Prometheus+Grafana全方位监控Kubernetes集群
文章目录
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1.k8s监控指标
kubernetes本身监控
- Node资源利用率
- Node数量
- Pods数量
- 资源对象状态
Pod监控
实现思路
- pod性能
- 使用cadvisor进行实现,监控容器的CPU、内存利用率
- Node性能
- 使用node-exporter实现,主要监控节点CPU、内存利用率
- K8S资源对象
- 使用kube-state-metrics实现,主要用于监控pod、deployment、service
k8s服务发现参考文档: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config
本文将会实现k8s全方位监控,并配合grafana展示k8s资源对象的使用状态,以及配合alertmanager告警
2.k8s基础环境准备
2.1.环境准备
IP | 角色 |
---|
192.168.16.106 | k8s-master |
192.168.16.104 | k8s-node1 |
192.168.16.107 | k8s-node2 |
192.168.16.105 | nfs |
2.2.部署nfs作为prometheus存储
2.3.获取prometheus yaml文件
在这里下载
https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/release-1.16/cluster/addons/prometheus
直接克隆完整目录也可以
https://github.com/kubernetes/kubernetes.git
:warning:修改:https://gitlab.com/AGou-ops/k8s_prometheus_yaml.git
prometheus在github的k8s目录中master分支已经找不到了,可以在release-1.16这里找到
本人的yaml文件
官方yaml文件
文件说明
主要分为四部分:prometheus部署、alertmanager部署、kube-state-metrics部署、node-exporter部署
文件名 | 作用 |
---|
alertmanager-configmap.yaml | alertmanager配置集合的yaml文件 |
alertmanager-deployment.yaml | alertmanager创建pod的yaml文件 |
alertmanager-pvc.yaml | alertmanager挂载存储卷的yaml文件 |
alertmanager-service.yaml | alertmanager对外暴露端口的yaml文件 |
grafana_pv_pvc.yaml | grafana挂载存储卷的yaml文件 |
grafana_statefulset.yaml | grafana发布pod的yaml文件,采用statefulset资源 |
grafana_svc.yaml | grafana对外暴露端口的yaml文件 |
install_node_exportes.sh | 批量在node节点安装node_exporter的脚本 |
k8s_time.yaml | k8s同步宿主机时间的yaml文件 |
kube-state-metrics-deployment.yaml | k8s采集资源状态指标程序的yaml文件 |
kube-state-metrics-rbac.yaml | 8s采集程序授权的yaml文件 |
kube-state-metrics-service.yaml | k8s采集程序对外暴露的yaml文件 |
node-exporter-ds.yml | node_exporter部署的yaml文件 |
node-exporter-service.yaml | node_exporter对外暴露的yaml文件 |
prometheus-configmap.yaml | prometheus的配置文件集 |
prometheus-pv-pvc.yaml | prometheus挂载存储的yaml文件 |
prometheus-rbac.yaml | prometheus授权访问api的yaml文件 |
prometheus-rules-pvc.yaml | prometheus告警规则存储卷的yaml文件 |
prometheus-rules.yaml | prometheus将rule做成cm资源的yaml文件 |
prometheus-service.yaml | prometheus对外提供访问的yaml文件 |
prometheus-statefulset-static-pv.yaml | prometheus程序部署的yaml文件 |
2.4.创建命名空间prometheus
创建一个ns为prometheus,将除了kube-state-metrics外的yaml中的namespace修改为prometheus
3.在k8s中部署prometheus
3.1.prometheus-yaml准备
创建顺序
先创建prometheus-rbac.yaml
在创建prometheus-configmap.yaml
在创建prometheus-statefulset.yaml
最后创建prometheus-service.yaml
3.2.创建rbac资源
3.3.创建configmap资源
3.4.创建statefulset资源
github上的statefulset资源使用的是storageclasee动态创建pv,由于不会使用storageclass,因此将statefulset资源进行改造,使用静态pv做存储
