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Kubernetes 1.19 安装 Prometheus-Oprator

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作者:SRE运维博客
博客地址:https://www.cnsre.cn
文章地址:https://www.cnsre.cn/posts/210621550392/
相关话题:https://www.cnsre.cn/tags/prometheus/


简介

Prometheus 介绍

Prometheus 是一套开源的监控 & 报警 & 时间序列数据库的组合,起始是由 SoundCloud 公司开发的。成立于 2012 年,之后许多公司和组织接受和采用 prometheus,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作.该项目有非常活跃的社区和开发人员,目前是独立的开源项目,任何公司都可以使用它,2016 年,Prometheus 加入了云计算基金会,成为 kubernetes 之后的第二个托管项目.google SRE 的书内也曾提到跟他们 BorgMon 监控系统相似的实现是 Prometheus。现在最常见的 Kubernetes 容器管理系统中,通常会搭配 Prometheus 进行监控。

Kubernetes Operator 介绍

Prometheus-operator 已经改名为 Kube-promethues

Kubernetes 的支持下,管理和伸缩 Web 应用、移动应用后端以及 API 服务都变得比较简单了。其原因是这些应用一般都是无状态的,所以 Deployment 这样的基础 Kubernetes API 对象就可以在无需附加操作的情况下,对应用进行伸缩和故障恢复了。

而对于数据库、缓存或者监控系统等有状态应用的管理,就是个挑战了。这些系统需要应用领域的知识,来正确的进行伸缩和升级,当数据丢失或不可用的时候,要进行有效的重新配置。我们希望这些应用相关的运维技能可以编码到软件之中,从而借助 Kubernetes` 的能力,正确的运行和管理复杂应用。

Operator 这种软件,使用 TPR (第三方资源,现在已经升级为 CRD) 机制对 Kubernetes API 进行扩展,将特定应用的知识融入其中,让用户可以创建、配置和管理应用。和 Kubernetes 的内置资源一样,Operator 操作的不是一个单实例应用,而是集群范围内的多实例。

Prometheus Operator 介绍

KubernetesPrometheus OperatorKubernetes 服务和 Prometheus 实例的部署和管理提供了简单的监控定义。

安装完毕后,Prometheus Operator 提供了以下功能:

  • 创建/毁坏: 在 Kubernetes namespace 中更容易启动一个 Prometheus 实例,一个特定的应用程序或团队更容易使用Operator。
  • 简单配置: 配置 Prometheus 的基础东西,比如在 Kubernetes 的本地资源 versions, persistence, retention policies, 和 replicas。
  • Target Services 通过标签: 基于常见的 Kubernetes label 查询,自动生成监控 target 配置;不需要学习 Prometheus 特定的配置语言。

架构

Prometheus

为一个监控系统, Prometheus 项目的作用和工作方式,其实可以用如下所示的一张官方示意图来解释:
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可以看到, Prometheus 项目工作的核心,是使用 Pull (抓取)的方式去搜集被监控对象的 Metrics 数据(监控指标数据),然后,再把这些数据保存在一个 TSDB (时间序列数据库,比如 OpenTSDB、InfluxDB 等)当中,以便后续可以按照时间进行检索。有了这套核心监控机制, Prometheus 剩下的组件就是用来配合这套机制的运行。比如 Pushgateway ,可以允许被监控对象以 Push 的方式向 Prometheus 推送 Metrics 数据。而 Alertmanager ,则可以根据 Metrics 信息灵活地设置报警。当然, Prometheus 最受用户欢迎的功能,还是通过 Grafana 对外暴露出的、可以灵活配置的监控数据可视化界面。

Prometheus Operator

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  • Operator: Operator 资源会根据自定义资源(Custom Resource Definition / CRDs)来部署和管理 Prometheus Server ,同时监控这些自定义资源事件的变化来做相应的处理,是整个系统的控制中心。

