关于运维:Prometheus性能调优什么是高基数问题以及如何解决

背景

近期发现自己试验用的 Prometheus 性能呈现瓶颈, 常常会呈现如下告警:

• PrometheusMissingRuleEvaluations
• PrometheusRuleFailures

之后缓缓排查发现是因为 Prometheus 的某些 series 的高基数 (High Cardinality) 导致的. 本文是对 Prometheus 高基数问题的一次全面总结.

什么是基数(Cardinality)?

基数的根本定义是指一个给定汇合中的元素的数量。

在 Prometheus 和可察看性的世界里，标签基数是十分重要的，因为它影响到你的监控零碎的性能和资源应用。

上面这张图, 能够清晰地反馈基数的重要性:

简略地说。基数 是指一个标签的总体数值的计数。在下面的例子中，标签 status_code 的基数是 5，(即:1xx 2xx 3xx 4xx 5xx),environment的基数是 2(即 prod dev)，而指标server_responses 的总体基数是 10。

多少算高基数?

一般来说:

• 较低的基数 1:5 的标签值比率，
• 规范基数 1:80 的标签值比率
• 高基数 1:10000 的标签值比率。

还是下面的例子, 如果 status_code 是具体的 code, 如 200 404…, 那它的基数就可能高达数百个, environment 的基数再多一些, 指标 server_responses 的总体基数就会迅速收缩.

高基数的典型案例

这还不够形象, 再举 2 个特地典型的例子:

1. 有一个指标叫做: http_request_duration_seconds_bucket

   1. 它有 instance label, 对应 100 个实例;
   2. 有 le label, 对应的是不同的 buckets, 有 10 个 buckets, 如(0.002 0.004 0.008 … =+inf)

   3. 它还有 url 这个 label, 对应的是不通的 url:

      1. 即便规模很小, url 可能也会有 400 个 url
      2. 这里还有个特地恐怖的隐患, 就是对于大规模零碎来说, 这个 url 可能是近乎于 无穷!!!
   4. 它还有 http_method 这个 label, 对应有 5 个 http method

   5. 在这种状况下, 该指标的 label

      1. 小规模也会有: 100*10*400*5=2 000 000 200 万个 series 💀💀💀
      2. 如果大规模, url 近乎无穷的话, 那么这个基数根本无法计算出来💥💥💥
2. 再有一种状况, 将 user_id 甚至是 session_id 经纬度 这种原本基数就很大, 甚至可能是无穷的参数设为 label, 那么对于 Prometheus 来说就是劫难了.💥💥💥

高基数的负面影响

当 Prometheus 有高基数的时候，就会呈现各种问题:

• 监控零碎不稳固甚至解体

  • 仪表板加载很慢甚至加载失败
  • 监控查问很慢甚至失败
• 计算存储资源开销微小

• 监控充斥着大量乐音烦扰

  • SRE 团队不得不疲于应答海量的告警数据, 反而耽搁 root cause 的剖析定位

📝Notes:

基数 与指标系列(metrics series) 的数量绝对应。所以在这篇博文中，会把 series 的数量与基数交替提及。

如何剖析高基数问题?

剖析高基数问题有以下办法:

1. 应用 Prometheus UI 剖析
2. 应用 Prometheus PromQL 剖析
3. 应用 Prometheus API 剖析
4. 应用 Grafana Mimirtool 剖析未应用的指标

应用 Prometheus UI 剖析

从 Prometheus v2.14.0 当前, 在 UI 上间接有 Head Cardinality Stats 这个菜单. 极大不便了咱们进行高基数问题的剖析! 👍️👍️👍️

位于: Prometheus UI -> Status -> TSDB Status -> Head Cardinality Stats, 截图如下:

📝Notes:

以下截图的零碎规模阐明: 这就是个我用来做试验的环境, 只有 4 个 1c2g 的 node

从上图能够直观看到:

1. 值最多的 Label 是 url

2. 最多的 series 的指标有:

