Prometheus是一个开源的监控系统，广泛用于Kubernetes（K8S）环境中对容器进行监控。本文将介绍如何使用Prometheus监控K8S容器，并帮助刚入行的开发者快速了解实现的关键步骤和相应的代码示例。

## 概述
首先，让我们来了解一下整个监控过程的流程和步骤。

1. 安装和配置Prometheus：将Prometheus部署到K8S集群中，并配置Prometheus监控的目标（包括K8S集群中的容器）。
2. 定义监控目标：通过Prometheus的配置文件定义需要监控的目标，包括容器的指标和标签。
3. 采集和存储数据：Prometheus会定期采集被监控容器的指标数据，并将其存储在时间序列数据库中。
4. 查询和可视化：使用Prometheus提供的查询语言和API，可以查询和分析容器的指标数据，并通过可视化界面展示监控结果。

接下来，将逐步介绍每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例。

## 步骤一：安装和配置Prometheus
首先，需要将Prometheus部署到K8S集群中。可以通过Helm来安装和管理Prometheus。以下是安装Prometheus的步骤：

1. 使用Helm添加Prometheus仓库：
```
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
```

2. 创建命名空间和自定义配置：
```
kubectl create namespace prometheus
kubectl create secret generic prometheus \
--from-literal="prometheus.yml=$(cat prometheus.yml)" \
--namespace=prometheus
```
在上述示例中，我们创建了名为"prometheus"的命名空间，并将自定义的配置文件（prometheus.yml）作为秘钥添加到了名为"prometheus"的Secret中。

3. 使用Helm安装Prometheus：
```
helm install prometheus prometheus-community/prometheus \
--namespace prometheus \
--set server.service.type=LoadBalancer
```
此处我们使用Helm的install命令安装了Prometheus，并为其创建了一个LoadBalancer类型的Service，以便外部可以访问到Prometheus的UI界面。

## 步骤二：定义监控目标
在Prometheus的配置文件（prometheus.yml）中定义需要监控的目标。以下是一个示例的配置文件，展示了如何监控K8S集群中的所有容器：
```yaml
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod

relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app_kubernetes_io_name]
action: keep
regex: .* # 此处可以根据需要过滤不需要监控的容器

metrics_path: /metrics
scheme: http

params:
match[]:
- '{namespace!=""}'
- '{pod!=""}'
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
target_label: __param_target
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app_kubernetes_io_name]
target_label: app
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app_kubernetes_io_instance]
target_label: instance
- target_label: __address__
replacement: prometheus-kube-prometheus-prometheus:9090
```
在上述示例中，我们使用了Kubernetes的Service Discovery并定义了一个job_name为'kubernetes-pods'的监控任务。通过relabel_configs可以添加适当的标签和过滤条件，确保只监控我们感兴趣的容器。

## 步骤三：采集和存储数据
Prometheus会周期性地从被监控容器中采集指标数据，并将其存储在内置的时间序列数据库中。在步骤二中定义了监控目标后，Prometheus会自动采集并存储数据。

## 步骤四：查询和可视化
通过Prometheus的API和查询语言，我们可以查询和分析容器的指标数据。Prometheus提供了PromQL（Prometheus Query Language）用于查询和聚合数据。

以下是一个示例的PromQL查询，用于获得正在运行的容器数量：
```
count(container_memory_usage_bytes) by (namespace, pod)
```
此处的count函数用于计算指定指标（container_memory_usage_bytes）按照指定标签（namespace和pod）分组后的计数。

可以使用Grafana等工具来可视化Prometheus的监控结果。以下是一个示例的Grafana仪表盘配置，展示了容器的内存使用情况：
```yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: grafana-dashboard
namespace: prometheus
data:
prometheus.json: |-
{
"__inputs": [
{
"name": "DS_PROMETHEUS",
"label": "Prometheus",
"description": "",
"type": "datasource",
"pluginId": "prometheus",
"pluginName": "Prometheus"
}
],
"__requires": [
{
"type": "grafana",
"id": "grafana",
"name": "Grafana",
"version": "7.1.5"
},
{
"type": "panel",
"id": "graph",
"name": "Graph",
"version": ""
},
{
"type": "panel",
"id": "singlestat",
"name": "Singlestat",
"version": ""
},
{
"type": "datasource",
"id": "prometheus",
"name": "Prometheus",
"version": "1.0.0"
}
],
"annotations": {
"list": [
{
"builtIn": 1,
"datasource": "-- Grafana --",
"enable": true,
"hide": true,
"iconColor": "rgba(0, 211, 255, 1)",
"name": "Annotations & Alerts",
"type": "dashboard"
}
]
},
"editable": true,
"gnetId": null,
"graphTooltip": 0,
"id": 2,
...
}
```
在上述示例中，我们通过Grafana的配置文件定义了一个仪表盘，并将Prometheus作为数据源。可以根据实际需求自定义仪表盘的内容和样式。

通过上述步骤，我们可以成功地使用Prometheus对K8S容器进行监控。希望本文能够帮助刚入行的小白了解关键步骤和相应的代码示例，实现使用Prometheus监控K8S容器的目标。