原文链接：https://fuckcloudnative.io/posts/aggregate-metrics-user-prometheus-operator/
Promtheus 自身只反对单机部署，没有自带反对集群部署，也不反对高可用以及程度扩容，它的存储空间受限于本地磁盘的容量。同时随着数据采集量的减少，单台 Prometheus 实例可能解决的工夫序列数会达到瓶颈，这时 CPU 和内存都会升高，个别内存先达到瓶颈，次要起因有：
- Prometheus 的内存耗费次要是因为每隔 2 小时做一个
Block数据落盘，落盘之前所有数据都在内存外面，因而和采集量无关。 - 加载历史数据时，是从磁盘到内存的，查问范畴越大，内存越大。这外面有肯定的优化空间。
- 一些不合理的查问条件也会加大内存，如
Group或大范畴Rate。
这个时候要么加内存，要么通过集群分片来缩小每个实例须要采集的指标。本文就来探讨通过 Prometheus Operator 部署的 Prometheus 如何依据服务维度来拆分实例。
1. 依据服务维度拆分 Prometheus
Prometheus 主张依据性能或服务维度进行拆分，即如果要采集的服务比拟多，一个 Prometheus 实例就配置成仅采集和存储某一个或某一部分服务的指标，这样依据要采集的服务将 Prometheus 拆分成多个实例别离去采集，也能肯定水平上达到程度扩容的目标。
在 Kubernetes 集群中，咱们能够依据 namespace 来拆分 Prometheus 实例，例如将所有 Kubernetes 集群组件相干的监控发送到一个 Prometheus 实例，将其余所有监控发送到另一个 Prometheus 实例。
Prometheus Operator 通过 CRD 资源名 Prometheus 来管制 Prometheus 实例的部署，其中能够通过在配置项 serviceMonitorNamespaceSelector 和 podMonitorNamespaceSelector 中指定标签来限定抓取 target 的 namespace。例如，将 namespace kube-system 打上标签 monitoring-role=system，将其余的 namespace 打上标签 monitoring-role=others。
2. 告警规定拆分
将 Prometheus 拆分成多个实例之后，就不能再应用默认的告警规定了，因为默认的告警规定是针对所有 target 的监控指标的，每一个 Prometheus 实例都无奈获取所有 target 的监控指标，势必会始终报警。为了解决这个问题，须要对告警规定进行拆分，使其与每个 Prometheus 实例的服务维度一一对应，依照上文的拆分逻辑，这里只须要拆分成两个告警规定，打上不同的标签，而后在 CRD 资源 Prometheus 中通过配置项 ruleSelector 指定规定标签来抉择相应的告警规定。
3. 集中数据存储
解决了告警问题之后，还有一个问题，当初监控数据比拟扩散，应用 Grafana 查问监控数据时咱们也须要增加许多数据源，而且不同数据源之间的数据还不能聚合查问，监控页面也看不到全局的视图，造成查问凌乱的场面。
为了解决这个问题，咱们能够让 Prometheus 不负责存储数据，只将采集到的样本数据通过 Remote Write 的形式写入近程存储的 Adapter，而后将 Grafana 的数据源设为近程存储的地址，就能够在 Grafana 中查看全局视图了。这里抉择 VictoriaMetrics 来作为近程存储。VictoriaMetrics 是一个高性能，低成本，可扩大的时序数据库，能够用来做 Prometheus 的长期存储，分为单机版本和集群版本，均已开源。如果数据写入速率低于每秒一百万个数据点，官网倡议应用单节点版本而不是集群版本。本文作为演示，仅应用单机版本，架构如图：
4. 实际
确定好了计划之后，上面来进行入手实际。
部署 VictoriaMetrics
首先部署一个单实例的 VictoriaMetrics，残缺的 yaml 如下：
kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
name: victoriametrics
namespace: kube-system
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 100Gi
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
labels:
app: victoriametrics
name: victoriametrics
namespace: kube-system
spec:
serviceName: pvictoriametrics
selector:
matchLabels:
app: victoriametrics
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: victoriametrics
spec:
nodeSelector:
blog: "true"
containers:
- args:
- --storageDataPath=/storage
- --httpListenAddr=:8428
- --retentionPeriod=1
image: victoriametrics/victoria-metrics
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: victoriametrics
ports:
- containerPort: 8428
protocol: TCP
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8428
initialDelaySeconds: 30
timeoutSeconds: 30
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8428
initialDelaySeconds: 120
timeoutSeconds: 30
resources:
limits:
cpu: 2000m
memory: 2000Mi
requests:
cpu: 2000m
memory: 2000Mi
volumeMounts:
- mountPath: /storage
name: storage-volume
restartPolicy: Always
priorityClassName: system-cluster-critical
volumes:
- name: storage-volume