   1. apiserver_request_duration_seconds_bucket 45524
   2. rest_client_rate_limiter_duration_seconds_bucket 36971
   3. rest_client_request_duration_seconds_bucket 10032
3. 内存使用量最多的 Label: url

4. 依据 Label 键值对匹配, series 最多的键值对有: (这一项目前对我来说用途不大)

   1. endpoint=metrics 105406
   2. service=pushprox-k3s-server-client 101548
   3. job=k3s-server 101543
   4. namespace=cattle-monitoring-system 101120
   5. metrics_path=/metrics 91761

应用 Prometheus PromQL 剖析

如果 Prometheus 版本低于 v2.14.0, 那就须要通过:

• Prometheus PromQL
• Prometheus API

来进行剖析.

以下提供一些实用的 PromQL:

topk(10, count by (__name__)({__name__=~".+"}))

对应的查问后果就是上文的 series 指标最多的 Top10

晓得了 Top10, 接下来能够进一步查问细节, 因为基数微小, 如果查问 range 可能会始终失败, 所以举荐应用 instant 的形式查问细节.

如果要查问标签的维度, 能够执行如下 PromQL:

count(count by (label_name) (metric_name))

如:

count(count by (url) (apiserver_request_duration_seconds_bucket))

另外还有一些其余的 PromQL, 列举如下:

• sum(scrape_series_added) by (job) 通过 job Label 剖析 series 增长
• sum(scrape_samples_scraped) by (job) 通过 job Label 剖析 series 总量
• prometheus_tsdb_symbol_table_size_bytes

应用 Prometheus API 剖析

因为高基数问题的特点, 所以通过 Prometheus PromQL 查问可能常常会超时或失败. 那么能够通过 Prometheus API 进行剖析:

剖析各个指标的 series 数量

# 找到 Prometheus 的 SVC ClusterIP
kubectl get svc -n cattle-monitoring-system
export url=http://10.43.85.24:9090
export now=$(date +%s)
curl -s $url/api/v1/label/__name__/values \
| jq -r ".data[]" \
| while read metric; do
    count=$(curl -s \
        --data-urlencode 'query=count({__name__="'$metric'"})' \
        --data-urlencode "time=$now" \
        $url/api/v1/query \
    | jq -r ".data.result[0].value[1]")
    echo "$count $metric"
done

我本人的试验集群剖析后果 top 如下: (null 可能是以后没有数据, 但历史数据量可能会很大)

获取指定指标的流动 series

这里以 rest_client_request_duration_seconds_bucket 为例:

export metric=rest_client_request_duration_seconds_bucket
curl -s \
    --data-urlencode "query=$metric" \
    --data-urlencode "time=$now" \
    $url/api/v1/query \
| jq -c ".data.result[].metric"

后果如下: (次要起因就是 url 的 value 太多)

获取所有指标的列表

curl -s $url/api/v1/label/__name__/values | jq -r ".data[]" | sort

获取标签及其基数的列表

curl -s $url/api/v1/labels \
| jq -r ".data[]" \
| while read label; do
    count=$(curl -s $url/api/v1/label/$label/values \
    | jq -r ".data|length")
    echo "$count $label"
  done \
| sort -n

后果如下: (还是因为 label url 的 value 过多! )

应用 Grafana Mimirtool 剖析未应用的指标

📚️Reference:

Grafana Mimirtool | Grafana Mimir documentation

Grafana Mimir 的介绍具体见这里: Intro to Grafana Mimir: The open source time series database that scales to 1 billion metrics & beyond | Grafana Labs

Mimir 有个实用工具叫 mimirtool, 能够通过比照 Prometheus 的指标, 和 AlertManager 以及 Grafana 用到的指标, 来剖析哪些指标没有用到. 能够通过如下输出进行剖析:

• Grafana 实例的 Grafana Dashboards
• Prometheus 实例的 recording rules 和 alerting rules
• Grafana Dashboard json 文件
• Prometheus recording 和 alerting rules YAML 文件

