k8s 集群下微服务 pod 的各种指标信息监控

简介: 本文主要介绍基于K8s的容器化服务的pod的各项数据指标

今天主要分享下,在 k8s 集群下,微服务的各种状态指标情况的监控,我们都知道Prometheus是做数据监控的,但说白点,其独特格式的数据,其实都是靠一些源来的,那么这些源有哪些呢?已经有了cadvisor、heapster、metric-server,几乎容器运行的所有指标都能拿到,但是下面这种情况却无能为力:


调度了N个replicas?现在可用的有 N 个?
N 个 Pod 是 running/stopped/terminated 状态?
Pod 重启了N次?
我有 N 个job在运行中


而这些则是 kube-state-metrics 提供的内容,它基于client-go开发,轮询Kubernetes API,并将Kubernetes的结构化信息转换为metrics。kube-state-metrics是kubernetes开源的一个插件。


废话不多说,直接上教程。。。

部署教程

下载
  1. 在官网 kube-state-metrics 下载相应的源码以及部署脚本,本次使用release1.9.7,即v1.9.7版本的 kube-state-metrics


  1. 执行 cd /kube-state-metrics/examples/standard,可以看到几个文件:
cluster-role-binding.yaml
cluster-role.yaml
deployment.yaml
prometheus-configmap.yaml
service-account.yaml
service.yaml


如果Prometheus已经部署,且部署在kube-system空间下,则源码中的namespace不需更改,否则可自定义为monitoring。

更新
  1. 首先修改 service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    prometheus.io/scrape: "true"
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/version: v1.9.7
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system
spec:
  clusterIP: None
  ports:
  - name: http-metrics
    port: 8080
    targetPort: http-metrics
  - name: telemetry
    port: 8081
    targetPort: telemetry
  selector:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics


很简单,增加了注解方便后面使用


坑:源码中的角色授权绑定的是其写的kind为ClusterRole的资源,但后来发现部署kube-state-metrics服务时,其无法成功访问k8s的api-server,故需要修改,弃用其ClusterRole,使用k8s系统最高权限cluster-admin。


  1. 更改访问权限

vi cluster-role-binding.yaml

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/version: v1.9.7
  name: kube-state-metrics
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin #kube-state-metrics
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: kube-state-metrics
  namespace: kube-system


部署

cd /kube-state-metrics/examples/standard
kubectl create -f .


此时还需要更新Prometheus的挂载的configMap,因为前面说了只抓取带有prometheus.io/scrape: "true"注解的endpoint


vi prometheus-configmap.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: kube-system
data:
  prometheus.yaml: |
    global:
      scrape_interval:     15s
      evaluation_interval: 15s
    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

    - job_name: 'kubernetes-nodes'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      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:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
      - target_label: __address__
        replacement: kubernetes.default.svc:443
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
        regex: (.+)
        target_label: __metrics_path__
        replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics

    - job_name: 'kubernetes-cadvisor'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      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:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
      - target_label: __address__
        replacement: kubernetes.default.svc:443
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
        regex: (.+)
        target_label: __metrics_path__
        replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor

    - job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        action: replace
        target_label: kubernetes_namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
        action: replace
        target_label: service_name

    - job_name: 'kubernetes-services'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: service
      metrics_path: /probe
      params:
        module: [http_2xx]
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: blackbox-exporter.example.com:9115
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        target_label: kubernetes_namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
        target_label: kubernetes_name

    - job_name: 'kubernetes-ingresses'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: ingress
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_annotation_prometheus_io_probe]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path]
        regex: (.+);(.+);(.+)
        replacement: ${1}://${2}${3}
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: blackbox-exporter.example.com:9115
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_ingress_label_(.+)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        target_label: kubernetes_namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_name]
        target_label: kubernetes_name

    - job_name: 'kubernetes-pods'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
        action: replace
        target_label: __metrics_path__
        regex: (.+)
      - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
        action: replace
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
        replacement: $1:$2
        target_label: __address__
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        action: replace
        target_label: kubernetes_namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
        action: replace
        target_label: kubernetes_pod_name


