Kubernetes集群资源监控

概述

监控指标

一个好的系统,主要监控以下内容

  • 集群监控
    • 节点资源利用率
    • 节点数
    • 运行Pods
  • Pod监控
    • 容器指标
    • 应用程序【程序占用多少CPU、内存】

监控平台

使用普罗米修斯【prometheus】 + Grafana 搭建监控平台

  • prometheus【定时搜索被监控服务的状态】

    • 开源的
    • 监控、报警、数据库
    • 以HTTP协议周期性抓取被监控组件状态
    • 不需要复杂的集成过程,使用http接口接入即可
  • Grafana

    • 开源的数据分析和可视化工具
    • 支持多种数据源

image-20201120082257441

部署prometheus

首先需要部署一个守护进程

image-20201120083606298

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: node-exporter
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: node-exporter
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: node-exporter
template:
metadata:
labels:
k8s-app: node-exporter
spec:
containers:
- image: prom/node-exporter
name: node-exporter
ports:
- containerPort: 9100
protocol: TCP
name: http
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
k8s-app: node-exporter
name: node-exporter
namespace: kube-system
spec:
ports:
- name: http
port: 9100
nodePort: 31672
protocol: TCP
type: NodePort
selector:
k8s-app: node-exporter

然后执行下面命令

1
kubectl create -f node-exporter.yaml

执行完,发现会报错

image-20201120084034160

这是因为版本不一致的问题,因为发布的正式版本,而这个属于测试版本

所以我们找到第一行,然后把内容修改为如下所示

1
2
3
4
# 修改前
apiVersion: extensions/v1beta1
# 修改后 【正式版本发布后,测试版本不能使用】
apiVersion: apps/v1

创建完成后的效果

image-20201120085721454

然后通过yaml的方式部署prometheus

image-20201120083107594

  • configmap:定义一个configmap:存储一些配置文件【不加密】
  • prometheus.deploy.yaml:部署一个deployment【包括端口号,资源限制】
  • prometheus.svc.yaml:对外暴露的端口
  • rbac-setup.yaml:分配一些角色的权限

下面我们进入目录下,首先部署 rbac-setup.yaml

1
kubectl create -f rbac-setup.yaml

image-20201120090002150

然后分别部署

1
2
3
4
5
6
# 部署configmap
kubectl create -f configmap.yaml
# 部署deployment
kubectl create -f prometheus.deploy.yml
# 部署svc
kubectl create -f prometheus.svc.yml

部署完成后,我们使用下面命令查看

1
kubectl get pods -n kube-system

image-20201120093213576

在我们部署完成后,即可看到 prometheus 的 pod了,然后通过下面命令,能够看到对应的端口

1
kubectl get svc -n kube-system

image-20201121091348752

通过这个,我们可以看到 prometheus 对外暴露的端口为 30003,访问页面即可对应的图形化界面

1
http://192.168.177.130:30003

image-20201121091508851

在上面我们部署完prometheus后,我们还需要来部署grafana

1
kubectl create -f grafana-deploy.yaml

然后执行完后,发现下面的问题

1
error: unable to recognize "grafana-deploy.yaml": no matches for kind "Deployment" in version "extensions/v1beta1"

我们需要修改如下内容

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
# 修改
apiVersion: apps/v1

# 添加selector
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: grafana
component: core

修改完成后,我们继续执行上述代码

1
2
3
4
5
6
# 创建deployment
kubectl create -f grafana-deploy.yaml
# 创建svc
kubectl create -f grafana-svc.yaml
# 创建 ing
kubectl create -f grafana-ing.yaml

我们能看到,我们的grafana正在

image-20201120110426534

配置数据源

下面我们需要开始打开 Grafana,然后配置数据源,导入数据显示模板

1
kubectl get svc -n kube-system

image-20201120111949197

我们可以通过 ip + 30431 访问我们的 grafana 图形化页面

image-20201120112048887

然后输入账号和密码:admin admin

进入后,我们就需要配置 prometheus 的数据源

image-20201121092012018

和 对应的IP【这里IP是我们的ClusterIP】

image-20201121092053215

设置显示数据的模板

选择Dashboard,导入我们的模板

image-20201121092312118

然后输入 315 号模板

image-20201121092418180

然后选择 prometheus数据源 mydb,导入即可

image-20201121092443266

导入后的效果如下所示

image-20201121092610154