  • Prometheus: Prometheus 资源是声明性地描述 Prometheus 部署的期望状态。

  • Prometheus Server: Operator 根据自定义资源 Prometheus 类型中定义的内容而部署的 Prometheus Server 集群,这些自定义资源可以看作是用来管理 Prometheus Server 集群的 StatefulSets 资源。

  • ServiceMonitor: ServiceMonitor 也是一个自定义资源,它描述了一组被 Prometheus 监控的 targets 列表。该资源通过 Labels 来选取对应的 Service Endpoint ,让 Prometheus Server 通过选取的 Service 来获取 Metrics 信息。

  • Service: Service 资源主要用来对应 Kubernetes 集群中的 Metrics Server Pod ,来提供给 ServiceMonitor 选取让 Prometheus Server 来获取信息。简单的说就是 Prometheus Node Exporter ServiceMysql Exporter Service 等等。

  • Alertmanager: Alertmanager 也是一个自定义资源类型,由 Operator 根据资源描述内容来部署 Alertmanager 集群

安装前须知

在k8s中部署Prometheus监控的方法

通常在k8s中部署 prometheus 监控可以采取的方法有以下三种

  • 通过yaml手动部署
  • operator部署
  • 通过helm chart部署

kube-prometheus 兼容说明

kube-prometheus stack Kubernetes 1.18 Kubernetes 1.19 Kubernetes 1.20 Kubernetes 1.21
release-0.5
release-0.6
release-0.7
release-0.8
HEAD

环境参数

系统参数:
Kube-promethues 版本: 0.7.0
Kubernetes 版本: v1.19.5
项目 Github 地址: https://github.com/coreos/kube-prometheus

拉取 kube-prometheus 0.7

先从 Github 上将源码拉取下来,利用源码项目已经写好的 kubernetes 的 yaml 文件进行一系列集成镜像的安装,如 grafana 、prometheus 等等。

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wget  https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/archive/refs/tags/v0.7.0.zip

解压

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cd kube-prometheus-0.7.0/

yaml 文件分类

由于它的文件都存放在项目源码的 manifests 文件夹下,所以需要进入其中进行启动这些 kubernetes 应用 yaml 文件。又由于这些文件堆放在一起,不利于分类启动,所以这里将它们分类。

进入源码的 manifests 文件夹:

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cd manifests/

创建文件夹并且将 yaml 文件分类:

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# 创建文件夹
mkdir -p node-exporter alertmanager grafana kube-state-metrics prometheus serviceMonitor adapter

# 移动 yaml 文件,进行分类到各个文件夹下
mv *-serviceMonitor* serviceMonitor/
mv grafana-* grafana/
mv kube-state-metrics-* kube-state-metrics/
mv alertmanager-* alertmanager/
mv node-exporter-* node-exporter/
mv prometheus-adapter* adapter/
mv prometheus-* prometheus/

基本目录结构如下:

