prometheusoperator

一、速补基础

1、什么是metrics

缺省是在http(s)的url的/metrics输出。 而metrics要么程序定义输出(模块或者自定义开发)，要么用官方的各种exporter(node-exporter，mysqld-exporter，memcached_exporter…)采集要监控的信息占用一个web端口然后输出成metrics格式的信息，prometheus server去收集各个target的metrics存储起来(tsdb)。 用户可以在prometheus的http页面上用promQL(prometheus的查询语言)或者(grafana数据来源就是用)api去查询一些信息，也可以利用pushgateway去统一采集然后prometheus从pushgateway采集(所以pushgateway类似于zabbix的proxy)，

k8s的资源指标分类：
资源指标：metrics-server内建API
自定义指标：prometheus来采集，需要组件k8s-prometheus-adapter

一、核心指标获取

metrics-server：API server
--- kubectl api-versions 中默认不包含metrics.k8s.io/v1beta1；使用时需要添加kube-aggregator前缀
--- metrics部署文件：https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server
下载到本地并应用之后就可以使用kubectl api-versions查询，查到metrics.k8s.io/v1beta1已经存在
应用之前需要修改metrics-server-deployment.yaml文件，添加如下：

Warming： metrics-server这个容器不能通过CoreDNS 10.96.0.10:53 解析各Node的主机名，metrics-server连节点时默认是连接节点的主机名，需要加个参数，让它连接节点的IP：“–kubelet-preferred-address-types=InternalIP”
　　　　　　　　因为10250是https端口，连接它时需要提供证书，所以加上–kubelet-insecure-tls，表示不验证客户端证书，此前的版本中使用–source=这个参数来指定不验证客户端证书

 执行kubectl apply -f 

 使用kubectl top nodes查看

二、自定义指标  --- Prometheus

♦   node_exporter用来暴露node信息，还有其他的exporter

♦   PromQL查询语句，不能直接被k8s直接解析，需要通过kube-state-metrics组件转k8s-promethues-adapter转为Custom Metrics API

三、prometheus-operator部署

声明式API：
在Kubernetes中我们使用Deployment、DamenSet、StatefulSet来管理应用Workload，使用Service、Ingress来管理应用的访问方式，使用ConfigMap和Secret来管理应用配置。我们在集群中对这些资源的创建，更新，删除的动作都会被转换为事件(Event)，Kubernetes的Controller Manager负责监听这些事件并触发相应的任务来满足用户的期望。这种方式我们成为声明式，用户只需要关心应用程序的最终状态，其它的都通过Kubernetes来帮助我们完成，通过这种方式可以大大简化应用的配置管理复杂度

因为svc的负载均衡，所以在K8S里监控metrics基本最小单位都是一个svc背后的pod为target，所以prometheus-operator创建了对应的CRD: kind: ServiceMonitor ，创建的ServiceMonitor里声明需要监控选中的svc的label以及metrics的url路径的和namespaces即可
工作架构如下图所示。

 下载项目：

git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git

拉取到文件后我们先创建prometheus-operator：

$ cd prometheus-operator
$ kubectl apply -f bundle.yaml
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-operator created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-operator created
deployment.apps/prometheus-operator created
serviceaccount/prometheus-operator created

确认pod运行，以及我们可以发现operator的pod在有RBAC下创建了一个APIService：

$ kubectl get pod
NAME                                   READY     STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-operator-6db8dbb7dd-djj6s   1/1       Running   0          1m
$ kubectl get APIService | grep monitor
v1.monitoring.coreos.com               2018-10-09T10:49:47Z

Prometheus Operator引入的自定义资源包括：

• Prometheus
• ServiceMonitor
• Alertmanager

这四个CRD作用如下

• Prometheus: 由 Operator 依据一个自定义资源kind: Prometheus类型中，所描述的内容而部署的 Prometheus Server 集群，可以将这个自定义资源看作是一种特别用来管理Prometheus Server的StatefulSets资源。
• ServiceMonitor: 一个Kubernetes自定义资源(和kind: Prometheus一样是CRD)，该资源描述了Prometheus Server的Target列表，Operator 会监听这个资源的变化来动态的更新Prometheus Server的Scrape targets并让prometheus server去reload配置(prometheus有对应reload的http接口/-/reload)。而该资源主要通过Selector来依据 Labels 选取对应的Service的endpoints，并让 Prometheus Server 通过 Service 进行拉取（拉）指标资料(也就是metrics信息)，metrics信息要在http的url输出符合metrics格式的信息，ServiceMonitor也可以定义目标的metrics的url。
• Alertmanager：Prometheus Operator 不只是提供 Prometheus Server 管理与部署，也包含了 AlertManager，并且一样通过一个 kind: Alertmanager 自定义资源来描述信息，再由 Operator 依据描述内容部署 Alertmanager 集群。
• PrometheusRule:对于Prometheus而言，在原生的管理方式上，我们需要手动创建Prometheus的告警文件，并且通过在Prometheus配置中声明式的加载。而在Prometheus Operator模式中，告警规则也编程一个通过Kubernetes API 声明式创建的一个资源.告警规则创建成功后，通过在Prometheus中使用想servicemonitor那样用ruleSelector通过label匹配选择需要关联的PrometheusRule即可。