persistentVolumeClaim:
claimName: victoriametrics
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
app: victoriametrics
name: victoriametrics
namespace: kube-system
spec:
ports:
- name: http
port: 8428
protocol: TCP
targetPort: 8428
selector:
app: victoriametrics
type: ClusterIP有几个启动参数须要留神：
- storageDataPath : 数据目录的门路。VictoriaMetrics 将所有数据存储在此目录中。
- retentionPeriod : 数据的保留期限（以月为单位）。旧数据将主动删除。默认期限为 1 个月。
- httpListenAddr : 用于监听 HTTP 申请的 TCP 地址。默认状况下，它在所有网络接口上监听端口
8428。
给 namespace 打标签
为了限定抓取 target 的 namespace，咱们须要给 namespace 打上标签，使每个 Prometheus 实例只抓取特定 namespace 的指标。依据上文的计划，须要给 kube-system 打上标签 monitoring-role=system：
$ kubectl label ns kube-system monitoring-role=system 给其余的 namespace 打上标签 monitoring-role=others。例如：
$ kubectl label ns monitoring monitoring-role=others
$ kubectl label ns default monitoring-role=others拆分 PrometheusRule
告警规定须要依据监控指标拆分成两个 PrometheusRule。具体做法是将 kube-system namespace 相干的规定整合到一个 PrometheusRule 中，并批改名称和标签：
# prometheus-rules-system.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
labels:
prometheus: system
role: alert-rules
name: prometheus-system-rules
namespace: monitoring
spec:
groups:
...
...剩下的放到另外一个 PrometheusRule 中，并批改名称和标签：
# prometheus-rules-others.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
labels:
prometheus: others
role: alert-rules
name: prometheus-others-rules
namespace: monitoring
spec:
groups:
...
...而后删除默认的 PrometheusRule：
$ kubectl -n monitoring delete prometheusrule prometheus-k8s-rules新增两个 PrometheusRule：
$ kubectl apply -f prometheus-rules-system.yaml
$ kubectl apply -f prometheus-rules-others.yaml如果你切实不晓得如何拆分规定，或者不想拆分，想做一个伸手党，能够看这里：
- prometheus-rules-system.yaml
- prometheus-rules-others.yaml
拆分 Prometheus
下一步是拆分 Prometheus 实例，依据下面的计划须要拆分成两个实例，一个用来监控 kube-system namespace，另一个用来监控其余 namespace：
# prometheus-prometheus-system.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
labels:
prometheus: system
name: system
namespace: monitoring
spec:
remoteWrite:
- url: http://victoriametrics.kube-system.svc.cluster.local:8428/api/v1/write
queueConfig:
maxSamplesPerSend: 10000
retention: 2h
alerting:
alertmanagers:
- name: alertmanager-main
namespace: monitoring
port: web
image: quay.io/prometheus/prometheus:v2.17.2
nodeSelector:
beta.kubernetes.io/os: linux
podMonitorNamespaceSelector:
matchLabels:
monitoring-role: system
podMonitorSelector: {}
replicas: 1
resources:
requests:
memory: 400Mi
limits:
memory: 2Gi
ruleSelector:
matchLabels:
prometheus: system
role: alert-rules
securityContext:
fsGroup: 2000
runAsNonRoot: true
runAsUser: 1000
serviceAccountName: prometheus-k8s
serviceMonitorNamespaceSelector:
matchLabels:
monitoring-role: system
serviceMonitorSelector: {}
version: v2.17.2
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
labels:
prometheus: others
name: others
namespace: monitoring
spec:
remoteWrite:
- url: http://victoriametrics.kube-system.svc.cluster.local:8428/api/v1/write
queueConfig:
