前言

为什么prometheus是为云原生监控而生的

• 想必你不止一次的地据说了prometheus是为云原生监控而生的，那你有没有想过这句话意味着什么呢？
• 咱们晓得在云原生中应用容器和k8s环境作为根底运行环境

• 一体化架构被拆分成泛滥扩散的微服务，而微服务的变更和扩缩容是特地频繁的，也就导致采集的指标信息变动频繁。这就给时序监控零碎提出了两个要求：

  • 须要采集运行在跨多个宿主机上的海量pod容器
  • 同时要及时感知到他们的变动
  • 同时要构建残缺的k8s监控生态，能有
• 其实说白了就是在云原生环境中监控变得更难了，更简单了。所以须要一个在设计之初就适宜云原生监控场景的零碎，而prometheus就是这么设计的。

prometheus到底做了哪些改良，能配得上k8 ?

k8s中应该关注哪些指标

我在上面的表格中简略列举了下咱们在k8s须要关注的四大块指标：

适配1. sdk+指标自裸露+pull模型：构建k8s监控的整个生态

• 在下面的列举的表格中咱们看到在k8s须要关注的四大块指标
• 其实咱们能够简略地把k8s的使用者分为两种角色： k8s集群管理员和普通用户。每种角色关注的指标不雷同

本人采集岂不累死了？

• 既然需要这么多，如果只是由监控零碎本人采集，第一很累，第二构建不出这么残缺的生态

奥秘

• prometheus是pull模型采集的，各个被监控的源只须要将本身指标裸露在本地http端口中，prometheus就能够拜访接口来采集指标
• prometheus在k8s中也是这样的，组件须要裸露本身指标，如咱们在容器根底资源指标中提到的kubelet 内置cadvisor指标就是裸露在10250端口下的/metrics/cadvisor下。
• prometheus通过 k8s服务发现这些指标源实现采集

适配2. k8s服务发现

举例

• 一、endpoint级别的服务发现 ：举例 在采集apiserver、kube-controller-manager等

kubernetes_sd_configs:   role: endpoints

• 二、node级别的服务发现 ：举例 在采集cadvisor和kubelet本身指标时

  kubernetes_sd_configs:  - role: node

• 三、node级别的服务发现 ：举例 在采集pod自打点指标时

  kubernetes_sd_configs:  - role: pod    follow_redirects: true

解读：watch即时更新

• 通过watch即时发现资源变动，就满足了咱们一开始提出的云原生状况下监控的挑战之一，要及时感知到采集源的变动。
• 同时在k8s大二层环境中，prometheus能够拜访到发现进去的的 endpoint 、node、pod

适配3. 采集鉴权：token & 证书

k8s中很多接口都要鉴权，甚至还须要tls双向认证

• 同时咱们晓得在k8s中很多接口都是带有拜访鉴权的，比方咱们间接拜访k8s node上的kubelet的/metrics/cadvisor接口会返回未受权。如上面所示

[root@Kubernetes-node01 logs]# curl -k https://localhost:10250/metrics/cadvisorUnauthorized

• prometheus在采集cadvisor指标时同样面临鉴权问题

解决办法

• 聪慧的prometheus开发人员通过在采集中反对配置中相干token和证书来解决这个问题，如上面的配置代表有一个token文件，同时还有一个证书文件。

bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokentls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtinsecure_skip_verify: true

• 咱们在应用k8s时晓得，k8s通过 service account,clusterrolebinding来解决token、证书挂载问题
• prometheus也是利用了这一点，在创立prometheus容器是相干的service account,clusterrolebinding配置的示例如下：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 # api的versionkind: ClusterRole # 类型metadata:  name: prometheusrules:- apiGroups: [""]  resources: # 资源  - nodes  - nodes/proxy  - services  - endpoints  - pods  verbs: ["get", "list", "watch"] - apiGroups:  - extensions  resources:  - ingresses  verbs: ["get", "list", "watch"]- nonResourceURLs: ["/metrics"]  verbs: ["get"]---apiVersion: v1kind: ServiceAccountmetadata:  name: prometheus # 自定义名字  namespace: kube-system # 命名空间---apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1kind: ClusterRoleBindingmetadata:  name: prometheusroleRef: # 抉择须要绑定的Role  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io  kind: ClusterRole  name: cluster-adminsubjects: # 对象- kind: ServiceAccount  name: prometheus  namespace: kube-system

