在Kubernetes下部署Prometheus
使用ConfigMaps管理应用配置
当使用Deployment管理和部署应用程序时，用户可以方便了对应用进行扩容或者缩容，从而产生多个Pod实例。为了 能够统一管理这些Pod的配置信息，在Kubernetes中可以使用ConfigMaps资源定义和管理这些配置，并且通过环境 变量或者文件系统挂载的方式让容器使用这些配置。 这里将使用ConfigMaps管理Prometheus的配置文件，创建prometheus-config.yml文件，并写入以下内容：
apiVersion: v1 data: prometheus.yml: |- global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s scrape_configs: - job_name: ''prometheus'' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config
使用kubectl命令行工具，在命名空间default创建ConfigMap资源：
kubectl create -f prometheus-config.yml configmap "prometheus-config" created
使用Deployment部署Prometheus
当ConfigMap资源创建成功后，我们就可以通过Volume挂载的方式，将Prometheus的配置文件挂载到容器中。 这 里我们通过Deployment部署Prometheus Server实例，创建prometheus-deployment.yml文件，并写入以下 内容:
apiVersion: v1 kind: "Service" metadata: name: prometheus labels: name: prometheus spec: ports: - name: prometheus protocol: TCP port: 9090 targetPort: 9090 selector: app: prometheus type: NodePort --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: name: prometheus name: prometheus spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: prometheus template: metadata: labels: app: prometheus spec: serviceAccountName: prometheus serviceAccount: prometheus containers: - name: prometheus image: prom/prometheus:v2.2.1 command: - "/bin/prometheus" args: - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml" ports: - containerPort: 9090 protocol: TCP volumeMounts: - mountPath: "/etc/prometheus" name: prometheus-config volumes: - name: prometheus-config configMap: name: prometheus-config
该文件中分别定义了Service和Deployment，Service类型为NodePort，这样我们可以通过虚拟机IP和端口访问 到Prometheus实例。为了能够让Prometheus实例使用ConfigMap中管理的配置文件，这里通过volumes声明了一 个磁盘卷。并且通过volumeMounts将该磁盘卷挂载到了Prometheus实例的/etc/prometheus目录下。
使用以下命令创建资源，并查看资源的创建情况：
$ kubectl create -f prometheus-deployment.yml service "prometheus" created deployment "prometheus" created $ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE prometheus-7f57d48b8d-fxm9j 1/1 Running 0 8m31s $ kubectl get svc [root@k8s-01 ~]# kubectl get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes ClusterIP 10.1.0.1 <none> 443/TCP 29d prometheus NodePort 10.1.67.80 <none> 9090:30880/TCP 5h1m
至此，我们可以通过虚拟机的IP地址和端口3xxxx访问到Prometheus的服务。
Kubernetes下的服务发现
目前为止，我们已经能够在Kubernetes下部署一个简单的Prometheus实例，不过当前来说它并不能发挥其监控系 统的作用，除了Prometheus，暂时没有任何的监控采集目标。在第7章中，我们介绍了Prometheus的服务发现能 力，它能够与通过与“中间代理人“的交互，从而动态的获取需要监控的目标实例。而在Kubernetes下Prometheus 就是需要与Kubernetes的API进行交互，从而能够动态的发现Kubernetes中部署的所有可监控的目标资源。
Kubernetes的访问授权
为了能够让Prometheus能够访问收到认证保护的Kubernetes API，我们首先需要做的是，对Prometheus进行访 问授权。在Kubernetes中主要使用基于角色的访问控制模型(Role-Based Access Control)，用于管理 Kubernetes下资源访问权限。首先我们需要在Kubernetes下定义角色（ClusterRole），并且为该角色赋予响应 的访问权限。同时创建Prometheus所使用的账号（ServiceAccount），最后则是将该账号与角色进行绑定 （ClusterRoleBinding）。这些所有的操作在Kubernetes同样被视为是一系列的资源，可以通过YAML文件进行 描述并创建，这里创建prometheus-rbac-setup.yml文件，并写入以下内容：
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 kind: ClusterRole metadata: name: prometheus rules: - apiGroups: [""] resources: - nodes - nodes/proxy - services - endpoints - pods verbs: ["get", "list", "watch"] - apiGroups: - extensions resources: - ingresses verbs: ["get", "list", "watch"] - nonResourceURLs: ["/metrics"] verbs: ["get"] --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: prometheus namespace: default --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: prometheus roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: prometheus subjects: - kind: ServiceAccount name: prometheus namespace: default
