技术

mosn有的没的 负载均衡泛谈 《Mysql实战45讲》笔记 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go细节 codereview mat使用 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes自动扩容缩容 神经网络模型优化 直觉上理解机器学习 knative入门 如何学习机器学习 神经网络系列笔记 TIDB源码分析 《阿里巴巴云原生实践15讲》笔记 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes监控 容器狂占cpu怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes objects 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS2——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 硬件对软件设计的影响 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记2 《mysql技术内幕》笔记1 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 事务一致性 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker中涉及到的一些linux知识 hystrix学习 Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 Redis概述 机器学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM内存与执行 git spring rmi和thrift maven/ant/gradle使用 再看tcp 缓存系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 VPN(Virtual Private Network) Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go学习 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 kubernetes crd 及kubebuilder学习 pv与pvc实现 csi学习 client-go学习 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 《推荐系统36式》笔记 资源调度泛谈 系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 《聊聊架构》 书评的笔记 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签


Kubernetes监控

2019年03月07日

简介

容器监控实践—K8S常用指标分析

容器监控与常规监控的差异

Kubernetes监控在小米的落地 为了更方便的管理容器,Kubernetes对Container进行了封装,拥有了Pod、Deployment、Namespace、Service等众多概念。与传统集群相比,Kubernetes集群监控更加复杂:

  1. 监控维度更多,除了传统物理集群的监控,还包括核心服务监控(apiserver,etcd等)、容器监控、Pod监控、Namespace监控等。
  2. 监控对象动态可变,在集群中容器的销毁创建十分频繁,无法提前预置。
  3. 监控指标随着容器规模爆炸式增长,如何处理及展示大量监控数据。
  4. 随着集群动态增长,监控系统必须具备动态扩缩的能力。

能搞到哪些metric

k8s 社区对k8s 监控的表述 Kubernetes monitoring architecture 将metric 分为

  1. core metrics, which are metrics that Kubernetes understands and uses for operation of its internal components and core utilities. metric 应用于k8s 内部组件,比如调度、扩缩容、dashboard、kubectl top. 由k8s 提供统一规范和支持(即metrics-server)。
  2. non-core metrics

Metrics Server/cadvisor

Metrics server复用了api-server的库来实现自己的功能,比如鉴权、版本等,为了实现将数据存放在内存中,去掉了默认的etcd存储,引入了内存存储。因为存放在内存中,因此监控数据是没有持久化的,可以通过第三方存储来拓展

  1. Metrics API URI 为 /apis/metrics.k8s.io/,在 k8s.io/metrics 维护
  2. 必须部署 metrics-server 才能使用该 API,metrics-server 通过调用 Kubelet Summary API 获取数据,Summary API 返回的信息,既包括了 cAdVisor 的监控数据,也包括了 kubelet 本身汇总的信息。Pod 的监控数据是从kubelet 的 Summary API (即 <kubelet_ip>:<kubelet_port>/stats/summary)采集而来的。
  3. Metrics server以Deployment 形式存在,复用了api-server的库来实现自己的功能,比如鉴权、版本等,为了实现将数据存放在内存中吗,去掉了默认的etcd存储,引入了内存存储。因此监控数据是没有持久化的,可以通过第三方存储来拓展

从cadvisor 视角看

cadvisor 指标分析

cadvisor 是监控容器的,容器像物理机一样为业务提供运算资源,因此按照 USE 对容器的指标进行分析。监控的黄金指标

cadvisor 指标以container_ 为前缀,包括container_cpu_*,container_memory_*, container_fs_*, container_network_* 等,还有 container_spec_* 获取了 container 配置相关的内容。部分指标如下

cpu

  1. container_cpu_user_seconds_total —“用户”时间的总数(即不在内核中花费的时间)
  2. container_cpu_system_seconds_total —“系统”时间的总数(即在内核中花费的时间)
  3. container_cpu_usage_seconds_total—以上总和
  4. container_cpu_cfs_throttled_seconds_total 当容器超出其CPU限制时,Linux运行时将“限制”该容器并在container_cpu_cfs_throttled_seconds_total指标中记录其被限制的时间

cAdvisor中提供的内存指标是从node_exporter公开的43个内存指标的子集。以下是容器内存指标:

  1. container_memory_cache-页面缓存的字节数。
  2. container_memory_rss -RSS的大小(以字节为单位)。
  3. container_memory_swap-容器交换使用量(以字节为单位)。
  4. container_memory_usage_bytes-当前内存使用情况(以字节为单位,包括所有内存,无论何时访问。) 包括了文件系统缓存
  5. container_memory_max_usage_bytes- 以字节为单位记录的最大内存使用量。
  6. container_memory_working_set_bytes-当前工作集(以字节为单位)。
  7. container_memory_failcnt-内存使用次数达到限制。
  8. container_memory_failures_total-内存 分配失败的累积计数。

node-exporter

node-exporter提供了近1000个指标,以node_ 为前缀,包括node_cpu_*,node_memory_*, node_filesystem_*/node_disk_*, node_network_* 等。