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[root@master kube-prometheus-0.7.0]# tree  manifests/
manifests/
|-- adapter
|   |-- prometheus-adapter-apiService.yaml
|   |-- prometheus-adapter-clusterRoleAggregatedMetricsReader.yaml
|   |-- prometheus-adapter-clusterRoleBindingDelegator.yaml
|   |-- prometheus-adapter-clusterRoleBinding.yaml
|   |-- prometheus-adapter-clusterRoleServerResources.yaml
|   |-- prometheus-adapter-clusterRole.yaml
|   |-- prometheus-adapter-configMap.yaml
|   |-- prometheus-adapter-deployment.yaml
|   |-- prometheus-adapter-roleBindingAuthReader.yaml
|   |-- prometheus-adapter-serviceAccount.yaml
|   `-- prometheus-adapter-service.yaml
|-- alertmanager
|   |-- alertmanager-alertmanager.yaml
|   |-- alertmanager-secret.yaml
|   |-- alertmanager-serviceAccount.yaml
|   `-- alertmanager-service.yaml
|-- grafana
|   |-- grafana-dashboardDatasources.yaml
|   |-- grafana-dashboardDefinitions.yaml
|   |-- grafana-dashboardSources.yaml
|   |-- grafana-deployment.yaml
|   |-- grafana-serviceAccount.yaml
|   `-- grafana-service.yaml
|-- kube-state-metrics
|   |-- kube-state-metrics-clusterRoleBinding.yaml
|   |-- kube-state-metrics-clusterRole.yaml
|   |-- kube-state-metrics-deployment.yaml
|   |-- kube-state-metrics-serviceAccount.yaml
|   `-- kube-state-metrics-service.yaml
|-- node-exporter
|   |-- node-exporter-clusterRoleBinding.yaml
|   |-- node-exporter-clusterRole.yaml
|   |-- node-exporter-daemonset.yaml
|   |-- node-exporter-serviceAccount.yaml
|   `-- node-exporter-service.yaml
|-- prometheus
|   |-- prometheus-clusterRoleBinding.yaml
|   |-- prometheus-clusterRole.yaml
|   |-- prometheus-prometheus.yaml
|   |-- prometheus-roleBindingConfig.yaml
|   |-- prometheus-roleBindingSpecificNamespaces.yaml
|   |-- prometheus-roleConfig.yaml
|   |-- prometheus-roleSpecificNamespaces.yaml
|   |-- prometheus-rules.yaml
|   |-- prometheus-serviceAccount.yaml
|   `-- prometheus-service.yaml
|-- serviceMonitor
|   |-- alertmanager-serviceMonitor.yaml
|   |-- grafana-serviceMonitor.yaml
|   |-- kube-state-metrics-serviceMonitor.yaml
|   |-- node-exporter-serviceMonitor.yaml
|   |-- prometheus-adapter-serviceMonitor.yaml
|   |-- prometheus-operator-serviceMonitor.yaml
|   |-- prometheus-serviceMonitorApiserver.yaml
|   |-- prometheus-serviceMonitorCoreDNS.yaml
|   |-- prometheus-serviceMonitorKubeControllerManager.yaml
|   |-- prometheus-serviceMonitorKubelet.yaml
|   |-- prometheus-serviceMonitorKubeScheduler.yaml
|   `-- prometheus-serviceMonitor.yaml
`-- setup
    |-- 0namespace-namespace.yaml
    |-- prometheus-operator-0alertmanagerConfigCustomResourceDefinition.yaml
    |-- prometheus-operator-0alertmanagerCustomResourceDefinition.yaml
    |-- prometheus-operator-0podmonitorCustomResourceDefinition.yaml
    |-- prometheus-operator-0probeCustomResourceDefinition.yaml
    |-- prometheus-operator-0prometheusCustomResourceDefinition.yaml
    |-- prometheus-operator-0prometheusruleCustomResourceDefinition.yaml
    |-- prometheus-operator-0servicemonitorCustomResourceDefinition.yaml
    |-- prometheus-operator-0thanosrulerCustomResourceDefinition.yaml
    |-- prometheus-operator-clusterRoleBinding.yaml
    |-- prometheus-operator-clusterRole.yaml
    |-- prometheus-operator-deployment.yaml
    |-- prometheus-operator-serviceAccount.yaml
    `-- prometheus-operator-service.yaml

修改 Service 端口设置

修改 prometheus-service.yaml 文件

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vim prometheus/prometheus-service.yaml

修改 prometheus Service 端口类型为 NodePort,设置 NodePort 端口为 30100:

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    prometheus: k8s
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort     # 增加配置
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    targetPort: web
    nodePort: 30100  # 增加配置
  selector:
    app: prometheus
    prometheus: k8s
  sessionAffinity: ClientIP

修改 Grafana Service

修改 grafana-service.yaml 文件:

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vim grafana/grafana-service.yaml
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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: grafana
  name: grafana
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort     # 增加配置
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: http
    nodePort: 30101  # 增加配置
  selector:
    app: grafana

安装Prometheus Operator

所有文件都在 manifests 目录下执行。

安装 Operator

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kubectl apply -f setup/

查看 Pod,等 pod 创建起来在进行下一步:

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[root@master manifests]# kubectl get pods -n monitoring
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-operator-7649c7454f-q5f2r   2/2     Running   0          50s