这里就不做具体介绍, 残缺介绍见这里: Analyzing and reducing metrics usage with Grafana Mimirtool | Grafana Cloud documentation

解决高基数问题

对于高基数问题, 有几种状况:

1. 某些 label 不合理, 值很多甚至无穷;
2. 某些 指标 不合理, 值很多;
3. Prometheus 整体的全副 series 量太大

对于第三个问题, 以下 2 个方法能够解决:

对于高可用 Prometheus 的高基数问题

有一种高基数的状况, 是 Prometheus 以 HA 模式部署, 并且通过 remote_write 形式将数据发送到 VM、Mimir 或 Thanos. 导致数据冗余。

针对这种状况，能够依据 VM、Mimir 或 Thanos 官网文档的领导，增加 external_labels 供这些软件主动解决高基数问题.

示例配置如下:

减少external_labels

1. cluster
2. __replicas__

增大采集距离

减少 Prometheus 的 global scrape_interval(调整全局的该参数, 对于某些的确须要更小采集距离的, 能够在 job 内具体配置)

个别可能默认是 scrape_interval: 15s
倡议将其增大值调整为 scrape_interval: 1m 甚至更大.

过滤和保留 kubernetes-mixin 指标

对于 kubernetes-mixin、Prometheus Operator、kube-prometheus 等我的项目，都会提供一些开箱即用的：

• scrape metrics
• recording rules
• alerting rules
• Grafana Dashboards

对于这种状况，依据对于 Grafana Dashboards 和 alerting rules，能够通过 relabel 保留用到的指标。

📚️Reference:

「译文」通过 Relabel 缩小 Prometheus 指标的使用量 – 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn)

示例如下:

remoteWrite:
- url: "<Your Metrics instance remote_write endpoint>"
  basicAuth:
    username:
      name: your_grafanacloud_secret
      key: your_grafanacloud_secret_username_key
    password:
      name: your_grafanacloud_secret
      key: your_grafanacloud_secret_password_key
  writeRelabelConfigs:
  - sourceLabels:
    - "__name__"
    regex: "apiserver_request_total|kubelet_node_config_error|kubelet_runtime_operations_errors_total|kubeproxy_network_programming_duration_seconds_bucket|container_cpu_usage_seconds_total|kube_statefulset_status_replicas|kube_statefulset_status_replicas_ready|node_namespace_pod_container:container_memory_swap|kubelet_runtime_operations_total|kube_statefulset_metadata_generation|node_cpu_seconds_total|kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores|node_namespace_pod_container:container_memory_cache|kubelet_pleg_relist_duration_seconds_bucket|scheduler_binding_duration_seconds_bucket|container_network_transmit_bytes_total|kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes|namespace_workload_pod:kube_pod_owner:relabel|kube_statefulset_status_observed_generation|process_resident_memory_bytes|container_network_receive_packets_dropped_total|kubelet_running_containers|kubelet_pod_worker_duration_seconds_bucket|scheduler_binding_duration_seconds_count|scheduler_volume_scheduling_duration_seconds_bucket|workqueue_queue_duration_seconds_bucket|container_network_transmit_packets_total|rest_client_request_duration_seconds_bucket|node_namespace_pod_container:container_memory_rss|container_cpu_cfs_throttled_periods_total|kubelet_volume_stats_capacity_bytes|kubelet_volume_stats_inodes_used|cluster_quantile:apiserver_request_duration_seconds:histogram_quantile|kube_node_status_allocatable_memory_bytes|container_memory_cache|go_goroutines|kubelet_runtime_operations_duration_seconds_bucket|kube_statefulset_replicas|kube_pod_owner|rest_client_requests_total|container_memory_swap|node_namespace_pod_container:container_memory_working_set_bytes|storage_operation_errors_total|scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds_bucket|container_network_transmit_packets_dropped_total|kube_pod_container_resource_limits_memory_bytes|node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate|storage_operation_duration_seconds_count|node_netstat_TcpExt_TCPSynRetrans|node_netstat_Tcp_OutSegs|container_cpu_cfs_periods_total|kubelet_pod_start_duration_seconds_count|kubeproxy_network_programming_duration_seconds_count|container_network_receive_bytes_total|node_netstat_Tcp_RetransSegs|up|storage_operation_duration_seconds_bucket|kubelet_cgroup_manager_duration_seconds_count|kubelet_volume_stats_available_bytes|scheduler_scheduling_algorithm_duration_seconds_bucket|kube_statefulset_status_replicas_current|code_resource:apiserver_request_total:rate5m|kube_statefulset_status_replicas_updated|process_cpu_seconds_total|kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores|kubelet_pod_worker_duration_seconds_count|kubelet_cgroup_manager_duration_seconds_bucket|kubelet_pleg_relist_duration_seconds_count|kubeproxy_sync_proxy_rules_duration_seconds_bucket|container_memory_usage_bytes|workqueue_adds_total|container_network_receive_packets_total|container_memory_working_set_bytes|kube_resourcequota|kubelet_running_pods|kubelet_volume_stats_inodes|kubeproxy_sync_proxy_rules_duration_seconds_count|scheduler_scheduling_algorithm_duration_seconds_count|apiserver_request:availability30d|container_memory_rss|kubelet_pleg_relist_interval_seconds_bucket|scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds_count|scheduler_volume_scheduling_duration_seconds_count|workqueue_depth|:node_memory_MemAvailable_bytes:sum|volume_manager_total_volumes|kube_node_status_allocatable_cpu_cores"
    action: "keep"