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node-exporter
  namespace: monitoring
  ...
  spec:
    tolerations:
    - key: node-role.kubernetes.io/master
      effect: NoSchedule
    hostNetwork: true
    hostPID: true
    hostIPC: true
    securityContext:
      runAsUser: 0

利用Kubernetes DaemonSet控制器在集群中的每个节点上自动node-exporter pod。

  1. 启用systemd收 集器,并指定要监控的特定服务的正则表达式,而不是主机上的所有服务。
  2. 使用toleration来确保 node-exporter pod也会被调度到Kubernetes主节点,而不仅是工作节点。
  3. 以用户0或root运行pod(这允许访问systemd),并 且还启用了hostNetwork、hostPID和hostIPC,以指定实例的网络、进程和IPC命名空间在容器中可用。
containers:
- images: prom/node-exporter:latest
  name: node-exporter
  volumeMounts:
    - mountPath: /run/systemd/private
      name: systemd-socket
      readOnly: true
  args:
    - "--collector.systemd"
    - "--collector.systemd.unit-whitelist=(docker|ssh|rsyslog|kubelet).service"
  ports:
    - containerPort: 9100
      hostPort: 9100
      name: scrape

配置一个Prometheus scrape job,结合Kubernetes daemonset, 只需要定义一次,未来所有Kubernetes服务端点都将被自动发现 和监控。

k8s 组件 指标分析

Kubernetes 各组件的 Healthz 和 Metrics API

Components Healthz API Metrics API
Apiserver :6443/healthz :6443/metrics
Controller Manager :10252/healthz :10252/metrics
Scheduler :10251/healthz :10251/metrics
Kube-proxy :10249/healthz :10249/metrics
Kubelet :10248/healthz :10250/metrics
ETCD :2379/healthz :2379/metrics

kube-apiserver 是集群所有请求的入口,指标的分析可以反应集群的健康状态。Apiserver 的指标可以分为以下几大类:

  1. 请求速率和延迟, apiserver_request_*/apiserver_response_*
  2. 控制器队列的性能, apiserver_admission_*
  3. etcd 的性能, etcd_*
  4. 进程状态:文件系统、内存、CPU
  5. golang 程序的状态:GC、进程、线程, go_gc_*/go_info

ETCD 指标分析

Kubernetes使用etcd来存储集群中组件的所有状态,是 Kubernetes数据库,监视etcd的性能和行为应该是整个Kubernetes监控计划的一部分。

etcd服务器指标以 etcd_* 为前缀,分为几个主要类别:

  1. Leader的存在和Leader变动率, etcd_server_leader_*
  2. 请求已提交/已应用/正在等待/失败, etcd_server_proposals_*
  3. 磁盘写入性能 , etcd_disk_*
  4. 入站gRPC统计信息,集群内gRPC统计信息, etcd_grpc_*

业务Pod监控

业务监控 一般由业务直接暴露metric或通过边车模式暴露metric

在Pod 或Service 中定义注解,可以让Prometheus 自动发现当前metric endpoint 并抓取数据

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: tornado-db
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'  # 告诉Prometheus抓取这个服务
    prometheus.io/port: '9104'    # 告诉 Prometheus要抓取的端口,将被放入__address__标签中

kube-state-metrics

kubernetes/kube-state-metrics

  1. kube-state-metrics is a simple service that listens to the Kubernetes API server and generates metrics about the state of the objects. It is not focused on the health of the individual Kubernetes components, but rather on the health of the various objects inside, such as deployments, nodes and pods. 上文关注的是 k8s组件是否健康, kube-state-metrics 关注的Kubernetes 的object 是否健康。
  2. kube-state-metrics uses client-go to talk with Kubernetes clusters
  3. k8s custom resource 比如 verticalpodautoscalers 默认不采集, 需要额外配置
  4. 以Deployment 方式运行,以Service 对外服务

所有metric 以 kube_* 为前缀,每一个k8s resource 对应一批metric Exposed Metrics ,以kube_资源名_* 为前缀,以kube_deployment_*为例

kube_deployment_status_replicas
kube_deployment_status_replicas_available
kube_deployment_spec_replicas
...

Kube-state-metrics self metrics,描述自身的工作状态,比如

kube_state_metrics_list_total{resource="*v1.Node",result="success"} 1
kube_state_metrics_list_total{resource="*v1.Node",result="error"} 52
kube_state_metrics_watch_total{resource="*v1beta1.Ingress",result="success"} 1

需要哪些 alert rule

指导原则:宁缺毋滥。其实有十几个报警就不少了,再多也处理不过来。 可以参照《Prometheus 监控实战》中提到的对Prometheus 的报警规则。

制作哪些dashboard

Grafana 官方有一个 dashboard 市场,可以针对各个组件找到 全面丰富的dashboard

其它