【夜莺监控方案】04-k8s集群监控（下）（kube-state-metrics+cadvisor+prometheus+n9e及FAQ）

文章目录

• 前言
• 4. 接入prometheus
• 5. 接入n9e
• • 5.1 手动接入（方法一）
  • 5.2 导入模板（方法二）
• 6. FAQ
• • 6.1 集群数据时常取不到
  • • 【现象】
    • 【解决】

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前言

相关文档如下：
《03-k8s集群监控（上）》

4. 接入prometheus

说明：

• k8s集群的prometheus负责采集k8s集群信息
• n9e中的prometheus再读取集群中prometheus的数据
  这样便于多个k8s集群接入、管理、删除

• 配置 prometheus
  修改配置文件 prometheus.yml，添加如下内容：

############### crust-k8s ########################
  - job_name: 'crust-k8s'
    scrape_interval: 15s
    honor_labels: true
    metrics_path: '/federate'
    params:
      'match[]':
        - '{job=~"kubernetes-.*"}'
    static_configs:
      - targets:
        - '10.10.xxx.201:30003'
        labels:
          cluster: 'crust-k8s' #用该标签区分集群
############### do-k8s ########################
  - job_name: 'do-k8s'
    scrape_interval: 15s
    honor_labels: true
    metrics_path: '/federate'
    params:
      'match[]':
        - '{job=~"kubernetes-.*"}'
    static_configs:
      - targets:
        - '10.10.xxx.100:30003'
        labels:
          cluster: 'do-k8s'

• 容器prometheus
  n9e的prometheus写好了启动文件，直接启动即可。

# service prometheus restart

• 查看结果

5. 接入n9e

5.1 手动接入（方法一）

创建图表入口：
监控看图 > 监控大盘 > 新建大盘 > 新建大盘分组 > 新建图表

• 配置方式

因为k8s集群中需要计算的数据比较多，因此我们使用prometheus 配置方式（n9e配置方式不支持计算）

• Promql

sum by (pod) (rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="",namespace="$namespace",cluster="$cluster"}[1m] ) )

我们使用了$namespace和$cluster 两个变量作为筛选条件，接下来配置变量

• 配置变量
  

变量名： 仅为用户提供过滤的标识（promql中变量名不是它）
Filter metric：仅是一个筛选标签或资源分组的条件，没有实际意义。
标签或资源分组：从下拉框中选择一个作为筛选条件，注意promql 中变量名写的是它

