全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）
架构系列文章
Kubernetes 监控方案
可选的方案：
- Heapster + InfluxDB + Grafana
- Prometheus + Grafana
本篇文章介绍的是Heapster + InfluxDB + Grafana，kubernetes集群（1.11.0）
Heapster、InfluxDB和Grafana介绍
开源软件cAdvisor（Container cAdvisor）是用于监控容器运行状态的利器之一（cAdvisor项目的主页为https://github.com/cAdvisor），它被用于多个与Docker相关的开源项目中。 在kubernetes系统中，cAdvisor已经被默认集成到了kubelet组件内，当kubelet服务启动时，它会自动启动cAdvisor服务，然后cAdvisor会实时采集所在节点的性能指标及节点上运行的容器的性能指标。kubelet的启动参数–cadvisor-port可自定义cAdvisor对外提供服务的端口号，默认是4194。
cAdvisor提供了web页面可供浏览器访问，例如本kubernetes集群中的一个Node的ip是172.16.7.151，那么浏览器输入http://172.16.7.151:4194可以访问cAdvisor的监控页面。cAdvisor主页显示了主机的实时运行状态，包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况等信息。 但是cAdvisor只提供了单机的容器资源占用情况，而在大规模容器集群中，需要对所有的Node和全部容器进行性能监控。这就需要一套工具来实现集群性能数据的采集、存储和展示：Heapster、InfluxDB和Grafana。
Heapster提供了整个集群的资源监控，并支持持久化数据存储到InfluxDB、Google Cloud Monitoring或者其他的存储后端。Heapster从kubelet提供的API采集节点和容器的资源占用。另外，Heapster的 /metrics API提供了Prometheus格式的数据。
InfluxDB是一个开源分布式时序、事件和指标数据库；而Grafana则是InfluxDB的 dashboard，提供了强大的图表展示功能。它们常被组合使用展示图表化的监控数据。
Heapster、InfluxDB和Grafana均以Pod的形式启动和运行，其中Heapster需要与Kubernetes Master进行安全连接。
安装配置Heapster、InfluxDB和Grafana
下面需要的部署文件已经上传到github，地址https://github.com/626626cdllp/k8s
到heapster release 页面下载heapster。
部署文件在heapster-1.6.0-beta.1/deploy/kube-config/influxdb/目录下
不过要先创建一个角色绑定
yaml文件在heapster-1.6.0-beta.1/deploy/kube-config/rbac/目录下面
kubectl create -f heapster-1.6.0-beta.1/deploy/kube-config/rbac/heapster-rbac.yaml修改 heapster-1.6.0-beta.1/deploy/kube-config/influxdb/grafana.yaml
将镜像地址改成registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/heapster-grafana-amd64:v5.0.4
将value的值改成/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy【说明】：
- 如果后续使用 kube-apiserver 或者 kubectl proxy 访问 grafana dashboard，则必须将 GF_SERVER_ROOT_URL 设置为/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/，否则后续访问grafana时访问时提示找不到http://10.64.3.7:8086/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/api/dashboards/home 页面。
修改 heapster-1.6.0-beta.1/deploy/kube-config/influxdb/heapster.yaml
将image地址改为：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google-containers/heapster-amd64:v1.5.1
【说明】:Heapster需要设置的启动参数如下：
- source：配置采集源，为Master URL地址：–source=kubernetes:https://kubernetes.default
- sink：配置后端存储系统，使用InfluxDB系统：–sink=influxdb:http://monitoring-influxdb:8086
其他参数可以通过进入heapster容器执行 # heapster –help 命令查看和设置。
【注意】：URL中的主机名地址使用的是InfluxDB的Service名字，这需要DNS服务正常工作，如果没有配置DNS服务，则也可以使用Service的ClusterIP地址。
另外，InfluxDB服务的名称没有加上命名空间，是因为Heapster服务与InfluxDB服务属于相同的命名空间kube-system。也可以使用上命名空间的全服务名，例如：http://monitoring-influxdb.kube-system:8086
修改 heapster-1.6.0-beta.1/deploy/kube-config/influxdb/influxdb.yaml
镜像地址改成registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google-containers/heapster-influxdb-amd64:v1.1.1