这会创建一个名为 monitoring 的命名空间,以及相关的 CRD 资源对象声明和 Prometheus Operator 控制器。前面中我们介绍过 CRDOperator 的使用,当我们声明完 CRD 过后,就可以来自定义资源清单了,但是要让我们声明的自定义资源对象生效就需要安装对应的 Operator 控制器,这里我们都已经安装了,所以接下来就可以来用 CRD 创建真正的自定义资源对象了。其实在 manifests 目录下面的就是我们要去创建的 PrometheusAlertmanager 以及各种监控对象的资源清单。

安装其它组件

没有特殊的定制需求我们可以直接一键安装:

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kubectl apply -f adapter/
kubectl apply -f alertmanager/
kubectl apply -f node-exporter/
kubectl apply -f kube-state-metrics/
kubectl apply -f grafana/
kubectl apply -f prometheus/
kubectl apply -f serviceMonitor/

查看 Pod 状态:

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[root@master manifests]# kubectl  get  pods -n  monitoring 
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alertmanager-main-0                    2/2     Running   0          16m
alertmanager-main-1                    2/2     Running   0          16m
alertmanager-main-2                    2/2     Running   0          16m
grafana-6f777cf998-sv4mz               1/1     Running   0          16m
kube-state-metrics-587bfd4f97-mhj94    3/3     Running   0          16m
node-exporter-cgbl2                    2/2     Running   0          16m
node-exporter-k9fqg                    2/2     Running   0          16m
prometheus-adapter-69b8496df6-954s6    1/1     Running   0          16m
prometheus-k8s-0                       2/2     Running   0          16m
prometheus-k8s-1                       2/2     Running   0          16m
prometheus-operator-7649c7454f-q5f2r   2/2     Running   0          16m

查看 Prometheus & Grafana

查看 Prometheus

打开地址:http://node_ip:30100 查看 Prometheus 采集的目标,看其各个采集服务状态有没有错误。
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查看 Grafana

打开地址:http://node_ip:30101 查看 Grafana 图表,看其 Kubernetes 集群是否能正常显示。
默认用户名:admin
默认密码:admin
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查看仪表盘:
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微信报警

获取企业 ID 等信息

配置前参数说明:

获取企业微信的对外接口
企业微信的 secret_api
企业信息ID corp_id

wechat_api_url:
企业微信对外接口 https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/
api_secret: 应用管理–应用–你的应用
agent_id: 应用管理–应用–你的应用
corp_id: 我的企业– 企业信息–下拉至最下–企业ID
to_party: 通讯录–组–部门ID
to_user: 通讯录–组–部门ID–选中接收告警的人–账号

登录企业微信–应用管理–应用–下拉到最下面点击 创建应用
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需要记着 AgentIdSecret
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点击 我的企业– 企业信息–下拉至最下–企业ID
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通讯录–组–部门ID
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将对应秘钥填入yaml

配置 alertmanager.yaml

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cd alertmanager/
cat <<EOF > alertmanager.yaml    
global:
  resolve_timeout: 5m  
receivers:
- name: wechat
  wechat_configs:
  - agent_id: "1000005"
    api_secret: _UCBVsNYTQwY75TFKQ4V6jj2YQKsyxxxxx
    corp_id: ww022bebbed74fxxxx
    send_resolved: true
    to_user: xuewenlong
route:
  group_by:
  - job
  group_interval: 5m
  group_wait: 30s
  receiver: wechat
  repeat_interval: 1h
  routes:
  - match:
      alertname: Watchdog
    receiver: wechat
templates:
- /etc/alertmanager/config/wechat.tmpl
EOF      