🐾Warning:

以上配置可能依据不同的版本, 会有不同的变动, 请酌情参考应用.
或者依据上文提到的 mimirtool 自行剖析生成适宜本人的配置.

通过 Relabel 缩小 Prometheus 指标的使用量

举一个简略例子如下:

write_relabel_configs:
  - source_labels: [__name__]
    regex: "apiserver_request_duration_seconds_bucket"
    action: drop

通过 recording rules 聚合指标并和 relabel drop 联合应用

比方对于 apiserver_request_duration_seconds_bucket, 我须要的是一些高纬度的指标 – 如 API Server 的可用率, 那么这些指标能够通过 recording rules 进行记录和存储, 示例如下:

groups:
  - interval: 3m
    name: kube-apiserver-availability.rules
    rules:
      - expr: >-
          avg_over_time(code_verb:apiserver_request_total:increase1h[30d]) *
          24 * 30
        record: code_verb:apiserver_request_total:increase30d
      - expr: >-
          sum by (cluster, code, verb)
          (increase(apiserver_request_total{job="apiserver",verb=~"LIST|GET|POST|PUT|PATCH|DELETE",code=~"2.."}[1h]))
        record: code_verb:apiserver_request_total:increase1h
      - expr: >-
          sum by (cluster, code, verb)
          (increase(apiserver_request_total{job="apiserver",verb=~"LIST|GET|POST|PUT|PATCH|DELETE",code=~"5.."}[1h]))
        record: code_verb:apiserver_request_total:increase1h

之后能够再在 remote_wirte 等阶段删掉原始指标:

write_relabel_configs:
  - source_labels: [__name__]
    regex: "apiserver_request_duration_seconds_bucket"
    action: drop

💪💪💪

📚️参考文档

• How to manage high cardinality metrics in a Prometheus environment (grafana.com)
• What are cardinality spikes and why do they matter? | Grafana Labs
• Containing your Cardinality
• Control Prometheus metrics usage | Grafana Cloud documentation
• Bomb Squad: Automatic Detection and Suppression of Prometheus Cardinality Explosions | by Cody Boggs | FreshTracks.io
• Feature: Expose a request path label in the http_request_* metric by default · Issue #491 · prometheus/client_golang · GitHub

三人行, 必有我师; 常识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.