Kubernetes 下使用 Prometheus+Grafana 实现应用监控-JavaScript中文网-JavaScript教程资源分享门户

在 K8s 环境下，应用监控是非常重要的一个环节。Kubernetes 作为容器编排和集群管理的标准，Prometheus 和 Grafana 作为重要的监控和可视化工具，成为了各大公司和社区热门的选择。

本文将详细介绍如何使用 Prometheus+Grafana 监控 Kubernetes 下的应用，并给出示例代码。

Prometheus 简介

Prometheus 是一款开源的监控系统，它以多维数据模型和灵活的查询语言 PromQL 为基础，采用 pull 模式从目标识别器（Exporter）收集时间序列数据，可以用于监控各种类型的系统，包括容器化应用。

Prometheus 的架构

Prometheus 的架构包含以下四个组件：

Prometheus Server：负责收集指标数据、存储和查询数据；
Exporter：暴露目标系统的指标数据，供 Prometheus Server 采集；
Alertmanager：负责接收来自 Prometheus Server 的告警信息，并根据预定义的规则进行处理和发送；
Pushgateway：用于存储临时数据，推送数据到 Prometheus Server。

Prometheus 的数据模型

Prometheus 的数据模型基于多维度度量（metric），每个度量由以下三部分组成：

Metric 名称：标识一个指标；
Labels：提供度量的附加信息，可以用于查询和区分不同的时间序列；
Timestamp：度量的时间戳。

Prometheus 的数据由时间序列（time series）组成，每个时间序列包含对应的度量以及时间戳。

Prometheus 的查询语言

PromQL 是 Prometheus 的查询语言，它支持以下几种类型的操作：

查询特定的时间序列；
对时间序列进行聚合计算，如平均值；
对时间序列进行运算，如加减乘除；
返回时间序列的函数结果，如时间序列的数量。

Grafana 简介

Grafana 是一款开源的数据可视化工具，它支持多种数据源，包括 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等。Grafana 通过 Dashboard、Panel、Variable 等概念来组织展示的内容，可以实现丰富的图表展示、报表输出等功能。

在 Kubernetes 下使用 Prometheus+Grafana 监控应用

在 Kubernetes 下使用 Prometheus+Grafana 监控应用可以分为以下几个步骤：

安装 Prometheus Operator
创建 Prometheus 和 ServiceMonitor
安装 Grafana 和 Prometheus 数据源
创建 Dashboard

安装 Prometheus Operator

Prometheus Operator 是一款 Kubernetes 的扩展程序，通过自定义资源（Custom Resource Definitions，CRDs）来管理 Prometheus、Alertmanager、Thanos 等组件。

安装 Prometheus Operator 可以使用 helm，具体可参考官方文档或执行以下命令：

# 添加 stable 仓库
$ helm repo add stable https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com/

# 安装 Prometheus Operator
$ helm install prometheus-operator stable/prometheus-operator -n monitoring

创建 Prometheus 和 ServiceMonitor

Prometheus 和 ServiceMonitor 可以通过 Kubernetes 的 YAML 配置文件来创建。Prometheus 配置文件示例如下：

// javascriptcn.com 代码示例
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: prometheus
  labels:
    app: prometheus
spec:
  serviceAccountName: prometheus
  serviceMonitorSelector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/managed-by: prometheus-operator
  resources:
    requests:
      cpu: 200m
      memory: 1Gi
    limits:
      cpu: 400m
      memory: 2Gi
  ruleSelector:
    matchLabels:
      prometheus: prometheus
  retention: 10d
  replicas: 1
  alerting:
    alertmanagers:
    - namespace: monitoring
      name: alertmanager
  storageSpec:
    volumeClaimTemplate:
      metadata:
        name: prometheus
      spec:
        accessModes:
        - ReadWriteOnce
        resources:
          requests:
            storage: 10Gi

ServiceMonitor 配置文件示例如下：

// javascriptcn.com 代码示例
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: app-monitor
  labels:
    app: app-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: app
  endpoints:
  - port: http

其中，ServiceMonitor 的 selector 用于通过 label 匹配需要监控的应用服务，endpoints 则用于指定需要采集的数据端点。

安装 Grafana 和 Prometheus 数据源

Grafana 可以通过 helm 安装，具体可以参考官方文档或执行以下命令：

# 安装 Grafana
$ helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
$ helm install grafana grafana/grafana -n grafana --set persistence.enabled=true,persistence.size=10Gi

# 安装 Prometheus 数据源插件
$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/grafana/grafana-plugin-repository/main/repo/stable.yaml
$ helm upgrade -i grafana --set "plugins.enableAlpha=true" grafana/grafana
$ grafana-cli plugins install grafana-piechart-panel

安装完成后，可以访问 http://Grafana_IP:3000 进行登录和配置。

创建 Dashboard

创建 Dashboard 可以直接在 Grafana 中进行，也可以使用 JSON 配置文件导入。

以下是一个简单的 JSON 配置文件示例：

// javascriptcn.com 代码示例
{
  "annotations": {
    "list": [
      {
        "name": "Deploy",
        "datasource": "-- Grafana --",
        "enable": true,
        "iconColor": "#fc8d62",
        "query": "label_values(kube_pod_labels{app=\"app\"}, deployment)",
        "type": "tag"
      }
    ]
  },
  "editable": true,
  "gnetId": null,
  "graphTooltip": 0,
  "id": null,
  "links": [],
  "panels": [
    {
      "datasource": "prometheus",
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "custom": {
            "min": "0",
            "unit": "short"
          },
          "unit": "bytes",
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              },
              {
                "color": "red",
                "value": 80
              }
            ]
          }
        },
        "overrides": []
      },
      "gridPos": {
        "h": 7,
        "w": 8,
        "x": 0,
        "y": 0
      },
      "id": 1,
      "options": {
        "showThresholdLabels": false,
        "showThresholdMarkers": true
      },
      "pluginVersion": "7.3.6",
      "targets": [
        {
          "expr": "sum(kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes{app=\"app\"})",
          "legendFormat": "Memory"
        }
      ],
      "timeFrom": null,
      "timeShift": null,
      "title": "Memory Usage"
    }
  ],
  "schemaVersion": 26,
  "style": "light",
  "tags": [],
  "templating": {
    "list": []
  },
  "time": {
    "from": "now-10m",
    "to": "now"
  },
  "timepicker": {},
  "timezone": "",
  "title": "App Monitoring",
  "uid": "U6CVCCuMk",
  "version": 1
}

以上示例配置文件中展示了一个指标 kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes 的值，并通过阈值告警策略设置了告警规则。

更多配置和指标的展示方式可以参考官方文档和 Grafana 社区。

总结

本文通过介绍 Prometheus 和 Grafana 监控工具的基本概念和 Kubernetes 下应用监控的实现步骤，详细阐述了 Prometheus+Grafana 监控的相关技术要点，并给出了示例代码和配置文件。

相信本文对于需要实现 Kubernetes 下应用监控的开发者和运维人员具有一定的参考性和指导意义。

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