maxSamplesPerSend: 10000
retention: 2h
alerting:
alertmanagers:
- name: alertmanager-main
namespace: monitoring
port: web
image: quay.io/prometheus/prometheus:v2.17.2
nodeSelector:
beta.kubernetes.io/os: linux
podMonitorNamespaceSelector:
matchLabels:
monitoring-role: others
podMonitorSelector: {}
replicas: 1
resources:
requests:
memory: 400Mi
limits:
memory: 2Gi
ruleSelector:
matchLabels:
prometheus: others
role: alert-rules
securityContext:
fsGroup: 2000
runAsNonRoot: true
runAsUser: 1000
serviceAccountName: prometheus-k8s
serviceMonitorNamespaceSelector:
matchLabels:
monitoring-role: others
serviceMonitorSelector: {}
additionalScrapeConfigs:
name: additional-scrape-configs
key: prometheus-additional.yaml
version: v2.17.2须要留神的配置：
- 通过
remoteWrite指定 remote write 写入的近程存储。 - 通过
ruleSelector指定 PrometheusRule。 - 限度内存应用下限为
2Gi，可依据理论状况自行调整。 - 通过
retention指定数据在本地磁盘的保留工夫为 2 小时。因为指定了近程存储，本地不须要保留那么长时间，尽量缩短。 - Prometheus 的自定义配置能够通过
additionalScrapeConfigs在 others 实例中指定，当然你也能够持续拆分，放到其余实例中。
删除默认的 Prometheus 实例：
$ kubectl -n monitoring delete prometheus k8s创立新的 Prometheus 实例：
$ kubectl apply -f prometheus-prometheus.yaml查看运行状况：
$ kubectl -n monitoring get prometheus
NAME VERSION REPLICAS AGE
system v2.17.2 1 29h
others v2.17.2 1 29h
$ kubectl -n monitoring get sts
NAME READY AGE
prometheus-system 1/1 29h
prometheus-others 1/1 29h
alertmanager-main 1/1 25d查看每个 Prometheus 实例的内存占用：
$ kubectl -n monitoring top pod -l app=prometheus
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
prometheus-others-0 12m 110Mi
prometheus-system-0 121m 1182Mi 最初还要批改 Prometheus 的 Service，yaml 如下：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
prometheus: system
name: prometheus-system
namespace: monitoring
spec:
ports:
- name: web
port: 9090
targetPort: web
selector:
app: prometheus
prometheus: system
sessionAffinity: ClientIP
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
prometheus: others
name: prometheus-others
namespace: monitoring
spec:
ports:
- name: web
port: 9090
targetPort: web
selector:
app: prometheus
prometheus: others
sessionAffinity: ClientIP删除默认的 Service：
$ kubectl -n monitoring delete svc prometheus-k8s创立新的 Service：
$ kubectl apply -f prometheus-service.yaml批改 Grafana 数据源
Prometheus 拆分胜利之后，最初还要批改 Grafana 的数据源为 VictoriaMetrics 的地址，这样就能够在 Grafana 中查看全局视图，也能聚合查问。
关上 Grafana 的设置页面，将数据源批改为 http://victoriametrics.kube-system.svc.cluster.local:8428：
点击 Explore 菜单：
在查问框内输出 up，而后按下 Shift+Enter 键查问：
能够看到查问后果中蕴含了所有的 namespace。
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写这篇文章的起因是我的 k3s 集群每台节点的资源很缓和，而且监控的 target 很多，导致 Prometheus 间接把节点的内存资源耗费完了，不停地 OOM。为了充分利用我的云主机，不得不另谋他路，这才有了这篇文章。
Kubernetes 1.18.2 1.17.5 1.16.9 1.15.12 离线安装包公布地址 http://store.lameleg.com，欢送体验。应用了最新的 sealos v3.3.6 版本。作了主机名解析配置优化，lvscare 挂载 /lib/module 解决开机启动 ipvs 加载问题，修复 lvscare 社区 netlink 与 3.10 内核不兼容问题,sealos 生成百年证书等个性。更多个性 https://github.com/fanux/sealos。欢送扫描下方的二维码退出钉钉群，钉钉群曾经集成 sealos 的机器人实时能够看到 sealos 的动静。