一、Prometheus简介
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)；Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本；2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目；Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据)，相比功能更完善、更全面；Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群 。官网地址：Prometheus - Monitoring system & time series database
Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。目前官方最新版本为2-23.e版本。
二、Prometheus优势
- 多维度数据模型。
- 灵活的查询语言。
- 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。
- 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
- 可以通过中间网关进行时序列数据推送。
- 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
- 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。
三、Prometheus工作服务过程
- Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup服务注册与发现等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。
- Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。
- Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。
- PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
- Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。
四、prometheus核心组件
- Server 主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持
- Alertmanager 警告管理器，用来进行报警
- Push Gateway 主要是实现接收由Client push过来的指标数据，在指定的时间间隔，由主程序来抓取。
- node_exporter 用来监控服务器CPU、内存、磁盘、I/O等信息。
五、prometheus实践架构图
六、Grafana简介
Grafana是一个可视化面板（Dashboard），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器。支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。
七、Grafana特点
- Grafana是一个可视化面板（Dashboard），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器。支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。
- Grafana支持许多不同的时间序列数据（数据源）存储后端。每个数据源都有一个特定查询编辑器。官方支持以下数据源：Graphite、infloxdb、opensdb、prometheus、elasticsearch、cloudwatch。每个数据源的查询语言和功能明显不同。你可以将来自多个数据源的数据组合到一个仪表板上，但每个面板都要绑定到属于特定组织的特定数据源。
- Grafana中的警报允许您将规则附加到仪表板面板上。保存仪表板时，Gravana会将警报规则提取到单独的警报规则存储中，并安排它们进行评估。报警消息还能通过钉钉、邮箱等推送至移动端。但目前grafana只支持graph面板的报警。
- Grafana使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记；
- Grafana使用Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询
八、环境准备
1、安装kubernetes
2、安装docker
由于k8s和docker已经部署了，直接部署Prometheus
九、部署测试应用
所有node主机导入测试镜像
docker load < nginx-1.19.tar
docker tag nginx nginx:1.19.6
在Kubernetes集群master中创建一个pod，验证是否正常运行。
mkdir demo
cd demo
vim nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.19.6
ports:
- containerPort: 80
执行后查看状态
kubectl create -f nginx-deployment.yaml
kubectl get pods
kubectl get pods -o wide
创建nginx负载均衡网络
vim nginx-service.yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: nginx-service
spec:
selector:
app: nginx
type: NodePort
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 80
kubectl create -f nginx-service.yaml
kubectl get svc
访问网页测试
十、部署Prometheus监控平台
1、准备Prometheus相关YAML文件
在master节点/opt目录下新建pgmonitor目录
mkdir /opt/pgmonitor
cd /opt/pgmonitor
下载yaml文件到此目录2、部署prometheus
部署守护进程
kubectl create -f node-exporter.yaml
部署rbac
kubectl create -f rbac-setup.yaml
部署configmap.yaml
kubectl create -f configmap.yaml
部署prometheus.deploy.yml
kubectl create -f prometheus.deploy.yml
部署prometheus.svc.yml
查看prometheus状态
kubectl get pods -n kube-system
十一、部署Grafana服务
1、部署Grafana相关yaml文件
部署grafana-deploy.yaml
kubectl create -f grafana-deploy.yaml
部署grafana-svc.yaml
kubectl create -f grafana-svc.yaml
部署grafana-ing.yaml
kubectl create -f grafana-ing.yaml
查看Grafana状态
kubectl get pods -n kube-system
十二、配置Grafana数据源
查看grafana的端口
kubectl get svc -n kube-system
以上就是基于Prometheus监控Kubernetes集群的具体操作
如有错误欢迎各位大佬批评指正，我们共同进步
