【K8S系列】深入解析K8S监控-Toy模板网

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序言

做一件事并不难，难的是在于坚持。坚持一下也不难，难的是坚持到底。

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Kubernetes (k8s) 是一个容器编排平台，允许在容器中运行应用程序和服务。今天学习一下k8s监控相关知识

希望这篇文章能让你不仅有一定的收获，而且可以愉快的学习，如果有什么建议，都可以留言和我交流

专栏介绍

这是这篇文章所在的专栏，欢迎订阅：【深入解析k8s】专栏

简单介绍一下这个专栏要做的事：

主要是深入解析每个知识点，帮助大家完全掌握k8s,以下是已更新的章节

这是专栏介绍文章地址：【深入解析K8S专栏介绍】

Kubernetes是一个分布式系统，能够管理和编排容器化应用程序。其中，监控是一个非常重要的方面，可以帮助用户了解集群的健康状态、性能和可用性。

在本文中，将详细介绍Kubernetes监控的

监控类型

监控详解

监控软件安装

监问题思考

1 基础介绍

1.1监控的类型

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在Kubernetes中，监控是一个非常重要的方面，可以帮助用户了解集群的健康状态、性能和可用性。根据监控的类型和范围，Kubernetes的监控可以分为以下几种类型：

集群层监控

节点层监控

应用层监控

日志监控

2 集群层监控

集群层监控是指对整个Kubernetes集群进行监控，包括节点、Pod、服务等。集群层监控通常会关注集群的资源使用情况、负载均衡、服务发现等方面的指标，以帮助用户了解集群的整体健康状态和性能状况。

常用的集群层监控工具包括Prometheus、Grafana、Heapster等。

2.1 监控原理

Kubernetes的集群层监控通常是基于指标采集和存储的原理实现的。其基本流程如下：

指标采集

指标存储

数据可视化

2.1.1指标采集

Kubernetes集群中的各种组件和对象都会产生一些指标，如CPU、内存、磁盘、网络等。

这些指标可以通过各种方式进行采集，如Kubernetes API、容器运行时、系统监控工具等。不同的指标采集工具有不同的采集方式和频率，需要根据实际需求和资源限制进行选择和配置。

2.1.2 指标存储

采集到的指标需要进行存储和管理，以便后续的查询和分析。常用的指标存储工具包括Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch等。这些工具可以将采集到的指标存储到数据库中，并提供一些查询和分析接口，以帮助用户了解集群的状态和健康状况。

2.1.3 数据可视化

存储的指标数据可以通过数据可视化工具进行展示，帮助用户更直观地了解集群的状态和健康状况。常用的数据可视化工具包括Grafana、Kubernetes Dashboard等。这些工具可以将指标数据转换成漂亮的图表和仪表盘，以帮助用户快速发现和解决问题。

总之，Kubernetes的集群层监控主要是基于指标采集、存储和展示的原理实现的。通过采集集群中各种组件和对象的指标数据，存储到指标存储工具中，并通过数据可视化工具展示给用户，可以帮助用户了解集群的状态和健康状况，及时发现和解决问题。

3 节点层监控

节点层监控是指对Kubernetes节点进行监控，包括节点的CPU、内存、磁盘、网络等指标。节点层监控通常会关注节点的负载状况、资源使用情况、容器状态等方面的指标，以帮助用户了解节点的健康状态和性能状况。

常用的节点层监控工具包括cAdvisor、Node Exporter等。

4 应用层监控

应用层监控是指对Kubernetes中运行的应用程序进行监控，包括应用程序的CPU、内存、网络、磁盘等指标。应用层监控通常会关注应用程序的性能、错误、日志等方面的指标，以帮助用户了解应用程序的健康状态和性能状况。

常用的应用层监控工具包括Prometheus、ELK Stack、Zipkin等。

5 日志监控

日志监控是指对Kubernetes集群中产生的日志进行监控，包括容器日志、系统日志、应用程序日志等。

日志监控通常会关注日志的格式、内容、数量等方面的指标，以帮助用户了解集群的运行状态和问题状况。

常用的日志监控工具包括ELK Stack、Fluentd等。

Kubernetes的监控类型非常多样化，可以根据实际需求和场景选择合适的监控工具和技术来实现监控。

在实际的使用中，需要根据监控的类型和范围进行配置和优化，以提高监控的效率和精度。

6 监控技术和工具

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以下是一些常用的集群层监控技术和工具：

Prometheus + Grafana

Heapster

Kubernetes Dashboard

Kube-state-metrics

1 Prometheus + Grafana

Prometheus和Grafana是Kubernetes中常用的监控工具，可以用于监控集群的资源使用情况和健康状态。

Prometheus可以收集和存储各种集群指标数据，如CPU、内存、磁盘、网络等，而Grafana可以将这些数据转换成漂亮的图表和仪表盘，帮助用户快速发现和解决问题。

此外，Prometheus还提供了一些自带的集群监控规则，可以帮助用户监控集群的状态和健康状况。

安装

下面是使用docker-compose安装Prometheus和Grafana的步骤：

创建一个目录用于存放docker-compose.yml文件和相关配置文件，如prometheus-grafana。

在该目录下创建docker-compose.yml文件，并添加以下内容：
version: '3.7'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
    command:
      - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
      - --storage.tsdb.path=/prometheus
  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana-storage:/var/lib/grafana
volumes:
  grafana-storage:
这个docker-compose.yml文件定义了两个服务，一个是Prometheus，一个是Grafana。其中Prometheus会暴露9090端口，Grafana会暴露3000端口。