更新 configmap 后,需要重启 Prometheus 使其生效,如果没部署,则创建 configmap 后执行脚本部署即可。


导入模板


最后从 grafana.com 下载 state-metrics 监控模版导入模板


导入到 grafana 后,即可看到效果咯:


相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。     相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
2月前
|
人工智能 算法 调度
阿里云ACK托管集群Pro版共享GPU调度操作指南
本文介绍在阿里云ACK托管集群Pro版中,如何通过共享GPU调度实现显存与算力的精细化分配,涵盖前提条件、使用限制、节点池配置及任务部署全流程,提升GPU资源利用率,适用于AI训练与推理场景。
300 1
|
2月前
|
弹性计算 监控 调度
ACK One 注册集群云端节点池升级:IDC 集群一键接入云端 GPU 算力,接入效率提升 80%
ACK One注册集群节点池实现“一键接入”,免去手动编写脚本与GPU驱动安装,支持自动扩缩容与多场景调度,大幅提升K8s集群管理效率。
263 89
|
7月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
ACK One 的多集群应用分发,可以最小成本地结合您已有的单集群 CD 系统,无需对原先应用资源 YAML 进行修改,即可快速构建成多集群的 CD 系统,并同时获得强大的多集群资源调度和分发的能力。
305 9
|
7月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
本文介绍如何利用阿里云的分布式云容器平台ACK One的多集群应用分发功能,结合云效CD能力,快速将单集群CD系统升级为多集群CD系统。通过增加分发策略(PropagationPolicy)和差异化策略(OverridePolicy),并修改单集群kubeconfig为舰队kubeconfig,可实现无损改造。该方案具备多地域多集群智能资源调度、重调度及故障迁移等能力,帮助用户提升业务效率与可靠性。
|
9月前
|
Java 测试技术 微服务
微服务——SpringBoot使用归纳——Spring Boot中的项目属性配置——少量配置信息的情形
本课主要讲解Spring Boot项目中的属性配置方法。在实际开发中,测试与生产环境的配置往往不同,因此不应将配置信息硬编码在代码中,而应使用配置文件管理,如`application.yml`。例如,在微服务架构下,可通过配置文件设置调用其他服务的地址(如订单服务端口8002),并利用`@Value`注解在代码中读取这些配置值。这种方式使项目更灵活,便于后续修改和维护。
178 0
|
9月前
|
存储 Kubernetes 监控
K8s集群实战:使用kubeadm和kuboard部署Kubernetes集群
总之,使用kubeadm和kuboard部署K8s集群就像回归童年一样,简单又有趣。不要忘记,技术是为人服务的,用K8s集群操控云端资源,我们不过是想在复杂的世界找寻简单。尽管部署过程可能遇到困难,但朝着简化复杂的目标,我们就能找到意义和乐趣。希望你也能利用这些工具,找到你的乐趣,满足你的需求。
897 33
|
9月前
|
Kubernetes 开发者 Docker
集群部署:使用Rancher部署Kubernetes集群。
以上就是使用 Rancher 部署 Kubernetes 集群的流程。使用 Rancher 和 Kubernetes,开发者可以受益于灵活性和可扩展性,允许他们在多种环境中运行多种应用,同时利用自动化工具使工作负载更加高效。
525 19
|
9月前
|
人工智能 分布式计算 调度
打破资源边界、告别资源浪费:ACK One 多集群Spark和AI作业调度
ACK One多集群Spark作业调度,可以帮助您在不影响集群中正在运行的在线业务的前提下,打破资源边界,根据各集群实际剩余资源来进行调度,最大化您多集群中闲置资源的利用率。
|
12月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
OpenAI故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
|
9月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
OpenAI故障复盘丨如何保障大规模K8s集群稳定性
OpenAI故障复盘丨如何保障大规模K8s集群稳定性
350 0
OpenAI故障复盘丨如何保障大规模K8s集群稳定性

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多