Prometheus 介绍

Prometheus（普罗米修斯）是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。自2012年成为社区开源项目， 拥有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护，Prometheus于2016年加入云原生云计算基 金会（CNCF），成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。

https://prometheus.io/

https://github.com/prometheus

Prometheus组件与架构

  • Prometheus Server：收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口

  • ClientLibrary：客户端库

  • Push Gateway：短期存储指标数据。主要用于临时性的任务

  • Exporters：采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics

  • Alertmanager：告警

  • Web UI：简单的Web控制台

Prometheus基本使用：怎么来监控？

如果要想监控，前提是能获取被监控端指标数据，并且这个 数据格式必须遵循Prometheus数据模型，这样才能识别和 采集，一般使用exporter提供监控指标数据

exporter列表：

https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters

  • Prometheus Server：收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口

  • ClientLibrary：客户端库

  • Push Gateway：短期存储指标数据。主要用于临时性的任务

  • Exporters：采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics

  • Alertmanager：告警

  • Web UI：简单的Web控制台

Prometheus基本使用：部署

部署Prometheus：

docker run -d --name=prometheus -p 9090:9090 prom/prometheus

访问地址：http://ip:9090/

部署文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/

部署Grafana：

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

访问地址：http://ip:3000/

部署文档：https://grafana.com/grafana/download

用户名/密码：admin/admin # 第一次需要重置密码

Prometheus基本使用：监控Linux服务器

node_exporter：用于监控Linux系统的指标采集器。

常用指标：

  • CPU

  • 内存

  • 硬盘

  • 网络流量

  • 文件描述符

  • 系统负载

  • 系统服务

数据接口：http://ip:9100/

使用文档：https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/

GitHub：https://github.com/prometheus/node_exporter

在Prometheus配置文件添加被监控端：

scrape_configs:                                                    
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'                                                                       
                                                                                                 
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.         
                                         
    static_configs:             
    - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'Linux Server'     
    static_configs:              
    - targets: ['192.168.0.12:9100','192.168.0.13:9100']

使用Grafana展示node_exporter数据指标，仪表盘ID： 9276

Prometheus基本使用：查询数据

PromQL(Prometheus Query Language) 是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言，语言表现力非常丰 富，支持条件查询、操作符，并且内建了大量内置函数，供我们针对监控数据的各种维度进行查询。

数据模型：

  • Prometheus将所有数据存储为时间序列；

  • 具有相同度量名称以及标签属于同一个指标；

  • 每个时间序列都由度量标准名称和一组键值对（称为标签）唯一标识， 通过标签查询指定指标。

指标格式：

{

示例：

查询指标最新样本（称为瞬时向量）：

node_cpu_seconds_total

可以通过附加一组标签来进一步过来这些时间序列：

node_cpu_seconds_total{job=“Linux Server”}

查询指标近5分钟内样本（称为范围向量，时间单位 s，m，h，d，w，y）： node_cpu_seconds_total{job=“Linux Server”}[5m]

node_cpu_seconds_total{job=“Linux Server”}[1h]

Kubernetes 监控指标

Kubernetes本身监控

  • Node资源利用率

  • Node数量

  • 每个Node运行Pod数量

  • 资源对象状态

Pod监控

  • Pod总数量及每个控制器预期数量

  • Pod状态

  • 容器资源利用率：CPU、内存、网络

Kubernetes 监控实现思路

Pod

kubelet的节点使用cAdvisor提供的metrics接口获取该节点所有Pod和容器相关的性能指标数据。

指标接口：https://NodeIP:10250/metrics/cadvisor

Node

使用node_exporter收集器采集节点资源利用率。

项目地址：https://github.com/prometheus/node_exporter

K8s资源对象

kube-state-metrics采集了k8s中各种资源对象的状态信息。

项目地址：https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics

在Kubernetes平台部署相关组件

prometheus.zip

  • prometheus-deployment.yaml # 部署Prometheus

  • prometheus-configmap.yaml # Prometheus配置文件，主要配置Kubernetes服务发现

  • prometheus-rules.yaml # Prometheus告警规则

  • grafana.yaml # 可视化展示

  • node-exporter.yml # 采集节点资源，通过DaemonSet方式部署，并声明让Prometheus收集

  • kube-state-metrics.yaml # 采集K8s资源，并声明让Prometheus收集

  • alertmanager-configmap.yaml # 配置文件，配置发件人和收件人

  • alertmanager-deployment.yaml # 部署Alertmanager告警组件

nfs-client.zip

#安装nfs安装包（每个k8s节点都要安装）
yum install nfs-utils
#创建nfs共享目录
mkdir -p /nfs/kubernetes
#修改nfs配置文件
vim /etc/exports
/nfs/kubernetes *(rw,no_root_squash)
#启动nfs并加入开机自启
systemctl start nfs
systemctl enable nfs

