现在开始我们集群的监控工作,首先来监控我们集群的节点,要监控节点其实我们已经有很多非常成熟的方案了,比如 Nagios、zabbix,甚至我们自己来收集数据也可以,我们这里通过 Prometheus 来采集节点的监控指标数据,可以通过node_exporter来获取,顾名思义,node_exporter 就是抓取用于采集服务器节点的各种运行指标,目前 node_exporter 支持几乎所有常见的监控点,比如 conntrack,cpu,diskstats,filesystem,loadavg,meminfo,netstat等,详细的监控点列表可以参考其Github repo。
我们可以通过 DaemonSet 控制器来部署该服务,这样每一个节点都会自动运行一个这样的 Pod,如果我们从集群中删除或者添加节点后,也会进行自动扩展。
在部署 node-exporter 的时候有一些细节需要注意,如下资源清单文件:(prome-node-exporter.yaml)
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: node-exporter
namespace: kube-ops
labels:
name: node-exporter
spec:
selector:
matchLabels:
name: node-exporter
template:
metadata:
labels:
name: node-exporter
spec:
hostPID: true
hostIPC: true
hostNetwork: true
containers:
- name: node-exporter
image: prom/node-exporter:v0.16.0
ports:
- containerPort: 9100
resources:
requests:
cpu: 0.15
securityContext:
privileged: true
args:
- --path.procfs
- /host/proc
- --path.sysfs
- /host/sys
- --collector.filesystem.ignored-mount-points
- '"^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"'
volumeMounts:
- name: dev
mountPath: /host/dev
- name: proc
mountPath: /host/proc
- name: sys
mountPath: /host/sys
- name: rootfs
mountPath: /rootfs
tolerations:
- key: "node-role.kubernetes.io/master"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
volumes:
- name: proc
hostPath:
path: /proc
- name: dev
hostPath:
path: /dev
- name: sys
hostPath:
path: /sys
- name: rootfs
hostPath:
path: /
由于我们要获取到的数据是主机的监控指标数据,而我们的 node-exporter 是运行在容器中的,所以我们在 Pod 中需要配置一些 Pod 的安全策略,这里我们就添加了hostPID: true、hostIPC: true、hostNetwork: true3个策略,用来使用主机的 PID namespace、IPC namespace 以及主机网络,这些 namespace 就是用于容器隔离的关键技术,要注意这里的 namespace 和集群中的 namespace 是两个完全不相同的概念。
另外我们还将主机的/dev、/proc、/sys这些目录挂载到容器中,这些因为我们采集的很多节点数据都是通过这些文件夹下面的文件来获取到的,比如我们在使用top命令可以查看当前cpu使用情况,数据就来源于文件/proc/stat,使用free命令可以查看当前内存使用情况,其数据来源是来自/proc/meminfo文件。
另外由于我们集群使用的是 kubeadm 搭建的,所以如果希望 master 节点也一起被监控,则需要添加相应的容忍
然后直接创建上面的资源对象即可:
$ kubectl create -f prome-node-exporter.yaml
daemonset.extensions "node-exporter" created[root@k8s-master prometheus]# kubectl get pod -n kube-ops
NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGE
node-exporter-7mw9h1/1Running069m
node-exporter-dqpml1/1Running069m
node-exporter-g55mf1/1Running069m
部署完成后,我们可以看到在3个节点上都运行了一个 Pod,我们应该怎样去获取/metrics数据呢?我们上面是不是指定了hostNetwork=true,所以在每个节点上就会绑定一个端口 9100,我们可以通过这个端口去获取到监控指标数据:
$ curl 127.0.0.1:9100/metricsnode_filesystem_device_error{device="shm",fstype="tmpfs",mountpoint="/rootfs/var/lib/docker/containers/aefe8b1b63c3aa5f27766053ec817415faf8f6f417bb210d266fef0c2da64674/shm"} 1
node_filesystem_device_error{device="shm",fstype="tmpfs",mountpoint="/rootfs/var/lib/docker/containers/c8652ca72230496038a07e4fe4ee47046abb5f88d9d2440f0c8a923d5f3e133c/shm"} 1
node_filesystem_device_error{device="tmpfs",fstype="tmpfs",mountpoint="/dev"} 0
node_filesystem_device_error{device="tmpfs",fstype="tmpfs",mountpoint="/dev/shm"} 0