其中需要注意的是ClusterRole是全局的，不需要指定命名空间。而ServiceAccount是属于特定命名空间的资 源。通过kubectl命令创建RBAC对应的各个资源：
$ kubectl create -f prometheus-rbac-setup.yml clusterrole "prometheus" created serviceaccount "prometheus" created clusterrolebinding "prometheus" created
在完成角色权限以及用户的绑定之后，就可以指定Prometheus使用特定的ServiceAccount创建Pod实例。修改 prometheus-deployment.yml文件，并添加serviceAccountName和serviceAccount定义：
spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: prometheus template: metadata: labels: app: prometheus spec: serviceAccountName: prometheus serviceAccount: prometheus
通过kubectl apply对Deployment进行变更升级：
$ kubectl apply -f prometheus-deployment.yml service "prometheus" configured deployment "prometheus" configured $ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE prometheus-7f57d48b8d-n4sns 1/1 Running 0 4m19s
指定ServiceAccount创建的Pod实例中，会自动将用于访问Kubernetes API的CA证书以及当前账户对应的访问令 牌文件挂载到Pod实例的/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/目录下，可以通过以下命令进 行查看：
[root@k8s-01 ~]# kubectl exec -it prometheus-7f57d48b8d-n4sns ls /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ ca.crt namespace token
服务发现
在Kubernetes下，Promethues通过与Kubernetes API集成目前主要支持5种服务发现模式，分别是：Node、 Service、Pod、Endpoints、Ingress。
通过kubectl命令行，可以方便的获取到当前集群中的所有节点信息：
- job_name: 'kubernetes-nodes' tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: node
通过指定kubernetes_sd_config的模式为node，Prometheus会自动从Kubernetes中发现到所有的node节点并 作为当前Job监控的Target实例。如下所示，这里需要指定用于访问Kubernetes API的ca以及token文件路径。
对于Ingress，Service，Endpoints, Pod的使用方式也是类似的，下面给出了一个完整Prometheus配置的示 例：
apiVersion: v1 data: prometheus.yml: |- global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'kubernetes-nodes' tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: node - job_name: 'kubernetes-service' tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: service - job_name: 'kubernetes-endpoints' tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: endpoints - job_name: 'kubernetes-ingress' tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: ingress - job_name: 'kubernetes-pods' tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: pod - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config
更新Prometheus配置文件，并重建Prometheus实例：
1. $ kubectl apply -f prometheus-config.yml 2. configmap "prometheus-config" configured 3. 4. $ kubectl get pods 5. prometheus-69f9ddb588-rbrs2 1/1 Running 0 4m 6. 7. $ kubectl delete pods prometheus-69f9ddb588-rbrs2 8. pod "prometheus-69f9ddb588-rbrs2" deleted 9. 10. $ kubectl get pods 11. prometheus-69f9ddb588-rbrs2 0/1 Terminating 0 4m 12. prometheus-69f9ddb588-wtlsn 1/1 Running 0 14s
Prometheus使用新的配置文件重建之后，打开Prometheus UI，通过Service Discovery页面可以查看到当前 Prometheus通过Kubernetes发现的所有资源对象了：
同时Prometheus会自动将该资源的所有信息，并通过标签的形式体现在Target对象上。如下所示，是Promthues 获取到的Node节点的标签信息：
目前为止，我们已经能够通过Prometheus自动发现Kubernetes集群中的各类资源以及其基本信息。不过，如果现 在查看Promtheus的Target状态页面，结果可能会让人不太满意：
虽然Prometheus能够自动发现所有的资源对象，并且将其作为Target对象进行数据采集。 但并不是所有的资源对 象都是支持Promethues的，并且不同类型资源对象的采集方式可能是不同的。因此，在实际的操作中，我们需要有 明确的监控目标，并且针对不同类型的监控目标设置不同的数据采集方式。
接下来，我们将利用Promtheus的服务发现能力，实现对Kubernetes集群的全面监控。
使用Prometheus监控Kubernetes集群
下表中，梳理了监控Kubernetes集群监控的各个维度以及策略：
从Kubelet获取节点运行状态
Kubelet组件运行在Kubernetes集群的各个节点中，其负责维护和管理节点上Pod的运行状态。kubelet组件的正 常运行直接关系到该节点是否能够正常的被Kubernetes集群正常使用。
基于Node模式，Prometheus会自动发现Kubernetes中所有Node节点的信息并作为监控的目标Target。 而这些 Target的访问地址实际上就是Kubelet的访问地址，并且Kubelet实际上直接内置了对Promtheus的支持。
修改prometheus.yml配置文件，并添加以下采集任务配置：