3.4.1.改造statefulst资源支持静态pv
改造思路:在yaml中增加pv、pvc的配置,在将原来的storageclass配置项删除,在120行的volume中增加pvc的配置即可
3.4.2.创建statefulset资源
3.5.创建service资源
3.5.1.修改service资源支持nodeport
3.5.2.创建service资源
3.6.查看创建的prometheus所有资源类型
主要访问30387端口看到prometheus
3.7.访问prometheus
使用任意node节点的ip加30387端口即可访问:http://192.168.16.106:30387/
查看监控主机
可以看到已经有很多了,这些配置都是configmap资源中配置的
3.8.prometheus配置文件解释
3.8.1.进入prometheus容器
语法:kubectl exec -it pod名 进入的环境 -c 容器名称 -n 命名空间
配置文件位于:/etc/config/prometheus.yml
tsdb存储位于:/data
3.8.2.配置文件解释
/prometheus $ more /etc/config/prometheus.yml
kubernetes-apiservers自动发现
将apiserver的地址进行暴露并获取监控指标
k8s的node节点自动发现
自动发现k8s中的所有node节点并进行监控
发现endpoint的资源
主要是发现endpoint资源类型的pod,可以通过kubectl get ep查看谁是endpoint资源
发现services
发现pod
3.9.k8s metrics页面
metrics页面访问如下也没关系,metrics貌似只能集群内部进行访问
只要能在prometheus搜索到container数据就可以
4.在k8s中部署grafana
4.1.编写granfana-pv-pvc资源
4.2.编写granfana-statefulset资源
4.3.编写granfana-svc资源
4.4.k8s创建grafana
4.5.查看资源运行状态
4.6.登陆grafana
访问:集群任意ip和32040端口即可访问
4.7.导入k8s资源监控pod资源模板
推荐模板:
- 集群资源监控:3119
- 资源状态监控:6417
- node监控:9276
导入成功
4.8.解决模板表达式问题无法展现所有pod
4.8.1.问题描述
模板中的图形关于pod和docker的全部有问题,仅单单显示一个pod
4.8.2.问题解决
修改他们的表达式就可以了,将pod_name修改为pod
修改为立马显示出所有pod,所有关于pod和docker的都是这么改
最终展示效果
5.监控k8s node节点
对于node节点的监控我们不用部署在k8s里,直接在每台node机器上安装node_exporter即可
5.1.编写一键部署node_exporter脚本
5.2.对k8s的node进行执行node_exporter脚本
在这里下载脚本用就行了
5.3.在prometheus的configmap资源中增加node节点配置
更新配置
更新完配置,prometheus页面会立马显示,因此每当configmap一修改,prometheus容器就会重载
成功添加node监控
5.4.导入k8s node主机监控模板
node监控:9276
填写信息
查看图形
6.k8s使用kube-state-metrics-监控资源状态
6.1.创建rbac资源
6.2.创建deployment资源
deployment资源里面结合了configmap资源
需要把镜像的地址修改成lizhenliang/kube-state-metrics:v1
.8.0、lizhenliang/addon-resizer:1.8.6
6.3.创建service资源
6.4.资源准备就绪
6.5.在prometheus查看是否获取监控指标
安装完kube-state-metrics之后,直接就可以在prometheus上查询监控指标,都是以kube开头的
6.6.导入k8s 资源状态模板
资源状态监控:6417
查看图形,也是有很多监控不到
7.在k8s中部署alertmanager实现告警系统
7.1.创建alertmanager-pv-pvc资源
7.2.创建alertmanager-cm资源增加微信告警配置
增加微信报警
7.3.创建alertmanager-deployment资源
7.4.创建alertmanager-service资源
7.5查看alertmanager所有资源
7.6.访问alertmanager
任意node节点+31831端口即可
配置文件已经支持微信报警
8.配置alertmanager实现k8s告警系统
8.1.在NFS上准备两个告警规则文件
我们对于告警规则文件不采用configmap的方式而是采用pv、pvc的方式把告警规则挂载到容器里
8.2.编写rules告警规则的pv、pvcyaml文件
8.3.修改prometheus的statefulset资源集成rules
在prometheus的statefulset资源中增加rules的pvc挂载路径
8.4.更新prometheus-statefulset资源
8.5.修改prometheus-configmap资源配置alertmanager地址
8.5.查看页面是否增加告警规则
已经成功填加rules告警规则
8.6.模拟node主机宕机并查看微信告警内容
模拟触发告警
告警已经产生
告警消息已经发送
查看告警内容
已经成功收到告警,k8s监控系列篇到此结束
该文章为转载内容,仅做备份私人学习使用,原文:https://jiangxl.blog.csdn.net/article/details/112283085