服务发现 由于我们这里3个节点上面都运行了 node-exporter 程序,如果我们通过一个 Service 来将数据收集到一起用静态配置的方式配置到 Prometheus 去中,就只会显示一条数据,我们得自己在指标数据中去过滤每个节点的数据,那么有没有一种方式可以让 Prometheus 去自动发现我们节点的 node-exporter 程序,并且按节点进行分组呢?是有的,就是我们前面和大家提到过的服务发现
在 Kubernetes 下,Promethues 通过与 Kubernetes API 集成,目前主要支持5中服务发现模式,分别是:Node、Service、Pod、Endpoints、Ingress。
我们通过 kubectl 命令可以很方便的获取到当前集群中的所有节点信息:
[root@k8s-master prometheus]# kubectl get nodes
NAMESTATUSROLESAGEVERSION
k8s-masterReadymaster211dv1.17.0
k8s-node1Ready211dv1.17.0
k8s-node2Ready211dv1.17.0
但是要让 Prometheus 也能够获取到当前集群中的所有节点信息的话,我们就需要利用 Node 的服务发现模式,同样的,在 prometheus.yml 文件中配置如下的 job 任务即可:
- job_name: 'kubernetes-nodes'
kubernetes_sd_configs:
- role: node
通过指定kubernetes_sd_configs的模式为node,Prometheus 就会自动从 Kubernetes 中发现所有的 node 节点并作为当前 job 监控的目标实例,发现的节点/metrics接口是默认的 kubelet 的 HTTP 接口。
prometheus 的 ConfigMap 更新完成后,同样的我们执行 reload 操作,让配置生效:
kubectl apply -f prometheus-cm.yaml
# 隔一会儿再执行下面的 reload 操作
curl -X POST ""http://10.1.192.190:9090/-/reload
配置生效后,我们再去 prometheus 的 dashboard 中查看 Targets 是否能够正常抓取数据,访问任意节点IP:30672:
文章图片
我们可以看到上面的kubernetes-nodes这个 job 任务已经自动发现了我们3个 node 节点,但是在获取数据的时候失败了,出现了类似于下面的错误信息:
Get http://10.151.30.57:10250/metrics: net/http: HTTP/1.x transport connection broken: malformed HTTP response "\x15\x03\x01\x00\x02\x02"
这个是因为 prometheus 去发现 Node 模式的服务的时候,访问的端口默认是10250,而现在该端口下面已经没有了/metrics指标数据了,现在 kubelet 只读的数据接口统一通过10255端口进行暴露了,所以我们应该去替换掉这里的端口,但是我们是要替换成10255端口吗?不是的,因为我们是要去配置上面通过node-exporter抓取到的节点指标数据,而我们上面是不是指定了hostNetwork=true,所以在每个节点上就会绑定一个端口9100,所以我们应该将这里的10250替换成9100,但是应该怎样替换呢?
这里我们就需要使用到 Prometheus 提供的relabel_configs中的replace能力了,relabel 可以在 Prometheus 采集数据之前,通过Target 实例的 Metadata 信息,动态重新写入 Label 的值。除此之外,我们还能根据 Target 实例的 Metadata 信息选择是否采集或者忽略该 Target 实例。比如我们这里就可以去匹配__address__这个 Label 标签,然后替换掉其中的端口:
- job_name: 'kubernetes-nodes'
kubernetes_sd_configs:
- role: node
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
regex: '(.*):10250'
replacement: '${1}:9100'
target_label: __address__
action: replace
这里就是一个正则表达式,去匹配__address__,然后将 host 部分保留下来,port 替换成了9100,现在我们重新更新配置文件,执行 reload 操作,然后再去看 Prometheus 的 Dashboard 的 Targets 路径下面 kubernetes-nodes 这个 job 任务是否正常了:
文章图片
我们可以看到现在已经正常了,但是还有一个问题就是我们采集的指标数据 Label 标签就只有一个节点的 hostname,这对于我们在进行监控分组分类查询的时候带来了很多不方便的地方,要是我们能够将集群中 Node 节点的 Label 标签也能获取到就很好了。
这里我们可以通过labelmap这个属性来将 Kubernetes 的 Label 标签添加为 Prometheus 的指标标签:
- job_name: 'kubernetes-nodes'
kubernetes_sd_configs:
- role: node
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
regex: '(.*):10250'
replacement: '${1}:9100'
target_label: __address__
action: replace
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
添加了一个 action 为labelmap,正则表达式是__meta_kubernetes_node_label_(.+)的配置,这里的意思就是表达式中匹配都的数据也添加到指标数据的 Label 标签中去。
对于 kubernetes_sd_configs 下面可用的标签如下: 可用元标签:
__meta_kubernetes_node_name:节点对象的名称
_meta_kubernetes_node_label:节点对象中的每个标签
_meta_kubernetes_node_annotation:来自节点对象的每个注释
_meta_kubernetes_node_address:每个节点地址类型的第一个地址(如果存在)
【prometheus监控 Kubernetes 集群节点(node-exporter)】
文章图片
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