- job_name: 'kubernetes-kubelet' scheme: https tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: node relabel_configs: - action: labelmap regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+) - target_label: __address__ replacement: kubernetes.default.svc:443 - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name] regex: (.+) target_label: __metrics_path__ replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics
通过获取各个节点中kubelet的监控指标，用户可以评估集群中各节点的性能表现。例如,通过指标 kubelet_pod_start_latency_microseconds可以获得当前节点中Pod启动时间相关的统计数据。
kubelet_pod_start_latency_microseconds{quantile="0.99"}
Pod平均启动时间大致为42s左右（包含镜像下载时间）：
kubelet_pod_start_latency_microseconds_sum / kubelet_pod_start_latency_microseconds_count
除此以外，监控指标kubeletdocker*还可以体现出kubelet与当前节点的docker服务的调用情况，从而可以反映 出docker本身是否会影响kubelet的性能表现等问题。
从Kubelet获取节点容器资源使用情况
各节点的kubelet组件中除了包含自身的监控指标信息以外，kubelet组件还内置了对cAdvisor的支持。 cAdvisor能够获取当前节点上运行的所有容器的资源使用情况，通过访问kubelet的/metrics/cadvisor地址可 以获取到cadvisor的监控指标，因此和获取kubelet监控指标类似，这里同样通过node模式自动发现所有的 kubelet信息，并通过适当的relabel过程，修改监控采集任务的配置。 与采集kubelet自身监控指标相似：
- job_name: 'kubernetes-cadvisor' scheme: https tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: node relabel_configs: - target_label: __address__ replacement: kubernetes.default.svc:443 - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name] regex: (.+) target_label: __metrics_path__ replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor - action: labelmap regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
使用NodeExporter监控集群资源使用情况
为了能够采集集群中各个节点的资源使用情况，我们需要在各节点中部署一个Node Exporter实例。在本章的“部署 Prometheus”小节，我们使用了Kubernetes内置的控制器之一Deployment。Deployment能够确保Prometheus 的Pod能够按照预期的状态在集群中运行，而Pod实例可能随机运行在任意节点上。而与Prometheus的部署不同的 是，对于Node Exporter而言每个节点只需要运行一个唯一的实例，此时，就需要使用Kubernetes的另外一种控制 器Daemonset。顾名思义，Daemonset的管理方式类似于操作系统中的守护进程。Daemonset会确保在集群中所有 （也可以指定）节点上运行一个唯一的Pod实例。
创建node-exporter-daemonset.yml文件，并写入以下内容：
apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: node-exporter spec: selector: matchLabels: app: node-exporter template: metadata: annotations: prometheus.io/scrape: 'true' prometheus.io/port: '9100' prometheus.io/path: 'metrics' labels: app: node-exporter name: node-exporter spec: containers: - image: prom/node-exporter imagePullPolicy: IfNotPresent name: node-exporter ports: - containerPort: 9100 hostPort: 9100 name: scrape hostNetwork: true hostPID: true
由于Node Exporter需要能够访问宿主机，因此这里指定了hostNetwork和hostPID，让Pod实例能够以主机网络 以及系统进程的形式运行。同时YAML文件中也创建了NodeExporter相应的Service。这样通过Service就可以访 问到对应的NodeExporter实例。
$ kubectl create -f node-exporter-daemonset.yml service "node-exporter" created daemonset "node-exporter" created
查看Daemonset以及Pod的运行状态
$ kubectl get daemonsets NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE node-exporter 1 1 1 1 1 <none> 15s $ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE ... node-exporter-9h56z 1/1 Running 0 51s
由于Node Exporter是以主机网络的形式运行，因此直接访问虚拟机IP加上Pod的端口即可访问当前节 点上运行的Node Exporter实例:
[root@k8s-01 ~]# curl http://k8s-02:9100/metrics |head % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 0 0 0 0 0 0 0 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the GC invocation durations. # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 1.7503e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 2.9973e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 5.2475e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 8.2703e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.001951054 go_gc_duration_seconds_sum 0.067789147 go_gc_duration_seconds_count 834 # HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist. 100 44764 0 44764 0 0 1207k 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 1248k