两个服务都会使用docker-compose.yml文件所在目录下的配置文件进行配置。

在该目录下创建prometheus.yml文件，并添加以下内容：
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'node'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100']
  - job_name: 'cadvisor'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:8080']
  - job_name: 'kubelet'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['kubelet:10255']
这个prometheus.yml文件定义了一些基本的Scrape Configs，用于采集Kubernetes节点、cAdvisor、kubelet和Prometheus本身的指标数据。

在命令行中进入上面创建的目录，并运行以下命令以启动Prometheus和Grafana服务：
docker-compose up -d
这个命令会在后台启动docker-compose.yml文件中定义的服务。

打开浏览器，访问http://localhost:3000，即可进入Grafana的登录界面。使用默认用户名和密码（admin/admin）登录。

在Grafana中添加数据源。在左侧菜单栏中选择Configuration->Data Sources，并点击Add data source按钮。选择Prometheus作为数据源类型，然后填写Prometheus的地址http://prometheus:9090，点击Save & Test按钮测试连接是否成功。

在Grafana中导入Dashboard。Grafana提供了很多现成的Dashboard，用户可以根据自己的需求进行选择和导入。在左侧菜单栏中选择+ -> Import，然后选择一个Dashboard模板文件

至此，已经成功地使用docker-compose安装和配置了Prometheus和Grafana。可以在Grafana中查看和分析Prometheus采集到的Kubernetes集群指标数据。

2 Heapster

Heapster是一个Kubernetes集群监控和性能分析工具，它可以监控集群内所有容器的资源使用情况，并将数据存储到指定的后端存储中，如InfluxDB、Elasticsearch等。Heapster还提供了一些有用的命令行工具和API，可以帮助用户查询和分析数据，包括节点、Pod、容器等数据。

3 Kubernetes Dashboard

Kubernetes Dashboard是Kubernetes官方提供的Web界面，可以用于监控和管理Kubernetes集群。Dashboard提供了集群层监控的功能，可以显示集群的健康状态、资源使用情况、Pod和容器状态等信息。此外，Dashboard还提供了一些有用的管理功能，如Pod和容器的日志查询、事件查看等。

4 Kube-state-metrics

Kube-state-metrics是一个Kubernetes状态指标导出器，用于将Kubernetes中的各种对象状态指标导出为Prometheus格式。它可以导出各种对象的状态指标，如节点、Pod、服务、副本集、Deployment、DaemonSet等，帮助用户了解集群的状态和健康状况。

总之，Kubernetes的集群层监控非常重要，可以帮助用户了解集群的整体健康状态和性能状况。以上列出的工具和技术可以帮助用户实现集群层监控，但是需要根据实际需求和资源限制进行配置和优化，以提高监控的效率和精度。

7 问题思考

1 etcd的watch 监听

在Kubernetes中，etcd是一个高可用的分布式键值存储，用于存储Kubernetes集群的配置数据和状态信息。etcd提供了一些API接口，其中包括watch接口，可以用于监听etcd中指定目录的变化。etcd的watch机制非常强大，可以帮助用户实现实时的配置更新和状态同步。以下是一些关于etcd的watch监听的技术和实践：

1.1 监听etcd目录

可以使用etcdctl命令或etcd的客户端库来监听etcd中指定目录下的键值变化。例如，使用etcdctl命令监听/mydir目录的变化可以使用以下命令：
etcdctl watch /mydir
当目录/mydir下的键值发生变化时，etcd会将变化通知给监听者。

1.2 使用etcd的客户端库

etcd的客户端库提供了一些高级的watch机制，可以更灵活地实现对etcd的监听。例如，可以使用etcd的Go客户端库，通过Watch函数来实现对etcd目录的监听。以下是一个示例：
watcher := clientv3.NewWatcher(client)
watcher.Watch(context.Background(), "/mydir", clientv3.WithPrefix(), clientv3.WithPrevKV())
for {
    select {
    case resp := <-watcher.WatchChan():
        for _, event := range resp.Events {
            fmt.Printf("Event received! Type: %s Key: %s Value: %s\n", event.Type, event.Kv.Key, event.Kv.Value)
        }
    }
}
上述示例中，使用etcd的Go客户端库创建了一个Watcher实例，然后调用Watch函数来监听/mydir目录下的变化。当目录下的键值发生变化时，Watcher会将变化通知到WatchChan通道中，从而实现实时的更新和同步。

1.3 使用etcd的API接口

除了etcd的客户端库，还可以使用etcd的API接口来实现对etcd的监听。etcd的API接口提供了一些高级的watch功能，如可取消的watch、多路复用的watch等。

以下是一个使用etcd的API接口实现的示例：
watcher := clientv3.NewWatcher(client)
ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
watcher.Watch(ctx, "/mydir", clientv3.WithPrefix())
go func() {
    for {
        select {
        case resp := <-watcher.Chan():
            for _, event := range resp.Events {
                fmt.Printf("Event received! Type: %s Key: %s Value: %s\n", event.Type, event.Kv.Key, event.Kv.Value)
            }
        }
    }
}()
// 取消监听
time.Sleep(10 * time.Second)
cancel()
上述示例中，使用etcd的API接口创建了一个Watcher实例，然后调用Watch函数来监听/mydir目录下的变化。

使用context.WithCancel函数创建了一个可取消的context对象，用于在需要的时候取消监听。

当目录下的键值发生变化时，Watcher会将变化通知到Chan通道中，从而实现实时的更新和同步。