个性化配置报警模板,网上有很多例子

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cat <<EOF > wechat.tmpl  
{{ define "wechat.default.message" }}
{{- if gt (len .Alerts.Firing) 0 -}}
{{- range $index, $alert := .Alerts -}}
{{- if eq $index 0 }}
==========异常告警==========
告警类型: {{ $alert.Labels.alertname }}
告警级别: {{ $alert.Labels.severity }}
告警详情: {{ $alert.Annotations.message }}{{ $alert.Annotations.description}};{{$alert.Annotations.summary}}
故障时间: {{ ($alert.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}
{{- if gt (len $alert.Labels.instance) 0 }}
实例信息: {{ $alert.Labels.instance }}
{{- end }}
{{- if gt (len $alert.Labels.namespace) 0 }}
命名空间: {{ $alert.Labels.namespace }}
{{- end }}
{{- if gt (len $alert.Labels.node) 0 }}
节点信息: {{ $alert.Labels.node }}
{{- end }}
{{- if gt (len $alert.Labels.pod) 0 }}
实例名称: {{ $alert.Labels.pod }}
{{- end }}
============END============
{{- end }}
{{- end }}
{{- end }}
{{- if gt (len .Alerts.Resolved) 0 -}}
{{- range $index, $alert := .Alerts -}}
{{- if eq $index 0 }}
==========异常恢复==========
告警类型: {{ $alert.Labels.alertname }}
告警级别: {{ $alert.Labels.severity }}
告警详情: {{ $alert.Annotations.message }}{{ $alert.Annotations.description}};{{$alert.Annotations.summary}}
故障时间: {{ ($alert.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}
恢复时间: {{ ($alert.EndsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}
{{- if gt (len $alert.Labels.instance) 0 }}
实例信息: {{ $alert.Labels.instance }}
{{- end }}
{{- if gt (len $alert.Labels.namespace) 0 }}
命名空间: {{ $alert.Labels.namespace }}
{{- end }}
{{- if gt (len $alert.Labels.node) 0 }}
节点信息: {{ $alert.Labels.node }}
{{- end }}
{{- if gt (len $alert.Labels.pod) 0 }}
实例名称: {{ $alert.Labels.pod }}
{{- end }}
============END============
{{- end }}
{{- end }}
{{- end }}
{{- end }}
EOF

部署secret

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kubectl delete secret alertmanager-main -n monitoring
kubectl create secret generic alertmanager-main --from-file=alertmanager.yaml --from-file=wechat.tmpl -n monitoring

查看容器中的配置文件

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kubectl exec -it  alertmanager-main-0 -n monitoring /bin/sh
ls /etc/alertmanager/config/
# 如果能看到  alertmanager.yaml  wechat.tmpl 两个文件就证明更新成功了。

验证

更新后就会收到消息
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自动发现规则

在k8s中会部署非常多的servicepod,如果要一个一个手动的添加监控非常麻烦且不必要,使用自动发现机制。将会减少很多不必要的工作。

创建 yaml 文件

创建prometheus-additional.yaml

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cd prometheus/
cat prometheus-additional.yaml
- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
  kubernetes_sd_configs:
  - role: endpoints
  relabel_configs:
  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
    action: keep
    regex: true
  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
    action: replace
    target_label: __scheme__
    regex: (https?)
  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
    action: replace
    target_label: __metrics_path__
    regex: (.+)
  - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
    action: replace
    target_label: __address__
    regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
    replacement: $1:$2
  - action: labelmap
    regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
  - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
    action: replace
    target_label: kubernetes_namespace
  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
    action: replace
    target_label: kubernetes_name

要想自动被发现,只需要在 service 的配置清单中加上 annotations: prometheus.io/scrape=true

创建 secret

然后用这个文件创建一个 secret

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kubectl -n monitoring create secret generic additional-config --from-file=prometheus-additional.yaml

修改 prometheus 配置清单

prometheus 的配置清单中添加以下配置:

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  additionalScrapeConfigs:
    name: additional-config
    key: prometheus-additional.yaml

具体如下:

