Kubernetes基础自学系列 | 部署prometheus

Posted 2022-04-13 COCOgsta

视频来源：B站《2021 年末倾力打造 Kubernetes 入门至精通 - 2022 年幸福的开胃菜》

一边学习一边整理老师的课程内容及试验笔记，并与大家分享，侵权即删，谢谢支持！

附上汇总贴：Kubernetes基础自学系列 | 汇总_COCOgsta的博客-CSDN博客

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Operator 是何物

Kubernetes Operator 是一种封装、部署和管理 Kubernetes 应用的方法。我们使用 Kubernetes API（应用编程接口）和 kubectl 工具在 Kubernetes 上部署并管理 Kubernetes 应用

相关地址信息

Prometheus github 地址：
https://github.com/coreos/kube-prometheus

组件说明

1. MetricServer：是 kubernetes 集群资源使用情况的聚合器，收集数据给 kubernetes 集群内使用，如kubectl,hpa,scheduler等
2. PrometheusOperator：是一个系统监测和警报工具箱，用来存储监控数据
3. NodeExporter：用于各 node 的关键度量指标状态数据
4. KubeStateMetrics：收集kubernetes 集群内资源对象数据，制定告警规则
5. Prometheus：采用pull方式收集 apiserver，scheduler，controller-manager，kubelet 组件数据，通过http 协议传输
6. Grafana：是可视化数据统计和监控平台

构建记录

$ git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git
    cd /root/kube-prometheus/manifests

修改 grafana-service.yaml 文件，使用 nodepode 方式访问 grafana：

$ vim grafana-service.yaml                           
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: grafana
      namespace: monitoring
    spec:
      type: NodePort      #添加内容
      ports:
      - name: http
        port: 3000
        targetPort: http
        nodePort: 30100   #添加内容
      selector:
        app: grafana

修改 prometheus-service.yaml，改为 nodepode

$ vim prometheus-service.yaml              
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      labels:
        prometheus: k8s
      name: prometheus-k8s
      namespace: monitoring
    spec:
      type: NodePort
      ports:
      - name: web
        port: 9090
        targetPort: web
        nodePort: 30200
      selector:
        app: prometheus
        prometheus: k8s

修改 alertmanager-service.yaml，改为 nodepode

vim alertmanager-service.yaml 
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      labels:
        alertmanager: main
      name: alertmanager-main
      namespace: monitoring
    spec:
      type: NodePort
      ports:
      - name: web
        port: 9093
        targetPort: web
        nodePort: 30300
      selector:
        alertmanager: main
        app: alertmanager

Horizontal Pod Autoscaling

HPA 可以根据 CPU 利用率自动伸缩 RC、Deployment、RS 中的 Pod 数量

$ kubectl run php-apache --image=wangyanglinux/hpa:latest --requests=cpu=200m --expose --port=80

创建 HPA 控制器

$ kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=2 --max=10

增加负载，查看负载节点数目

$ kubectl run -i --tty work --image=busybox /bin/sh
        while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done

资源限制 - Pod

Kubernetes 对资源的限制实际上是通过 CGROUP 来控制的，CGROUP 是容器的一组用来控制内核如果运行进程的相关属性集合。针对内存、CPU、和各种设备都有对应的 CGROUP

默认情况下，Pod 运行没有 CPU 和内存的限额。这意味着系统中任何 Pod 将能够执行该节点所有的运算资源，消耗足够多的 CPU 和内存。一般会针对某些应用的 Pod 资源进行资源限制，这个资源限制是通过 resources 的 requests 和 limits 来实现

spec:
  containers:
  - image: wangyanglinux/myapp:v1
    name: auth
    resources:
      limits:
        cpu: "4"
        memory: 2Gi
      requests:
        cpu: 250m
        memory: 250Mi

requests 要分配的资源，limits 为最高请求的资源，可以理解为初始值和最大值

资源限制 - 名称空间

一、计算资源配额

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-resources
  namespace: spark-cluster
spec:
  hard:
    requests.cpu: "20"
    requests.memory: 100Gi
    limits.cpu: "40"
    limits.memory: 200Gi

二、配置对象数量配额限制

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-counts
  namespace: spark-cluster
spec:
  hard:
    pods: "20"
    configmaps: "10"
    persistentvolumeclaims: "4"
    replicationcontrollers: "20"
    secrets: "10"
    services: "10"
    services.loadbalancers: "2"

三、配置 CPU 和 内存 limitrange

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: mem-limit-range
  namespace: example
spec:
  limits:
  - default:  # 默认限制值
      memory: 512Mi
      cpu: 2
    defaultRequest:  # 默认请求值
      memory: 256Mi
      cpu: 0.5
    max:  # 最大的资源限制
      memory: 800Mi
      cpu: 3
    min:  # 最小限制
      memory: 100Mi
      cpu: 0.3
    maxLimitRequestRatio:  # 超售值
      memory: 2
      cpu: 2
    type: Container # Container / Pod / PersistentVolumeClaim