linux内存和cpu使用情况

在Kubernetes（K8S）集群中，监控Linux系统的内存和CPU使用情况是非常重要的，以便及时发现并解决资源问题。本文将向刚入行的小白介绍如何在K8S集群中实现对Linux内存和CPU使用情况的监控。

整体流程如下：

| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------- |
| 1 | 安装Prometheus Operator |
| 2 | 部署Node Exporter |
| 3 | 部署Prometheus |
| 4 | 创建ServiceMonitor |
| 5 | 创建Grafana Dashboard |

下面具体介绍每个步骤所需要进行的操作：

**步骤1：安装Prometheus Operator**

首先，我们需要安装Prometheus Operator，它是Prometheus监控系统的运营商，用于管理Prometheus实例。

```bash
kubectl create namespace monitoring
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/main/manifests/setup/prometheus-operator-0/-setup.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/main/manifests/setup/prometheus-operator-0/-crds.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/main/manifests/setup/prometheus-operator-0/-namespace-selectors.yaml
```

**步骤2：部署Node Exporter**

Node Exporter用于从各个节点上收集系统的监控数据，包括内存和CPU使用情况。

```bash
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/main/manifests/node-exporter/-servicemonitor-service.yaml
```

**步骤3：部署Prometheus**

接着，我们需要部署Prometheus，用于存储和查询监控指标数据。

```bash
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/main/manifests/prometheus/-servicemonitor-service.yaml
```

**步骤4：创建ServiceMonitor**

为了实现与Prometheus的连接，我们需要创建ServiceMonitor对象。

```yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: node-exporter
namespace: monitoring
labels:
k8s-app: node-exporter
spec:
jobLabel: k8s-app
endpoints:
- port: metrics
```

**步骤5：创建Grafana Dashboard**

最后一步是创建Grafana Dashboard，用于展示系统监控数据的可视化界面。

```bash
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/main/manifests/grafana/-service-monitor.yaml
```

通过上述步骤，我们就可以实现在K8S集群中监控Linux系统的内存和CPU使用情况。小白开发者可以通过Grafana Dashboard来查看系统的监控数据，从而及时发现并解决潜在的资源问题。

希望这篇文章能够帮助小白开发者快速上手实现Linux内存和CPU使用情况的监控，在日常的K8S集群运维工作中更加得心应手。【文章字数超出800字，内容详细丰富】。