部署 Prometheus 和 Grafana 到 k8s

在 k8s 中部署 Prometheus 和 Grafana

Intro

上次我们主要分享了 asp.net core 集成 prometheus，以及简单的 prometheus 使用，在实际在 k8s 中部署的时候就不能在使用前面讲的静态配置的方式来部署了，需要使用 Prometheus 的服务发现。

部署规划

Prometheus 和 Grafana 的部署放在一个单独的 namespace —— monitoring 下面，这样的好处在于可以屏蔽掉一些细节，别的 namespace 无感知，也不需要知道它们的存在

可以使用 kubectl create namespace monitoring 来创建命名空间或者 kubectl apply 执行下面的 yaml 配置

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: monitoring

希望 prometheus 和 grafana 可以公网访问，所以需要配置一下端口号，NodePort 31100~31200 保留为基础设施使用的端口，31110 保留为 prometheus 需要的端口，31120 保留为 Grafana 端口，端口规划好后，就可以先配置 nginx 了，增加 nginx 配置如下：

server {
    listen 443;
    server_name monitoring.weihanli.xyz;
    location / {
        proxy_pass http://172.18.0.2:31110;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}
server {
    listen 443;
    server_name grafana.weihanli.xyz;
    location / {
        proxy_pass http://172.18.0.2:31120;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

Grafana 比较简单，部署一个 service，部署一个 deployment 就可以了，Prometheus 要把配置文件放到 ConfigMap 里单独管理，另外 Prometheus 涉及到要使用 k8s 服务发现，需要创建一个 serviceAccount 以有权限来获取 k8s 中的资源

部署 Grafana

部署 deployment，deployment yaml 如下，可以根据自己需要进行调整

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: grafana
  namespace: monitoring
  labels:
    app: grafana
spec:
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: grafana
  minReadySeconds: 0
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1
      maxSurge: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: grafana
    spec:
      containers:        
        - name: grafana
          image: grafana/grafana
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          resources:
            limits:
              memory: "128Mi"
              cpu: "50m"
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /api/health
              port: 3000
            initialDelaySeconds: 60
            periodSeconds: 10
          livenessProbe:
            tcpSocket:
              port: 3000
            initialDelaySeconds: 60
            periodSeconds: 10
          ports:
            - containerPort: 3000

根据上面的 yaml 定义创建 Grafana 的 deploy，创建之后再创建 service

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: grafana
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    app: grafana
  type: NodePort
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 3000
    targetPort: 3000
    nodePort: 31120

创建之后就可以在 k8s 集群外部访问到 Grafana 了，通过前面 nginx 的配置我们就可以直接通过域名访问了

部署 Prometheus

ServiceAccount

首先我们先创建一个 Service Account，k8s 使用基于角色的 RBAC 授权机制，创建 ServiceAccount 之后还需要创建一个 ClusterRole 和 ClusterRoleBinding，ClusterRole 用于指定权限，ClusteRoleBinding 用来给 serviceAccount 关联角色，为了方便这几个都定义在了一个 yaml 文件中

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes
  - services
  - endpoints
  - pods
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: [""]
  resources:
  - configmaps
  verbs: ["get"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
  verbs: ["get"]


---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: monitoring

ConfigMap

创建 ServiceAccount 之后，我们创建 Prometheus 的配置文件，放在 ConfigMap 中挂载在 Prometheus 里

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: monitoring
data:
  default: |
    # my global config
    global:
      scrape_interval:     10s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
      evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.

    # Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
    rule_files:
      # - "first_rules.yml"
      # - "second_rules.yml"

    # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
    scrape_configs:
      - job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
        kubernetes_sd_configs:
        - role: endpoints
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_should_be_scraped]
          action: keep
          regex: true
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
          action: replace
          target_label: k8s_namespace
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
          action: replace
          target_label: k8s_service
        - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
          separator: ;
          regex: (.*)
          replacement: $1
          target_label: k8s_pod
          action: replace

执行上面的 yaml 配置以部署 prometheus 需要的配置

我们可以利用 prometheus 的 relabel 的机制将一些元数据信息应用的 metrics 信息上，这样我们就可以知道这个 metrics 信息是来自哪一个 namespace 下面哪一个 service 哪一个 Pod 里，在 Prometheus targets 的界面可以看到所有的 metadata label，或者参考文档上的介绍 https:///docs/prometheus/latest/configuration/configuration#kubernetes_sd_config

__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_should_be_scraped 是我后面加上的，不加这个的话，会尝试从所有的 k8s 资源中获取 metrics 信息，这回导致很多没有集成 Prometheus metrics 的资源也会被持续访问，所以增加了这个配置，如果 service 里的 annotation 里有 /should_be_scraped 配置的话 Prometheus 才会去拉取 metrics 信息

需要 Prometheus 抓取 metrics 的 service 配置实力：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: reservation-server
  annotations:
    /should_be_scraped: "true"
spec:
  selector:
    app: reservation-server
  type: NodePort
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80
    nodePort: 31220

如果后面需要配置不同的 metrics_path，也可以使用类似的模式来增加一个 /metrics-path 类似的配置转换成真正要拉取 metrics 信息的 path 即可

Deployment

前面 Prometheus 部署所需要的 serviceAccount 和 config 我们都已经准备好了，执行下面的 yaml 配置就可以部署应用了

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
  labels:
    app: prometheus
spec:
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 2 # how many old ReplicaSets for this Deployment you want to retain, https:///docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#clean-up-policy
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  minReadySeconds: 0
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1
      maxSurge: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      serviceAccountName: prometheus
      containers:
        - name: prometheus
          image: prom/prometheus
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          resources:
            limits:
              memory: "512Mi"
              cpu: "200m"
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /-/ready
              port: 9090
            initialDelaySeconds: 60
            periodSeconds: 10
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /-/healthy
              port: 9090
            initialDelaySeconds: 60
            periodSeconds: 10
          ports:
            - containerPort: 80
          volumeMounts:
          - name: config
            mountPath: /etc/prometheus/prometheus.yml
            subPath: default

      volumes:
        - name: config
          configMap:
            name: prometheus-config

Service

deployment 创建之后，只要根据下面的配置创建 service 就可以访问了

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    app: prometheus
  type: NodePort
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 9090
    targetPort: 9090
    nodePort: 31110

Sample

运行 kubectl get all -n monitoring 查看部署之后的资源情况：

打开 prometheus 可以执行一个简单的查询，看一下

在 Grafana 中添加 DataSource，域名使用 service name prometheus 即可，这样可以通过内网去访问，就不需要绕公网走一圈了

新建一个 Dashboard 把刚才的查询通过 Grafana 来做一个展示，新建一个 Panel，输入刚才我们执行的查询

Legend 中可以使用 lable，使用语法可以用 {{label_name}}

可以在右侧方便设置显示最小值，最大值，平均值，当前值和总计

如果要添加筛选条件如只看某一个 app 的数据，可以在查询表达式中添加条件，使用语法 metrics_name{label_name="label_value"}

更多查询语法可以参考官方文档的介绍 https:///docs/prometheus/latest/querying/basics/

More

上面部署的时候没有做数据的挂载，实际部署的时候需要考虑挂载数据目录，这样即使服务重启，数据还是在的，如果不关心数据问题的话可以忽略

Reference

• https://github.com/OpenReservation/ReservationServer/blob/dev/k8s/prometheus/deployment.yaml
• https://github.com/OpenReservation/ReservationServer/blob/dev/k8s/prometheus/configMap.yaml
• https://github.com/OpenReservation/ReservationServer/blob/dev/k8s/grafana/deployment.yaml
• https://github.com/OpenReservation/ReservationServer/blob/dev/k8s/grafana/service.yaml
• https:///kubernetes-tutorials/monitoring-your-kubernetes-deployments-with-prometheus-5665eda54045
• https:///docs/prometheus/latest/configuration/configuration
• https:///docs/prometheus/latest/querying/basics/