微服务-19 使用Prometheus来作为Kubernetes集群的监控

Prometheus介绍

简介：

Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，非常适合Kubernetes集群的监控。Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。Promethus有以下特点

• 支持多维数据模型：由度量名和键值对组成的时间序列数据
• 内置时间序列数据库TSDB
• 支持PromQL查询语言，可以完成非常复杂的查询和分析，对图表展示和告警非常有意义
• 支持HTTP的Pull方式采集时间序列数据
• 支持PushGateway采集瞬时任务的数据
• 支持服务发现和静态配置两种方式发现目标
• 支持接入Grafana

架构图：

1. Prometheus Server

主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。包含了三个组件：

• Retrieval: 获取监控数据
• TSDB: 时间序列数据库(Time Series Database)，我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件，并且数据中的数组是由时间进行索引的。具备以下特点：
• 大部分时间都是顺序写入操作，很少涉及修改数据
• 删除操作都是删除一段时间的数据，而不涉及到删除无规律数据
• 读操作一般都是升序或者降序

• HTTP Server: 为告警和出图提供查询接口

2. 指标采集

• Exporters: Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据，并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是，它并不向中央服务器发送数据，而是等待中央服务器主动前来抓取
• Pushgateway: 支持临时性Job主动推送指标的中间网关

3. 服务发现

• Kubernetes_sd: 支持从Kubernetes中自动发现服务和采集信息。而Zabbix监控项原型就不适合Kubernets，因为随着Pod的重启或者升级，Pod的名称是会随机变化的。
• file_sd: 通过配置文件来实现服务的自动发现

4. 告警管理

通过相关的告警配置，对触发阈值的告警通过页面展示、短信和邮件通知的方式告知运维人员。

5. 图形化展示

通过ProQL语句查询指标信息，并在页面展示。虽然Prometheus自带UI界面，但是大部分都是使用Grafana出图。另外第三方也可以通过 API 接口来获取监控指标。

部署：

步骤一：部署 Prometheus Operator

1. 添加 Prometheus Helm 存储库：

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update　

1. 安装 Prometheus Operator：

helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack

　　

步骤二：访问 Prometheus 和 Grafana Dashboard

1. 查看 Prometheus 服务的 ClusterIP 地址和端口：

kubectl get svc prometheus-kube-prometheus-prometheus -n monitoring

　　  2.查看 Grafana 服务的 ClusterIP 地址和端口：

 

kubectl get svc prometheus-grafana -n monitoring

 

 

 　　  3.通过浏览器访问 Prometheus 和 Grafana Dashboard。

 

步骤三：配置监控目标

Prometheus Operator 会自动发现 K8s 集群中的服务和资源，创建相应的监控目标配置。可以通过编辑 PrometheusRule、ServiceMonitor 等资源来自定义监控目标。

步骤四：Instrumen 你的代码

在应用程序中引入 Prometheus 客户端库，生成指标数据供 Prometheus 收集。以下是一个 Python Flask 应用的示例代码：

 

from prometheus_client import Counter
from flask import Flask

app = Flask(__name__)
c = Counter('requests_total', 'Total number of requests')

@app.route('/')
def hello():
    c.inc()
    return "Hello World!"

if __name__ == '__main__':
    app.run()

步骤五：设置报警规则

通过 Prometheus 的 Alertmanager 组件设置报警规则，定义报警接收方式。可以编辑 PrometheusRule 资源来配置报警规则。

步骤六：集成 Grafana

1. 登录 Grafana Dashboard。
2. 添加 Prometheus 数据源，填写 Prometheus 服务的 URL。
3. 创建仪表盘并可视化监控数据。

步骤七：验证监控效果

观察 Prometheus 中的指标数据是否在不同监控目标之间流动，以及是否能够成功触发报警规则。