Prometheus搭建使用 - 成就云开发者社区

Prometheus Server 使用

目前环境中使用的架构

安装prometheus

其中 prometheus.yml 文件的基本配置如下：

代码语言：yaml

复制

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s
rule_files:
- "first.rules"
- "second.rules"
scrape_configs:

job_name: prometheus

static_configs:

targets: ['localhost:9090']

上面这个配置文件中包含了3个模块：global、rule_files 和 scrape_configs。

其中 global 模块控制 Prometheus Server 的全局配置：

scrape_interval：表示 prometheus 抓取指标数据的频率，默认是15s，我们可以覆盖这个值 evaluation_interval：用来控制评估规则的频率，prometheus 使用规则产生新的时间序列数据或者产生警报 rule_files 模块制定了规则所在的位置，prometheus 可以根据这个配置加载规则，用于生成新的时间序列数据或者报警信息，当前我们没有配置任何规则。

scrape_configs 用于控制 prometheus 监控哪些资源。由于 prometheus 通过 HTTP 的方式来暴露的它本身的监控数据，prometheus 也能够监控本身的健康情况。在默认的配置里有一个单独的 job，叫做prometheus，它采集 prometheus 服务本身的时间序列数据。这个 job 包含了一个单独的、静态配置的目标：监听 localhost 上的9090端口。prometheus 默认会通过目标的/metrics路径采集 metrics。所以，默认的 job 通过 URL：http://localhost:9090/metrics采集 metrics。收集到的时间序列包含 prometheus 服务本身的状态和性能。如果我们还有其他的资源需要监控的话，直接配置在该模块下面就可以了。

新创建一个监控的命名空间, monitoring

代码语言：yaml

复制

cat > monitoring_ns.yaml <<EOF

apiVersion: v1

kind: Namespace

metadata:

name: monitoring

EOF

将 prometheus-cm.yaml 文件用 ConfigMap 的形式进行管理：

代码语言：yaml

复制

cat > prometheus-cm.yaml <<EOF

apiVersion: v1

kind: ConfigMap

metadata:

name: prometheus-config

namespace: monitoring

data:

prometheus.yml: |

global:

scrape_interval: 15s

scrape_timeout: 15s

scrape_configs:
job_name: 'prometheus'

static_configs:

targets: ['localhost:9090']

EOF

创建资源对象：

代码语言：shell

复制

kubectl create -f prometheus-cm.yaml

配置文件创建完成了，以后如果我们有新的资源需要被监控，我们只需要将上面的 ConfigMap 对象更新即可。现在我们来创建 prometheus 的 Pod 资源：(prometheus-deploy.yaml),由于没有创建ｐｖ,暂时先不持久化。

代码语言：yaml

复制

cat > prometheus-deploy.yaml <<EOF

apiVersion: extensions/v1beta1

kind: Deployment

metadata:

name: prometheus

namespace: monitoring

labels:

app: prometheus

spec:

template:

metadata:

labels:

app: prometheus

spec:

serviceAccountName: prometheus

containers:
image: prom/prometheus:v2.14.0

name: prometheus

command:

"/bin/prometheus"

args:
"--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
"--storage.tsdb.path=/prometheus"
"--storage.tsdb.retention=24h"
"--web.enable-admin-api"  # 控制对admin HTTP API的访问，其中包括删除时间序列等功能
"--web.enable-lifecycle"  # 支持热更新，直接执行localhost:9090/-/reload立即生效

ports:
containerPort: 9090

protocol: TCP

name: http

volumeMounts:
mountPath: "/prometheus"

subPath: prometheus

name: data
mountPath: "/etc/prometheus"

name: config-volume

resources:

requests:

cpu: 100m

memory: 512Mi

limits:

cpu: 100m

memory: 512Mi

securityContext:

runAsUser: 0

volumes:


name: data
persistentVolumeClaim:
claimName: prometheus
emptyDir: {}
configMap:

name: prometheus-config

name: config-volume

EOF

在启动程序的时候，除了指定了 prometheus.yml 文件之外，还通过参数storage.tsdb.path指定了 TSDB 数据的存储路径、通过storage.tsdb.retention设置了保留多长时间的数据，还有下面的web.enable-admin-api参数可以用来开启对 admin api 的访问权限，参数web.enable-lifecycle非常重要，用来开启支持热更新的，有了这个参数之后，prometheus.yml 配置文件只要更新了，通过执行localhost:9090/-/reload就会立即生效，所以一定要加上这个参数。

除了上面的注意事项外，这里还需要配置 rbac 认证，因为需要在 prometheus 中去访问 Kubernetes 的相关信息，所以这里管理了一个名为 prometheus 的 serviceAccount 对象：(prometheus-rbac.yaml)

代码语言：yaml

复制

cat > prometheus-rbac.yaml <<EOF

apiVersion: v1

kind: ServiceAccount

metadata:

name: prometheus

namespace: monitoring






apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: ClusterRole

metadata:

name: prometheus

rules:

apiGroups:

""

resources:
nodes
services
endpoints
pods
nodes/proxy

verbs:
get
list
watch


apiGroups:

""

resources:
configmaps
nodes/metrics

verbs:
get


nonResourceURLs:

/metrics

verbs:
get




apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1

kind: ClusterRoleBinding

metadata:

name: prometheus

roleRef:

apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

kind: ClusterRole

name: prometheus

subjects:

kind: ServiceAccount

name: prometheus

namespace: monitoring

EOF

由于要获取的资源信息，在每一个 namespace 下面都有可能存在，所以这里使用的是 ClusterRole 的资源对象，值得一提的是这里的权限规则声明中有一个nonResourceURLs的属性，是用来对非资源型 metrics 进行操作的权限声明，这个在以前很少遇到过，然后直接创建上面的资源对象即可：

代码语言：shell

复制

kubectl create -f prometheus-rbac.yaml

现在就可以添加 promethues 的资源对象了

代码语言：shell

复制

kubectl create -f prometheus-deploy.yaml

Pod 创建成功后，为了能够在外部访问到 prometheus 的 webui 服务，我们还需要创建一个 Service 对象：(prometheus-svc.yaml)

代码语言：yaml

复制

cat > prometheus-svc.yaml <<EOF

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

name: prometheus

namespace: monitoring

labels:

app: prometheus

spec:

selector:

app: prometheus

type: NodePort

ports:

name: web

port: 9090

targetPort: http

nodePort: 32501

EOF

为了方便测试，我们这里创建一个NodePort类型的服务，当然也可以创建一个IngressRoute对象，通过域名来进行访问：

代码语言：shell

复制

kubectl create -f prometheus-svc.yaml kcs -A | grep prometheus

monitoring prometheus NodePort 10.97.135.241 <none> 9090:32501/TCP 48s

然后我们就可以通过http://任意节点IP:32501访问 prometheus 的 webui 服务了

查看监控到的targets

除了简单的直接使用采集到的一些监控指标数据之外，这个时候也可以使用强大的 PromQL 工具，PromQL其实就是 prometheus 便于数据聚合展示开发的一套 ad hoc 查询语言的，你想要查什么找对应函数取你的数据好了.