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cat prometheus-prometheus.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/component: prometheus
    app.kubernetes.io/name: prometheus
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
    app.kubernetes.io/version: 2.26.0
    prometheus: k8s
  name: k8s
  namespace: monitoring
spec:
  alerting:
    alertmanagers:
    - apiVersion: v2
      name: alertmanager-main
      namespace: monitoring
      port: web
  externalLabels: {}
  image: quay.io/prometheus/prometheus:v2.26.0
  nodeSelector:
    kubernetes.io/os: linux
  podMetadata:
    labels:
      app.kubernetes.io/component: prometheus
      app.kubernetes.io/name: prometheus
      app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
      app.kubernetes.io/version: 2.26.0
  podMonitorNamespaceSelector: {}
  podMonitorSelector: {}
  probeNamespaceSelector: {}
  probeSelector: {}
  replicas: 2
  resources:
    requests:
      memory: 400Mi
  ruleSelector:
    matchLabels:
      prometheus: k8s
      role: alert-rules
  securityContext:
    fsGroup: 2000
    runAsNonRoot: true
    runAsUser: 1000
  additionalScrapeConfigs:            # 添加内容
    name: additional-configs          # 添加内容
    key: prometheus-additional.yaml   # 添加内容
  serviceAccountName: prometheus-k8s
  serviceMonitorNamespaceSelector: {}
  serviceMonitorSelector: {}
  version: 2.26.0

然后更新 prometheus 的配置

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kubectl apply -f prometheus-prometheus.yaml 

修改 clusterrole 权限

Prometheus 绑定了一个名为 prometheus-k8sServiceAccount 对象,而这个对象绑定的是一个名为 prometheus-k8sClusterRoleprometheus-clusterRole.yaml
需要让他有 Service 或者 Podlist 权限

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cat prometheus-clusterRole.yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus-k8s
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes/metrics
  - configmaps
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  - pods
  - services
  - endpoints
  - nodes/proxy
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
- nonResourceURLs:
  - /metrics
  verbs:
  - get

更新 clusterrole

1
kubectl apply -f prometheus-clusterRole.yaml

等待一段时间可以发现自动发现成功
cnsre运维博客|Linux系统运维|自动化运维|云计算|运维监控

配置自动发现,首先 annotations 里需要配置 prometheus.io/scrape=true ,其次你的应用要有 exporter 去收集信息。

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  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'    # 添加内容
    prometheus.io/path: '/metrics'  # 添加内容
    prometheus.io/port: '80'        # 添加内容

比如 Nginx 配置:

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apiVersion: apps/v1     
kind: Deployment        
metadata:               
  name: nginx-deployment  
  labels:       
    app: nginx  
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'
    prometheus.io/path: '/metrics'
    prometheus.io/port: '80'
spec:           
  replicas: 2   
  selector:         
    matchLabels: 
      app: nginx
  minReadySeconds: 1
  progressDeadlineSeconds: 60
  revisionHistoryLimit: 2
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1
  template:         
    metadata:   
      labels:   
        app: nginx
      annotations:
        prometheus.io/scrape: 'true'
        prometheus.io/path: '/metrics'
        prometheus.io/port: '80'
    spec:          
      containers:      
      - name: nginx   
        image: wenlongxue/nginx:waynex-ce995b8    
        imagePullPolicy: Always         
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            memory: "100Mi"
            cpu: "100m"
          limits: 
            memory: "100Mi" 
            cpu: "100m"
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /index.html
            port: 80
          periodSeconds: 5
          timeoutSeconds: 3
          successThreshold: 1
          failureThreshold: 30       
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:      
  name: nginx-service 
  labels:       
    app: nginx  
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'    # 添加内容
    prometheus.io/path: '/metrics'  # 添加内容
    prometheus.io/port: '80'        # 添加内容
spec:       
  selector: 
    app: nginx
  ports:
  - name: nginx-port 
    protocol: TCP      
    port: 80           
    nodePort: 30081  
    targetPort: 80     
  type: NodePort       

钉钉告警

配置 prometheus-operate 钉钉告警

创建 webhook 的配置文件

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# vim dingTalk-webhook-configmap.yml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: monitoring
  name: dingtalk-webhook-config
data:
  config.yml: |
    # Request timeout
    timeout: 5s

