前言
Kubernetes 是一个较为流行的容器编排系统，在企业中被广泛使用。在 Kubernetes 集群中，监控和告警是必不可少的一部分，充分利用 Kubernetes 中的监控和告警系统，可以帮助开发者快速发现问题并及时修复。
本文将详细介绍在 Kubernetes 集群中如何监控和告警 CPU 和内存使用率，并提供一些示例代码，帮助读者深入了解并实践相关操作。
监控和告警 CPU 和内存使用率
监控
在 Kubernetes 集群中，监控 CPU 和内存使用率可以通过一些工具实现。下面我们将介绍 Prometheus + Grafana 方案来监控 Kubernetes 集群中的 CPU 和内存使用率。
Prometheus
Prometheus 是一个开源的监控系统，它具有高度的可扩展性和灵活性，支持多种数据类型的监控，比如 CPU、内存、磁盘等。在 Kubernetes 中，Prometheus 通过两种方式进行监控：
Metrics Server：Metrics Server 提供了 Kubernetes 中的一些核心指标数据，比如 CPU 使用率、内存使用率等。可以通过 Metrics Server 向 Prometheus 暴露这些数据。
Node Exporter：Node Exporter 可以暴露节点的系统指标数据，比如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘使用率等。可以通过 Node Exporter 向 Prometheus 暴露这些数据。
Grafana
Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台。它提供了丰富的图表和面板，并且可以与多种数据源集成，其中包括 Prometheus。
使用 Grafana 可以轻松创建自定义的仪表盘，从而监控 Kubernetes 集群中的 CPU 和内存使用率。
告警
在 Kubernetes 集群中，告警可以通过 Prometheus Alertmanager 实现。Alertmanager 可以根据 Prometheus 的监控指标数据，对某些指标定义告警规则，当某些告警规则被触发时，Alertmanager 将通过电子邮件、Slack 或 PagerDuty 等形式发送告警通知。
安装和配置 Prometheus + Grafana + Alertmanager
下面我们将介绍如何安装和配置 Prometheus + Grafana + Alertmanager，以实现对 Kubernetes 集群中 CPU 和内存使用率的监控和告警。
在 Kubernetes 集群中安装 Prometheus + Grafana + Alertmanager 需要 Kubernetes 聚合层的支持，聚合层是 Kubernetes 的一个组件，它可以将多个 API 服务器的 RESTful API 合并成一个 API 服务器，从而实现 API 的统一访问。
以下是在 Kubernetes 集群中安装 Prometheus + Grafana + Alertmanager 的步骤：
- 安装可扩展的监控系统 Helm Chart：
$ helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack
- 创建 Kubernetes Secret，以存储 Alertmanager 发送告警通知时的电子邮件、Slack 或 PagerDuty 等凭据信息：
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- 部署一个 Alertmanager 配置文件，定义告警规则：
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-------------- ----- 部署 Prometheus + Grafana + Alertmanager：
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--------- ------ 创建 Kubernetes 配置文件 prometheus-server-conf：
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------ ------------------- 创建 Kubernetes 配置文件 grafana-datasources：
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------------- ----示例代码
下面我们介绍如何在 Grafana 中创建一个仪表盘，用于监控 Kubernetes 集群中的 CPU 和内存使用率，并实现告警功能。
打开 Grafana，并登录到您的帐户。在您的仪表板页面中，单击“新建仪表板”。
在“新建仪表板”页面中，单击“添加查询”，并选择要监控的 Kubernetes 集群。在此示例中，我们选择“kubelet”服务。
输入以下 PromQL 来监控 CPU 使用率：
100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter", mode="idle"}[5m])) * 100)- 输入以下 PromQL 来监控内存使用率：
100 * (1 - ((avg_over_time(node_memory_MemAvailable_bytes[1m]) / 1024 / 1024 / 1024) / (avg_over_time(node_memory_MemTotal_bytes[1m]) / 1024 / 1024 / 1024)))
单击“添加查询”后，在右上角单击“保存仪表板”。
在“新建仪表板”页面中，单击“添加告警通知”，并选择 Alertmanager 作为通知方式。
创建告警规则，定义告警阈值和告警通知方式。
单击“保存仪表板”，并在“新建仪表板”页面中，单击右上角的“保存”。
现在您已经成功地创建了一个仪表盘，并实现了监控和告警功能。
总结
本文介绍了在 Kubernetes 集群中如何监控和告警 CPU 和内存使用率。通过使用 Prometheus + Grafana + Alertmanager 方案，开发者可以监控 Kubernetes 集群中的关键指标，并及时发现问题以及采取相应的措施。此外，本文还提供了示例代码，帮助读者深入了解相关操作，并实践相关知识。
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