influxdb 官方建议使用命令行或 HTTP API 接口来查询数据库，从 v1.1.0 版本开始默认关闭 admin UI，将在后续版本中移除 admin UI 插件。
开启镜像中 admin UI的办法如下：先导出镜像中的 influxdb 配置文件，开启 admin 插件后，再将配置文件内容写入 ConfigMap，最后挂载到镜像中，达到覆盖原始配置的目的。
【注意】：manifests 目录已经提供了 修改后的 ConfigMap 定义文件
# 导出镜像中的 influxdb 配置文件
[root@node1 influxdb]# docker run --rm --entrypoint 'cat' -ti lvanneo/heapster-influxdb-amd64:v1.1.1 /etc/config.toml >config.toml.orig
[root@node1 influxdb]# cp config.toml.orig config.toml
# 修改配置：启用 admin 接口
[root@node1 influxdb]# vim config.toml
[admin]
enabled = true
# 将修改后的配置写入到 ConfigMap 对象中(kubectl 可以通过 --namespace 或者 -n 选项指定namespace。如果不指定, 默认为default)
[root@node1 influxdb]# kubectl create configmap influxdb-config --from-file=config.toml -n kube-system
configmap "influxdb-config" created
# 将 ConfigMap 中的配置文件挂载到 Pod 中，达到覆盖原始配置的目的修改 influxdb.yaml
将service的网络类型type改成NodePort这样可以调试访问
【说明】：
- 定义端口类型为 NodePort，将InfluxDB暴露在宿主机Node的端口上，以便后续浏览器访问 influxdb 的 admin UI 界面。
执行所有定义文件进行安装
kubectl create -f grafana.yaml
kubectl create -f heapster.yaml
kubectl create -f influxdb.yaml检查执行结果
1.检查 Deployment
# kubectl get deployments -n kube-system | grep -E 'heapster|monitoring'
heapster 1 1 1 1 12m
monitoring-grafana 1 1 1 1 12m
monitoring-influxdb 1 1 1 1 12m2.检查 Pods
# kubectl get pods -n kube-system | grep -E 'heapster|monitoring'
heapster-2291216627-6hv9s 1/1 Running 0 10m
monitoring-grafana-2490289118-n54fk 1/1 Running 0 10m
monitoring-influxdb-1450237832-029q8 1/1 Running 0 10m3.检查 kubernets dashboard 界面，看是显示各 Nodes、Pods 的 CPU、内存、负载等利用率曲线图
[外链图片转存失败(img-BMzhP9yA-1565239774736)(https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Kubernetes/4.png)]
访问 grafana
1.通过 kube-apiserver 访问
获取 monitoring-grafana 服务 URL：
[root@node1 influxdb]# kubectl cluster-info
Kubernetes master is running at https://172.16.7.151:6443
Heapster is running at https://172.16.7.151:6443/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster
KubeDNS is running at https://172.16.7.151:6443/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/kube-dns
kubernetes-dashboard is running at https://172.16.7.151:6443/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/kubernetes-dashboard
monitoring-grafana is running at https://172.16.7.151:6443/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana
monitoring-influxdb is running at https://172.16.7.151:6443/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-influxdb
To further debug and diagnose cluster problems, use 'kubectl cluster-info dump'.浏览器访问 URL： http://139.159.206.232:17667/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana [外链图片转存失败(img-Ca1KSKXY-1565239774736)(https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Kubernetes/5.png)]
2.通过 kubectl proxy 访问
创建代理:
# kubectl proxy --address='172.16.7.151' --port=8086 --accept-hosts='^*$'浏览器访问 URL：http://172.16.7.151:8086/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana [外链图片转存失败(img-yDPGkfWg-1565239774737)(https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Kubernetes/5.png)]
3.Grafana页面查看和操作
浏览器访问 URL： http://172.16.7.151:8080/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana 点击“Home”下拉列表，选择cluster，如下图。图中显示了Cluster集群的整体信息，以折线图的形式展示了集群范围内各Node的CPU使用率、内存使用情况等信息。
[外链图片转存失败(img-XYdOUvTI-1565239774737)(https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Kubernetes/10.png)]
点击“Home”下拉列表，选择Pods，如下图。图中展示了Pod的信息，以折线图的形式展示了集群范围内各Pod的CPU使用率、内存使用情况、网络流量、文件系统使用情况等信息。
[外链图片转存失败(img-k7xjyVIg-1565239774737)(https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Kubernetes/11.png)]
访问 influxdb admin UI
获取 influxdb http 8086 映射的 NodePort：
[root@node1 influxdb]# kubectl get svc -n kube-system|grep influxdb
monitoring-influxdb 10.254.66.133 <nodes> 8086:32570/TCP,8083:31601/TCP 17m通过 kube-apiserver 的非安全端口访问 influxdb 的 admin UI 界面：http://172.16.7.151:8080/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-influxdb:8083/ [外链图片转存失败(img-3Gvgxl6O-1565239774737)(https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Kubernetes/6.png)]
heapster采集的metric
metric名称 | 说明 |
cpu/limit | CPU hard limit，单位为毫秒 |
cpu/usage | 全部Core的CPU累计使用时间 |
cpu/usage_rate | 全部Core的CPU累计使用率，单位为毫秒 |
filesystem/limit | 文件系统总空间限制，单位为字节 |
filesystem/usage | 文件系统已用的空间，单位为字节 |
memory/limit | Memory hard limit，单位为字节 |
memory/major_page_faults | major page faults数量 |
memory/major_page_faults_rate | 每秒的major page faults数量 |
memory/node_allocatable | Node可分配的内存容量 |
memory/node_capacity | Node的内存容量 |
memory/node_reservation | Node保留的内存share |
memory/node_utilization | Node的内存使用值 |
memory/page_faults | page faults数量 |
memory/page_faults_rate | 每秒的page faults数量 |
memory/request | Memory request，单位为字节 |
memory/usage | 总内存使用量 |
memory/working_set | 总的Working set usage，Working set是指不会被kernel移除的内存 |
network/rx | 累计接收的网络流量字节数 |
network/rx_errors | 累计接收的网络流量错误数 |
network/rx_errors_rate | 每秒接收的网络流量错误数 |
network/rx_rate | 每秒接收的网络流量字节数 |
network/tx | 累计发送的网络流量字节数 |
network/tx_errors | 累计发送的网络流量错误数 |
network/tx_errors_rate | 每秒发送的网络流量错误数 |
network/tx_rate | 每秒发送的网络流量字节数 |
uptime | 容器启动总时长 |
每个metric可以看作一张数据库表，表中每条记录由一组label组成，可以看成字段。如下表所示：
Label名称 | 说明 |
pod_id | 系统生成的Pod唯一名称 |
pod_name | 用户指定的Pod名称 |
pod_namespace | Pod所属的namespace |
container_base_image | 容器的镜像名称 |
container_name | 用户指定的容器名称 |
host_id | 用户指定的Node主机名 |
hostname | 容器运行所在主机名 |
labels | 逗号分隔的Label列表 |
namespace_id | Pod所属的namespace的UID |
resource_id | 资源ID |
可以使用SQL SELECT语句对每个metric进行查询，例如查询CPU的使用时间：
select * from "cpu/usage" limit 10结果如下图所示：
[外链图片转存失败(img-qsfocdsL-1565239774738)(https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Kubernetes/9.png)]
参考：http://www.mamicode.com/info-detail-2100634.html