    ## Customizable templates path
    templates:
    - /etc/prometheus-webhook-dingtalk/templates/*.tmpl

    ## You can also override default template using `default_message`
    ## The following example to use the 'legacy' template from v0.3.0
    # default_message:
    #   title: '{{ template "legacy.title" . }}'
    #   text: '{{ template "legacy.content" . }}'

    ## Targets, previously was known as "profiles"
    targets:
      guiji:
        url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=1a3ed90fefa5d1a8f4d61f063xxxxxxxxxxxxxxxxx
        message:
          title: '{{ template "ding.link.title" . }}'
          text: '{{ template "ding.link.content" . }}'
        mention:
          all: true
          mobiles: ['153xxxxxxxx']    

创建告警模板配置文件:

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# vim dingTalk-webhook-template.yml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: monitoring
  name: dingtalk-webhook-template
data:
  template.tmpl: |
    {{ define "__subject" }}[{{ .Status | toUpper }}{{ if eq .Status "firing" }}:{{ .Alerts.Firing | len }}{{ end }}] {{ .GroupLabels.SortedPairs.Values     | join " " }} {{ if gt (len .CommonLabels) (len .GroupLabels) }}({{ with .CommonLabels.Remove .GroupLabels.Names }}{{ .Values | join " " }}{{ end     }}){{ end }}{{ end }}
    {{ define "__alertmanagerURL" }}{{ .ExternalURL }}/#/alerts?receiver={{ .Receiver }}{{ end }}

    {{ define "__text_alert_list" }}{{ range . }}
    **Labels**
    {{ range .Labels.SortedPairs }}&gt; - {{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }}
    {{ end }}
    **Annotations**
    {{ range .Annotations.SortedPairs }}&gt; - {{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }}
    {{ end }}
    **Source:** [{{ .GeneratorURL }}]({{ .GeneratorURL }})
    {{ end }}{{ end }}

    {{ define "default.__text_alert_list" }}{{ range . }}
    ---
    **告警级别:** {{ .Labels.severity | upper }}

    **运营团队:** {{ .Labels.team | upper }}

    **触发时间:** {{ dateInZone "2006.01.02 15:04:05" (.StartsAt) "Asia/Shanghai" }}

    **事件信息:**
    {{ range .Annotations.SortedPairs }}&gt; - {{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }}

    {{ end }}

    **事件标签:**
    {{ range .Labels.SortedPairs }}{{ if and (ne (.Name) "severity") (ne (.Name) "summary") (ne (.Name) "team") }}&gt; - {{ .Name }}: {{ .Value |     markdown | html }}
    {{ end }}{{ end }}
    {{ end }}
    {{ end }}
    {{ define "default.__text_alertresovle_list" }}{{ range . }}
    ---
    **告警级别:** {{ .Labels.severity | upper }}

    **运营团队:** {{ .Labels.team | upper }}

    **触发时间:** {{ dateInZone "2006.01.02 15:04:05" (.StartsAt) "Asia/Shanghai" }}

    **结束时间:** {{ dateInZone "2006.01.02 15:04:05" (.EndsAt) "Asia/Shanghai" }}

    **事件信息:**
    {{ range .Annotations.SortedPairs }}&gt; - {{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }}

    {{ end }}

    **事件标签:**
    {{ range .Labels.SortedPairs }}{{ if and (ne (.Name) "severity") (ne (.Name) "summary") (ne (.Name) "team") }}&gt; - {{ .Name }}: {{ .Value |     markdown | html }}
    {{ end }}{{ end }}
    {{ end }}
    {{ end }}

    {{/* Default */}}
    {{ define "default.title" }}{{ template "__subject" . }}{{ end }}
    {{ define "default.content" }}#### \[{{ .Status | toUpper }}{{ if eq .Status "firing" }}:{{ .Alerts.Firing | len }}{{ end }}\] **[{{ index     .GroupLabels "alertname" }}]({{ template "__alertmanagerURL" . }})**
    {{ if gt (len .Alerts.Firing) 0 -}}