#部署NFS实现自动创建PV插件：
git clone https://github.com/kubernetes-incubator/external-storage 
cd nfs-client/deploy 
kubectl apply -f rbac.yaml # 授权访问apiserver 
kubectl apply -f deployment.yaml # 部署插件，需修改里面NFS服务器地址与共享目录 
kubectl apply -f class.yaml # 创建存储类
kubectl get sc  # 查看存储类
kubernetes-node-kubelet:获取kebelet暴露的指标，访问地址https://NodeIP:10250/metrics
kubernetes-node-cadvisor:获取kubelet暴露的cadvisor，访问地址https://NodeIP:10250/metrics/cadvisor
kubernetes-service-endpooints:从service列表只能endpoint发现pod为目标
kubernetes-pod:发现所有pod为目标

给pod重新标记标签
1.配置采集pod的默认采集信息，例如协议，端口，url
2.给pod添加标签，方便后面对数据多维度查询
#prometheus和altermanger手动热加载配置
curl -XPOST 10.244.169.152:9093/-/reload

Prometheus 告警

Prometheus报警功能利用Alertmanager组件完成，当Prometheus会对接收的指标数据比对告警规则，如果 满足条件，则将告警事件发送给Alertmanager组件，Alertmanager组件发送到接收人。

使用步骤：

  1. 部署Alertmanager

  2. 配置告警接收人

  3. 配置Prometheus与Alertmanager通信

  4. 在Prometheus中创建告警规则

global:
 resolve_timeout: 5m
 # 邮箱服务器
 smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'
 smtp_from: 'baojingtongzhi@163.com'
 smtp_auth_username: 'baojingtongzhi@163.com'
 smtp_auth_password: 'xxx'
 smtp_require_tls: false
# 配置路由树
route:
 group_by: [‘alertname’] # 根据告警规则组名进行分组
 group_wait: 10s # 分组内第一个告警等待时间，10s内如有第二个告警会合并一个告警
 group_interval: 10s # 发送新告警间隔时间
 repeat_interval: 1h # 重复告警间隔发送时间
 receiver: 'mail'
# 接收人
receivers:
- name: 'mail'
  email_configs:
  - to: 'zhenliang369@163.com'
# vi prometheus.yml
# 指定Alertmanager组件地址
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      - 127.0.0.1:9093
# 执行告警规则
rule_files:
  - "rules/*.yml"
  
# vi rules/general.yml
groups:
- name: example #告警规则组名称
  rules:
  # 任何实例5分钟内无法访问发出告警
  - alert: InstanceDown # 告警规则名称
    expr: up == 0 # 基于PromQL的触发条件
    for: 5m # 等待评估时间
    labels: # 自定义标签
      severity: page
    annotations: # 指定附加信息
      summary: " {{ $labels.instance }} 停止工作"
      description: "{{ $labels.instance }}：job {{ $labels.job }} 已经停止5分钟以上."

告警状态：

  • Inactive：这里什么都没有发生。

  • Pending：已触发阈值，但未满足告警持续时间

  • Firing：已触发阈值且满足告警持续时间。警报发送给接受者。

小结：

1.在k8s中部署应用，在service或者pod中配置注解

annotations:

  prometheus.io/scrape: 'true'

2.数据被采集到，可以写任意告警规则，出现问题，第一时间通知你

3.如果grafana仪表盘无法满足需求，可以自定义

4.grafana图标没数据，数据没采集到，promq写的有问题，服务器时间没同步

5.altermanger和prometheus配置文件如果没生效，手动配置热加载

curl -XPOST 10.244.169.152:9093/-/reload

curl -XPOST 10.244.26.74:9090/-/reload