k8s helm 搭建prometheus

prometheus与zabbix区别：

相比较zabbix，prometheus可以自动发现服务，zabbix自己也可以通过脚本自动服务发现端口并监控，但是假如端口挂了，zabbix会变黑，提示历史的端口不在了。也就是在每个pod中都有这个脚本，比较繁琐
zabbix从数据库中读取数据，以key-value形式在页面展示，prometheus则是把一个页面的静态资源抓取并展示出来。只有当查询的时候才会使用，而zabbix必须一致运行一个进程来维护

谷歌开发了一个猫头鹰，部署在各个节点，并开启一个监控页，k8s在1.1版本后，把猫头鹰集成了。prometheus对接到每个节点的猫头鹰接口就可以监控到各个节点资源。prometheus实际上就是一个时序数据库。我们可以用grafana监控，grafana只展示页面。另外一个插件也可以通过alter监控告警。grafana也可以告警，看自己需求选择

部署prometheus可以有三种方法：

自己写yaml部署
通过helm部署
通过operator部署

1.1 Operator是什么

Kubernetes Operator 是一种封装、部署和管理 Kubernetes 应用的方法。我们使用 Kubernetes API（应用编程接口）和 kubectl 工具在 Kubernetes 上部署并管理 Kubernetes 应用，可以理解为一个自定义控制器

2.1 相关地址信息

coreos开发的自定义控制器，专门部署prometheus的

Prometheus github 地址：https://github.com/coreos/kube-prometheus

2.1.1 组件说明

当我们使用coreos的prometheus控制器时，就会安装下面内容

1.MetricServer：是 kubernetes 集群资源使用情况的聚合器，收集数据给 kubernetes 集群内使用，如kubectl,hpa,scheduler等
2.PrometheusOperator：是一个系统监测和警报工具箱，用来存储监控数据
3.NodeExporter：用于各 node 的关键度量指标状态数据
4.KubeStateMetrics：收集kubernetes 集群内资源对象数据，制定告警规则
5.Prometheus：采用pull方式收集 apiserver，scheduler，controller-manager，kubelet 组件数据，通过http 协议传输
6、Grafana：是可视化数据统计和监控平台

3.1 构建记录

$ git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git
    cd /root/kube-prometheus/manifests

因为构建需要很多镜像，有些镜像不能在国内直接下载，我都放到网盘上了
链接：https://pan.baidu.com/s/1nW5Z_aJRiugKL7b_XtteAA
提取码：lepa

//google官方基于php开发的压缩工具
hpa.tar  
//prometheues的git工程
kube-prometheus.git.tar.gz  
//导入镜像导入
load-images.sh
//镜像
prometheus.tar.gz

把镜像解压发送到各个节点

tar zxvf prometheus.tar.gz
mv prometheus load-images.sh  /root/
cd /root/;scp -r prometheus/ load-images.sh  root@192.168.50.122:/root/
bash load-images.sh

tar zxvf kube-prometheus.git.tar.gz;cd kube-prometheus/manifests
//cd后，进入都是yml文件，这里我们执行后，后面会有几个报错，是因为第一次执行没创建但是有依赖，所以有报错再运行一次apply就可以了
kubectl apply -f ../manifests/
kubectl get pods -n monitoring
kubectl get svc -n monitoring


//到这里我们已经部署好了，但是目前是不可访问你的，因为svc都是clusterIp模式
//为了对外访问，我们可以修改为nodePort或者ingress方式暴露
vim kube-prometheus/manifests/prometheus-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    prometheus: k8s
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    targetPort: web
    nodePort: 30200
  selector:
    app: prometheus
    prometheus: k8s


//修改grafana的service
vim kube-prometheus/manifests/grafana-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: grafana
  name: grafana
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: http
    nodePort: 30100
  selector:
    app: grafana


//修改alter告警权限
vim kube-prometheus/manifests/alertmanager-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    alertmanager: main
  name: alertmanager-main
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9093
    targetPort: web
    nodePort: 30300
  selector:
    alertmanager: main
    app: alertmanager
  sessionAffinity: ClientIP
  
kubectl apply -f kube-prometheus/manifests/


//查看资源使用详情
kubectl top pods -A
kubectl top nodes

3.1.1 访问grafana

浏览器打开： 192.168.50.121是集群的Ip地址
http://192.168.50.121:30100/login

默认账号密码： admin/admin

点击设置的data source,可以看到已经为我们创建了prometheus的数据源

我们点击数据源可以测试

点击dashboard 导入模板

点击图标，然后点击Home，可以选择查看你想要看的选项

以查看节点为例

选择节点

点击explore,可以看到页面后面对应的pkl语句

粘贴复制这些pkl语句，可以到alter里面去查询，也可以直接在grafana上修改查询语句

3.1.2 访问alter

浏览器打开： 192.168.50.121是集群的Ip地址
http://192.168.50.121:30300/login

4.1 Horizontal Pod Autoscaling

我们上面说的hpa.tar是google官方基于php开发的压缩工具
我们把它拷贝到各个节点，docker load镜像

docker load -i hpa.tar
//重新打个tag，否则他会一直拉最新的下载不下来,注意这里全部节点都要打tag
docker tag wangyanglinux/hpa:latest wangyanglinux/hpa:v1

//HPA 可以根据 CPU 利用率自动伸缩 RC、Deployment、RS 中的 Pod 数量
kubectl run php-apache --image=wangyanglinux/hpa:v1 --requests=cpu=200m --expose --port=80

//我们在这里增加负载，对节点进行压测
kubectl run -i --tty work1 --image=busybox /bin/sh
		while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done
//压测后，kubectl top nodes对节点查看，可能短时间内无法获取状态，因为他需要先被应用监控检测到，然后信息发送给prometheus，prometheus发送给apiserver，我们使用top才能查看到
kubectl top nodes

//创建一个autoscale，基于deployment控制器，名字叫php-apache，定义超过50%的区间了，扩容2-10个
kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=2 --max=10
//创建后，我们可以查看hpa了
kubectl get hpa

如上图，我们可以看到压测对节点没压力，如果 500%/50%，副本数会从2自动扩容到10

posted @ 2022-08-09 13:27 liwenchao1995 阅读(940) 评论(3) 编辑收藏举报

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liwenchao1995

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