大数据云计算——使用Prometheus-Operator进行K8s集群监控
一、 背景
在非operator配置的普罗中我们监控k8s集群都是通过配置configmap进行服务发现和指标拉取。切换到prometheus-operator难免会有些使用问题。不少用户已经习惯底层配置自动发现的方式。当过渡到servicemonitor或者podmonitor或多或少不习惯。所以下面就为大家介绍一下Prometheus-Operator，以及servicemonitor的使用方法
二、 Prometheus-Operator介绍
Prometheus Operator 为 Kubernetes 提供了对 Prometheus 相关监控组件的本地部署和管理方案，该项目的目的是为了简化和自动化基于 Prometheus 的监控栈配置，主要包括以下几个功能：
kubernetes自定义资源：使用kubernetes CRD 来部署和管理Prometheus，Alertmanager和相关组件
简化的部署配置：直接通过kubernetes资源清单配置Prometheus,比如版本，持久化，副本，保留策略等等配置
Prometheus监控目标配置：基于熟知的kubernetes标签查询自动生成监控目标配置，无需学习prometheus特地的配置
2.1 架构 下图是 Prometheus-Operator 官方提供的架构图，各组件以不同的方式运行在 Kubernetes 集群中，其中 Operator 是最核心的部分，作为一个控制器，它会去创建 Prometheus、ServiceMonitor、AlertManager以及 PrometheusRule 等 CRD 资源对象，然后会一直 Watch 并维持这些资源对象的状态。
下面三个yaml文件 很好的表述了，prometheus 如何关联选择 servicemonitor，servicemonitor 如何关联选择目标service。 为了能让prom监控k8s内的应用，Prometheus-Operator通过配置servicemonitor匹配到由service对象自动填充的Endpoints，并配置prometheus监控这些Endpoints后端的pods，ServiceMonitor.Spec的Endpoints部分就是用于配置Endpoints的哪些端口将被scrape指标。
servicemonitor对象很巧妙，它解耦了“监控的需求”和“需求的实现方”。servicemonitor 只需要用到label-selector 这种简单又通用的方式声明一个 “监控需求”，也就是哪些Endpoints 需要搜集，怎么收集就行了。让用户只关心需求，这是一个非常好的关注点分离。当然servicemonitor 最后还是会被operator转化为原始的复 杂的scrape config,但这个复杂度已经完全被operator屏蔽了。
下图很好的展现了prometheus在配置报警时需要操作哪些资源，及各资源起到的作用
首先通过配置servicemonitor/podmonitor来获取应用的监控指标；
Prometheus.spec.alerting字段会匹配Alertmanager中的配置，匹配到alertmanager实例
然后通过prometheusrule对监控到的指标配置报警规则；
最后配置告警接收器，配置alertmanagerconfig来配置如何处理告警，包括如何接收、路由、抑制和发送警报等；
2.2 常见CRD Prometheus，定义了所需的 Prometheus 部署。
ServiceMonitor，以声明方式指定应如何监控 Kubernetes 服务组。Operator 根据 API 服务器中对象的当前状态自动生成 Prometheus 抓取配置。
PodMonitor，以声明方式指定应如何监控 pod 组。Operator 根据 API 服务器中对象的当前状态自动生成 Prometheus 抓取配置。
PrometheusRule，定义了一组所需的 Prometheus 警报和/或记录规则。Operator 生成一个规则文件，可供 Prometheus 实例使用。
Alertmanager，定义了所需的 Alertmanager 部署。
AlertmanagerConfig，以声明方式指定 Alertmanager 配置的子部分，允许将警报路由到自定义接收器并设置禁止规则。
Probe，以声明方式指定应如何监视入口组或静态目标。Operator 根据定义自动生成 Prometheus scrape 配置。配合blackbox exporter使用。
ThanosRuler，定义了所需的 Thanos Ruler 部署。
三、 Prometheus-Operator安装
Prometheus-Operator对K8S集群的版本有要求，请参照集群版本选择对应Prometheus-Operator版本代码库：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus 本文档所用环境为1.25k8s集群对应0.12.0版本https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/archive/refs/heads/release-0.12.zip
3.1 安装
wget https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/archive/refs/heads/release-0.12.zip
unzip release-0.12.zip
cd kube-prometheus-release-0.12
kubectl apply --server-side -f manifests/setup
kubectl wait \
--for condition=Established \
--all CustomResourceDefinition \
--namespace=monitoring
kubectl apply -f manifests/
#注意：kube-state-metrics和prometheus-adapter的镜像为谷歌官方库的镜像，国内可能存在拉取不到的问题，如果由于镜像拉取不到导致pod pending，请将其替换成可获取到的镜像地址。
3.2 卸载 注意：此步骤为卸载步骤，如果想继续保留Prometheus-Operator，请不要执行此步骤kubectl delete --ignore-not-found=true -f manifests/ -f manifests/setup
四、使用servicemonitor监控应用暴露的指标
创建deployment对象和service资源，该服务8080端口会暴露自身指标。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: sample-metrics-app
name: sample-metrics-app
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: sample-metrics-app
template:
metadata:
labels:
app: sample-metrics-app
spec:
tolerations:
- key: beta.kubernetes.io/arch
value: arm
effect: NoSchedule
- key: beta.kubernetes.io/arch
value: arm64
effect: NoSchedule
- key: node.alpha.kubernetes.io/unreachable
operator: Exists
effect: NoExecute
tolerationSeconds: 0
- key: node.alpha.kubernetes.io/notReady
operator: Exists
effect: NoExecute
tolerationSeconds: 0
containers:
- image: luxas/autoscale-demo:v0.1.2
name: sample-metrics-app
ports:
- name: web
containerPort: 8080
readinessProbe:
httpGet:
path: /
port: 8080
initialDelaySeconds: 3
periodSeconds: 5
livenessProbe:
httpGet:
path: /
port: 8080
initialDelaySeconds: 3
periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: sample-metrics-app
labels:
app: sample-metrics-app
spec:
ports:
- name: web
port: 80
targetPort: 8080
selector:
app: sample-metrics-app
创建servicemonitor对象采集应用指标
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: sample-metrics-app
labels:
service-monitor: sample-metrics-app
spec:
selector:
matchLabels:
app: sample-metrics-app # 匹配标签为app：sample-metrics-app的service
endpoints:
- port: web #Promethues采集指标的端口为service中portName表示的端口
查看新建的service，在集群内节点上通过service IP访问应用kubectl get service 通过访问service IP的metrics接口可以查看到应用暴露的指标curl 10.247.227.116/metrics
image.png 可以看到，应用暴露的指标是 “http_requests_total” ，且监控采集到的数量是805
浏览器访问Prometheus UI界面查看指标通过IP和端口访问prometheus-server，查看servermonitor及指标监控情况 可以看到应用暴露的指标已成功采集，由于指标采集时间间隔的原因，prometheus采集的指标数为800，而应用的metrics接口暴露出的数量为805。
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