    ![警报 图标](https://ss0.bdstatic.com/70cFuHSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=3626076420,1196179712&amp;fm=15&amp;gp=0.jpg)
    **====侦测到故障====**
    {{ template "default.__text_alert_list" .Alerts.Firing }}

    {{- end }}

    {{ if gt (len .Alerts.Resolved) 0 -}}
    {{ template "default.__text_alertresovle_list" .Alerts.Resolved }}

    {{- end }}
    {{- end }}

    {{/* Legacy */}}
    {{ define "legacy.title" }}{{ template "__subject" . }}{{ end }}
    {{ define "legacy.content" }}#### \[{{ .Status | toUpper }}{{ if eq .Status "firing" }}:{{ .Alerts.Firing | len }}{{ end }}\] **[{{ index     .GroupLabels "alertname" }}]({{ template "__alertmanagerURL" . }})**
    {{ template "__text_alert_list" .Alerts.Firing }}
    {{- end }}

    {{/* Following names for compatibility */}}
    {{ define "ding.link.title" }}{{ template "default.title" . }}{{ end }}
    {{ define "ding.link.content" }}{{ template "default.content" . }}{{ end }}    

创建 webhook 的资源配置清单

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# cat dingTalk-webhook-deployment.yml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  namespace: monitoring
  name: dingtalk-webhook
  labels:
    app: dingtalk-webhook
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: dingtalk-webhook
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dingtalk-webhook
    spec:
      containers:
      - name: dingtalk-webhook
        image: harbor.zsf.com/public/prometheus-webhook-dingtalk
        args:
        - --config.file=/etc/prometheus-webhook-dingtalk/config.yml
        #- --ding.profile=guiji=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=5752a9d10727165d116b883b4e7d312b781a3ed90
        ports:
        - containerPort: 8060
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: "/etc/prometheus-webhook-dingtalk"
          name: dingtalk-webhook-confing
          subPath: config.yml
        - mountPath: "/etc/prometheus-webhook-dingtalk/templates"
          name: dingtalk-webhook-template
          subPath: template.tmpl
      volumes:
      - name: dingtalk-webhook-confing
        configMap:
          name: dingtalk-webhook-config
      - name: dingtalk-webhook-template
        configMap:
          name: dingtalk-webhook-template
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: monitoring
  name: dingtalk-webhook
  labels:
    app: dingtalk-webhook
spec:
  selector:
    app: dingtalk-webhook
  ports:
  - name: http
    port: 8060
    targetPort: 8060
    protocol: TCP

解决ControllerManager、Scheduler监控问题

默认安装后访问 prometheus ,会发现有以下有三个报警:

Watchdog 、KubeControllerManagerDownKubeSchedulerDown

Watchdog 是一个正常的报警,这个告警的作用是:如果 alermanger 或者 prometheus 本身挂掉了就发不出告警了,因此一般会采用另一个监控来监控 prometheus ,或者自定义一个持续不断的告警通知,哪一天这个告警通知不发了,说明监控出现问题了。 prometheus operator 已经考虑了这一点,本身携带一个 watchdog ,作为对自身的监控。

如果需要关闭,删除或注释掉 Watchdog 部分

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vim kube-prometheus-prometheusRule.yaml
...
  - name: general.rules
    rules:
    - alert: TargetDown
      annotations:
        message: \'xxx\'
      expr: 100 * (count(up == 0) BY (job, namespace, service) / count(up) BY (job, namespace, service)) > 10
      for: 10m
      labels:
        severity: warning
#    - alert: Watchdog
#      annotations:
#        message: |
#          This is an alert meant to ensure that the entire alerting pipeline is functional.
#          This alert is always firing, therefore it should always be firing in Alertmanager
#          and always fire against a receiver. There are integrations with various notification
#          mechanisms that send a notification when this alert is not firing. For example the
#          "DeadMansSnitch" integration in PagerDuty.
#      expr: vector(1)
#      labels:
#        severity: none

其他两个 KubeControllerManagerDownKubeSchedulerDown 需要自定义监控,在这边不详细说。


作者:SRE运维博客
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