5.2 导入模板（方法二）

[
  {
    "id": 0,
    "name": "kubernetes",
    "tags": "k8stest",
    "configs": "{\"tags\":[{\"tagName\":\"cluster\",\"key\":\"cluster\",\"value\":\"do-k8s\",\"prefix\":false,\"metric\":\"container_cpu_usage_seconds_total\"},{\"tagName\":\"namespace\",\"key\":\"namespace\",\"value\":\"iot-v3x\",\"prefix\":false,\"metric\":\"container_cpu_usage_seconds_total\"}]}",
    "chart_groups": [
      {
        "id": 0,
        "dashboard_id": 0,
        "name": "容器cpu相关",
        "weight": 0,
        "charts": [
          {
            "id": 518,
            "group_id": 81,
            "configs": "{\"name\":\"pod_cpu使用率【单位%】\",\"mode\":\"prometheus\",\"prome_ql\":[\"sum by (pod) (rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=\\\"\\\",namespace=\\\"$namespace\\\",cluster=\\\"$cluster\\\"}[1m]))\"],\"layout\":{\"h\":2,\"w\":8,\"x\":0,\"y\":0,\"i\":\"0\"}}",
            "weight": 0
          },
          {
            "id": 519,
            "group_id": 81,
            "configs": "{\"name\":\"pod_cpu用户态使用率 【单位%】\",\"mode\":\"prometheus\",\"prome_ql\":[\"sum by (pod) (rate(container_cpu_user_seconds_total{image!=\\\"\\\",namespace=\\\"$namespace\\\",cluster=\\\"$cluster\\\"}[1m]))\"],\"layout\":{\"h\":2,\"w\":8,\"x\":8,\"y\":0,\"i\":\"1\"}}",
            "weight": 0
          },
          {
            "id": 520,
            "group_id": 81,
            "configs": "{\"name\":\"pod_cpu内核态使用率【单位%】\",\"mode\":\"prometheus\",\"prome_ql\":[\"sum by (pod) (rate(container_cpu_system_seconds_total{image!=\\\"\\\",namespace=\\\"$namespace\\\",cluster=\\\"$cluster\\\"}[1m]))\"],\"layout\":{\"h\":2,\"w\":8,\"x\":16,\"y\":0,\"i\":\"2\"}}",
            "weight": 0
          }
        ]
      },
      {
        "id": 0,
        "dashboard_id": 0,
        "name": "容器内存相关",
        "weight": 1,
        "charts": [
          {
            "id": 517,
            "group_id": 82,
            "configs": "{\"name\":\"pod_mem已使用内存（不含cache）单位：M\",\"mode\":\"prometheus\",\"prome_ql\":[\"sum by (pod) ((container_memory_usage_bytes{image!=\\\"\\\",namespace=\\\"$namespace\\\",cluster=\\\"$cluster\\\"})-(container_memory_cache{image!=\\\"\\\",namespace=\\\"$namespace\\\",cluster=\\\"$cluster\\\"}))/1024/1024\"],\"layout\":{\"h\":2,\"w\":24,\"x\":0,\"y\":0,\"i\":\"0\"}}",
            "weight": 0
          },
          {
            "id": 195,
            "group_id": 82,
            "configs": "{\"name\":\"pod_mem已使用大小（包含cache）（单位：M）\",\"mode\":\"prometheus\",\"link\":\"http://10.10.239.201:30003/\",\"prome_ql\":[\"sum by (pod) (container_memory_usage_bytes{image!=\\\"\\\",namespace=\\\"$namespace\\\",cluster=\\\"$cluster\\\"})/1024/1024\"],\"layout\":{\"h\":2,\"w\":24,\"x\":0,\"y\":2,\"i\":\"1\"}}",
            "weight": 0
          }
        ]
      },
      {
        "id": 0,
        "dashboard_id": 0,
        "name": "容器io",
        "weight": 2,
        "charts": [
          {
            "id": 196,
            "group_id": 83,
            "configs": "{\"name\":\"pod网络io\",\"mode\":\"prometheus\",\"link\":\"http://127.0.0.1:9090\",\"prome_ql\":[\"sort_desc(sum by (pod_name) (rate (container_network_transmit_bytes_total{image!=\\\"\\\",namespace=\\\"$namespace\\\",cluster=\\\"$cluster\\\"}[5m]) ))\"],\"layout\":{\"h\":2,\"w\":24,\"x\":0,\"y\":0,\"i\":\"0\"}}",
            "weight": 0
          }
        ]
      },
      {
        "id": 0,
        "dashboard_id": 0,
        "name": "pod数量",
        "weight": 3,
        "charts": [
          {
            "id": 197,
            "group_id": 84,
            "configs": "{\"name\":\"集群运行中的pod总数量\",\"mode\":\"prometheus\",\"link\":\"http://127.0.0.1:9090\",\"prome_ql\":[\"sum(kubelet_running_pod_count{cluster=\\\"$cluster\\\"})\"],\"layout\":{\"h\":2,\"w\":24,\"x\":0,\"y\":0,\"i\":\"0\"}}",
            "weight": 0
          }
        ]
      }
    ]
  }
]

6. FAQ

6.1 集群数据时常取不到

【现象】

如下图，数据经常取不到

###【分析】
查看n9e的Prometheuse数据如下：

点击上图中 do-k8s的数据页面，访问确实会超过10s，而Prometheus的默认超时时间是10s

【解决】

修改n9e上Prometheus的超时时间，添加scrape_timeout选项，时间设置高一些。

global:
  scrape_interval:     60s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 60s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  scrape_timeout: 20s # scrape_timeout is set to the global default (10s).

重启Prometheus。

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