• 咱们在创立相干prometheus 的statsfulset时须要在prometheus yaml中须要配置对应的serviceAccountNameserviceAccountName: prometheus
• 配置好之后Kubernetes会将对应的token和证书文件挂载到pod中。
• 咱们exec进入prometheus的pod中就能够查看到相干文件在/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/，如下图所示：

/ # ls /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ -ltotal 0lrwxrwxrwx 1 root root 13 Jan 7 20:54 ca.crt -> ..data/ca.crtlrwxrwxrwx 1 root root 16 Jan 7 20:54 namespace -> ..data/namespacelrwxrwxrwx 1 root root 12 Jan 7 20:54 token -> ..data/token/ # df -h |grep servicetmpfs 7.8G 12.0K 7.8G 0% /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ # 

• 在采集etcd时须要配置相干证书的secret

  kubectl create secret generic etcd-certs --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/healthcheck-client.crt --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/healthcheck-client.key --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt -n kube-system

适配4. 弱小的relabel能力 做标签截取、变换、动态分片

prometheus relabel阐明

• 文档地址 https://prometheus.io/docs/pr...

利用1： labelmap 在采集cadvisor指标时 对服务发现标签key名字截取

• 在采集cadvisor时能够看到服务发现源给增加了很多__meta_kubernetes_node_label_结尾的标签

• 然而这些标签名字太长了，须要精简。咱们应用如下的relabel配置

relabel_configs:- separator: ;regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)replacement: $1action: labelmap

• 以这个标签为例，__meta_kubernetes_node_label_kubernetes_io_os="linux"，下面的配置代表匹配_meta_kubernetes_node_label_结尾的key，只保留前面的局部，所以在最终的标签看到的就是beta_kubernetes_io_os="linux"。
• labelmap代表匹配到的标签赋值给指标标签

利用2： replace 在采集pod自定义指标 对标签进行赋值

• 咱们在应用pod自定义指标时在pod yaml 的spec.template.metadata.annotations中须要定义三个以prometheus.io结尾的配置，散布代表是否须要prometheus采集、metrics裸露的端口、metrics的http path信息，具体配置如下：

  spec:selector:  matchLabels:    name: fluentd-elasticsearchtemplate:  metadata:    labels:      name: fluentd-elasticsearch    annotations:      prometheus.io/scrape: 'true'      prometheus.io/port: '9102'      prometheus.io/path: 'metrics'

• 在采集pod自定义指标时采纳如下

  relabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]  separator: ;  regex: "true"  replacement: $1  action: keep- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]  separator: ;  regex: (.+)  target_label: __metrics_path__  replacement: $1  action: replace- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]  separator: ;  regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)  target_label: __address__  replacement: $1:$2  action: replace

• 意思是将__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path赋值给 __metrics_path__
• 意思是将相干 __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port赋值给 __address__前面的端口

利用2： keep 做过滤，在采集服务组件endpoint时

• endpoint资源是裸露一个服务的ip地址和port的列表
• 代表采纳k8s服务发现 endpoint，endpoint会十分多，所以须要过滤apiserver的

kubernetes_sd_configs:- role: endpoints

• 过滤伎俩为 标签 __meta_kubernetes_namespace匹配default并且 __meta_kubernetes_service_name 匹配kubernetes 并且 __meta_kubernetes_endpoint_port_name 匹配https，咋样呢 ： keep

relabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]separator: ;regex: default;kubernetes;httpsreplacement: $1action: keep

• k8s 会在default namespace中创立apiserver的 service

  $ kubectl get svc -A |grep  443default         kubernetes                                     ClusterIP   10.96.0.1       <none>        443/TCP                  9d

• 最初获取到的endpoint转换为采集门路为： https://masterip:6443/metrics

prometheus为k8s监控做的适配工作