目前为止，通过Daemonset的形式将Node Exporter部署到了集群中的各个节点中。接下来，我们只需要通过 Prometheus的pod服务发现模式，找到当前集群中部署的Node Exporter实例即可。 需要注意的是，由于 Kubernetes中并非所有的Pod都提供了对Prometheus的支持，有些可能只是一些简单的用户应用，为了区分哪些 Pod实例是可以供Prometheus进行采集的，这里我们为Node Exporter添加了注解：
prometheus.io/scrape: 'true'
由于Kubernetes中Pod可能会包含多个容器，还需要用户通过注解指定用户提供监控指标的采集端口：
prometheus.io/port: '9100'
而有些情况下，Pod中的容器可能并没有使用默认的/metrics作为监控采集路径，因此还需要支持用户指定采集路 径：
prometheus.io/path: 'metrics'
为Prometheus创建监控采集任务kubernetes-pods，如下所示：
- job_name: 'kubernetes-pods' kubernetes_sd_configs: - role: pod relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape] action: keep regex: true - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path] action: replace target_label: __metrics_path__ regex: (.+) - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port] action: replace regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+) replacement: $1:$2 target_label: __address__ - action: labelmap regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace] action: replace target_label: kubernetes_namespace - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name] action: replace target_label: kubernetes_pod_name
通过以上relabel过程实现对Pod实例的过滤，以及采集任务地址替换，从而实现对特定Pod实例监控指标的采集。需 要说明的是kubernetes-pods并不是只针对Node Exporter而言，对于用户任意部署的Pod实例，只要其提供了对 Prometheus的支持，用户都可以通过为Pod添加注解的形式为其添加监控指标采集的支持。
从kube-apiserver获取集群运行监控指标
在开始正式内容之前，我们需要先了解一下Kubernetes中Service是如何实现负载均衡的，如下图所示，一般来说 Service有两个主要的使用场景：
代理对集群内部应用Pod实例的请求：当创建Service时如果指定了标签选择器，Kubernetes会监听集群中所 有的Pod变化情况，通过Endpoints自动维护满足标签选择器的Pod实例的访问信息；
代理对集群外部服务的请求：当创建Service时如果不指定任何的标签选择器，此时需要用户手动创建 Service对应的Endpoint资源。例如，一般来说，为了确保数据的安全，我们通常讲数据库服务部署到集群 外。 这是为了避免集群内的应用硬编码数据库的访问信息，这是就可以通过在集群内创建Service，并指向外 部的数据库服务实例。
kube-apiserver扮演了整个Kubernetes集群管理的入口的角色，负责对外暴露Kubernetes API。kubeapiserver组件一般是独立部署在集群外的，为了能够让部署在集群内的应用（kubernetes插件或者用户应用）能 够与kube-apiserver交互，Kubernetes会默认在命名空间下创建一个名为kubernetes的服务，如下所示：
[root@k8s-01 ~]# kubectl get svc kubernetes -o wide NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR kubernetes ClusterIP 10.1.0.1 <none> 443/TCP 29d <none>
而该kubernetes服务代理的后端实际地址通过endpoints进行维护，如下所示：
[root@k8s-01 ~]# kubectl get endpoints kubernetes NAME ENDPOINTS AGE kubernetes 192.168.122.2:6443 29d
通过这种方式集群内的应用或者系统主机就可以通过集群内部的DNS域名kubernetes.default.svc访问到部署外 部的kube-apiserver实例。
因此，如果我们想要监控kube-apiserver相关的指标，只需要通过endpoints资源找到kubernetes对应的所有后 端地址即可。
如下所示，创建监控任务kubernetes-apiservers，这里指定了服务发现模式为endpoints。Promtheus会查找 当前集群中所有的endpoints配置，并通过relabel进行判断是否为apiserver对应的访问地址：
- job_name: 'kubernetes-apiservers' kubernetes_sd_configs: - role: endpoints scheme: https tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name,__meta_kubernetes_endpoint_port_name] action: keep regex: default;kubernetes;https - target_label: __address__ replacement: kubernetes.default.svc:443
在relabel_configs配置中第一步用于判断当前endpoints是否为kube-apiserver对用的地址。第二步，替换监 控采集地址到kubernetes.default.svc:443即可。重新加载配置文件，重建Promthues实例，得到以下结果。
对Ingress和Service进行网络探测
为了能够对Ingress和Service进行探测，我们需要在集群部署Blackbox Exporter实例。 如下所示，创建 blackbox-exporter.yaml用于描述部署相关的内容:
apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app: blackbox-exporter name: blackbox-exporter spec: ports: - name: blackbox port: 9115 protocol: TCP selector: app: blackbox-exporter type: ClusterIP --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: blackbox-exporter name: blackbox-exporter spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: blackbox-exporter template: metadata: labels: app: blackbox-exporter spec: containers: - image: prom/blackbox-exporter imagePullPolicy: IfNotPresent name: blackbox-exporter
通过kubectl命令部署Blackbox Exporter实例，这里将部署一个Blackbox Exporter的Pod实例，同时通过服 务blackbox-exporter在集群内暴露访问地址blackbox-exporter.default.svc.cluster.local，对于集 群内的任意服务都可以通过该内部DNS域名访问Blackbox Exporter实例：
[root@k8s-01 ~]# kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE blackbox-exporter-5574646b-4wjg5 1/1 Running 0 46m prometheus-7f57d48b8d-n4sns 1/1 Running 0 26m [root@k8s-01 ~]# kubectl get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE blackbox-exporter ClusterIP 10.1.70.11 <none> 9115/TCP 46m kubernetes ClusterIP 10.1.0.1 <none> 443/TCP 29d prometheus NodePort 10.1.67.80 <none> 9090:30880/TCP 5h30m
为了能够让Prometheus能够自动的对Service进行探测，我们需要通过服务发现自动找到所有的Service信息。 如下所示，在Prometheus的配置文件中添加名为kubernetes-services的监控采集任务：
- job_name: 'kubernetes-services' metrics_path: /probe params: module: [http_2xx] kubernetes_sd_configs: - role: service relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe] action: keep regex: true - source_labels: [__address__] target_label: __param_target - target_label: __address__ replacement: blackbox-exporter.default.svc.cluster.local:9115 - source_labels: [__param_target] target_label: instance - action: labelmap regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace] target_label: kubernetes_namespace - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name] target_label: kubernetes_name
在该任务配置中，通过指定kubernetes_sd_config的role为service指定服务发现模式：
kubernetes_sd_configs:
- role: service
为了区分集群中需要进行探测的Service实例，我们通过标签‘prometheus.io/probe: true’进行判断，从而过 滤出需要探测的所有Service实例：
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe] action: keep regex: true
并且将通过服务发现获取到的Service实例地址 __address__ 转换为获取监控数据的请求参数。同时 将 __address 执行Blackbox Exporter实例的访问地址，并且重写了标签instance的内容：
- source_labels: [__address__] target_label: __param_target - target_label: __address__ replacement: blackbox-exporter.default.svc.cluster.local:9115 - source_labels: [__param_target] target_label: instance
最后，为监控样本添加了额外的标签信息：
- action: labelmap regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace] target_label: kubernetes_namespace - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name] target_label: kubernetes_name
对于Ingress而言，也是一个相对类似的过程，这里给出对Ingress探测的Promthues任务配置作为参考：
- job_name: 'kubernetes-ingresses' metrics_path: /probe params: module: [http_2xx] kubernetes_sd_configs: - role: ingress relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_annotation_prometheus_io_probe] action: keep regex: true - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path] regex: (.+);(.+);(.+) replacement: ${1}://${2}${3} target_label: __param_target - target_label: __address__ replacement: blackbox-exporter.default.svc.cluster.local:9115 - source_labels: [__param_target] target_label: instance - action: labelmap regex: __meta_kubernetes_ingress_label_(.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace] target_label: kubernetes_namespace - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_name] target_label: kubernetes_name
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