如何处理告警，包括如何接收、路由、抑制和发送警报等；

2.2 常见CRD
Prometheus，定义了所需的 Prometheus 部署。

ServiceMonitor，以声明方式指定应如何监控 Kubernetes 服务组。Operator 根据 API 服务器中对象的当前状态自动生成 Prometheus 抓取配置。

PodMonitor，以声明方式指定应如何监控 pod 组。Operator 根据 API 服务器中对象的当前状态自动生成 Prometheus 抓取配置。

PrometheusRule，定义了一组所需的 Prometheus 警报和/或记录规则。Operator 生成一个规则文件，可供 Prometheus 实例使用。

Alertmanager，定义了所需的 Alertmanager 部署。

AlertmanagerConfig，以声明方式指定 Alertmanager 配置的子部分，允许将警报路由到自定义接收器并设置禁止规则。

Probe，以声明方式指定应如何监视入口组或静态目标。Operator 根据定义自动生成 Prometheus scrape 配置。配合blackbox exporter使用。

ThanosRuler，定义了所需的 Thanos Ruler 部署。

三、 Prometheus-Operator安装

Prometheus-Operator对K8S集群的版本有要求，请参照集群版本选择对应Prometheus-Operator版本代码库：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus
在这里插入图片描述
本文档所用环境为1.25k8s集群对应0.12.0版本https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/archive/refs/heads/release-0.12.zip

3.1 安装

wget https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/archive/refs/heads/release-0.12.zip
unzip release-0.12.zip 
cd kube-prometheus-release-0.12 
kubectl apply --server-side -f manifests/setup 
kubectl wait \ 
--for condition=Established \ 
--all CustomResourceDefinition \
--namespace=monitoring 
kubectl apply -f manifests/

在这里插入图片描述
#注意：kube-state-metrics和prometheus-adapter的镜像为谷歌官方库的镜像，国内可能存在拉取不到的问题，如果由于镜像拉取不到导致pod pending，请将其替换成可获取到的镜像地址。

3.2 卸载
注意：此步骤为卸载步骤，如果想继续保留Prometheus-Operator，请不要执行此步骤kubectl delete --ignore-not-found=true -f manifests/ -f manifests/setup

四、使用servicemonitor监控应用暴露的指标

创建deployment对象和service资源，该服务8080端口会暴露自身指标。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: sample-metrics-app
  name: sample-metrics-app
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: sample-metrics-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample-metrics-app
    spec:
      tolerations:
      - key: beta.kubernetes.io/arch
        value: arm
        effect: NoSchedule
      - key: beta.kubernetes.io/arch
        value: arm64
        effect: NoSchedule
      - key: node.alpha.kubernetes.io/unreachable
        operator: Exists
        effect: NoExecute
        tolerationSeconds: 0
      - key: node.alpha.kubernetes.io/notReady
        operator: Exists
        effect: NoExecute
        tolerationSeconds: 0
      containers:
      - image: luxas/autoscale-demo:v0.1.2
        name: sample-metrics-app
        ports:
        - name: web
          containerPort: 8080
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sample-metrics-app
  labels:
    app: sample-metrics-app
spec:
  ports:
  - name: web
    port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: sample-metrics-app

创建servicemonitor对象采集应用指标

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: sample-metrics-app
  labels:
    service-monitor: sample-metrics-app
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: sample-metrics-app  # 匹配标签为app：sample-metrics-app的service
  endpoints:
    - port: web  #Promethues采集指标的端口为service中portName表示的端口

查看新建的service，在集群内节点上通过service IP访问应用kubectl get service
在这里插入图片描述
通过访问service IP的metrics接口可以查看到应用暴露的指标curl 10.247.227.116/metrics

image.png
可以看到，应用暴露的指标是 “http_requests_total” ，且监控采集到的数量是805

浏览器访问Prometheus UI界面查看指标通过IP和端口访问prometheus-server，查看servermonitor及指标监控情况
在这里插入图片描述

可以看到应用暴露的指标已成功采集，由于指标采集时间间隔的原因，prometheus采集的指标数为800，而应用的metrics接口暴露出的数量为805。