k8s的集群监控概述

引言

Kubernetes（K8s）作为一款容器编排平台，其集群监控是确保系统稳定性和性能优化的关键方面。本文将介绍常用的几种Kubernetes集群监控方案，并比较各自的优缺点。同时，提供详细的示例演示如何在Kubernetes中配置和使用这些监控工具。

常用的 Kubernetes 集群监控方案

Prometheus + Grafana

优点：

强大的数据模型： Prometheus使用多维数据模型存储时间序列数据，提供灵活的查询和聚合功能。
动态服务发现： Prometheus支持自动发现目标，并动态更新配置。
开源社区支持： Prometheus拥有庞大的开源社区，提供丰富的插件和整合。

缺点：

资源消耗： Prometheus在处理大规模集群时可能占用较多资源。
存储周期：长时间跨度的历史数据存储可能需要额外的处理。

Heapster + InfluxDB + Grafana

优点：

易于集成： Heapster与Kubernetes深度集成，可以轻松获取集群中的度量数据。
InfluxDB存储： InfluxDB是时序数据库，适合处理时间序列数据。
Grafana可视化： Grafana提供直观的图表和仪表板，易于定制。

缺点：

Heapster 的局限性： Heapster本身的性能和扩展性存在一些局限性。
InfluxDB配置：需要额外配置InfluxDB来满足高可用和数据保留策略。

Elastic Stack（ELK Stack）

优点：

全面的日志处理： ELK Stack包含Elasticsearch、Logstash和Kibana，提供了全面的日志处理解决方案。
强大的搜索与分析： Elasticsearch提供强大的搜索和分析能力。
实时监控： Logstash可以实时处理和分析日志。

缺点：

资源占用： ELK Stack的部署可能需要较多资源。
学习曲线：对ELK Stack的配置和使用需要一定的学习曲线。

示例演示

Prometheus + Grafana 示例

首先，创建一个Prometheus的配置文件 prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-nodes'
    kubernetes_sd_configs:
    - role: node

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

然后，创建一个Prometheus Deployment：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus:latest
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /etc/prometheus/prometheus.yml
          subPath: prometheus.yml
        ports:
        - containerPort: 9090
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: prometheus-config

最后，创建一个Prometheus Service：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
spec:
  selector:
    app: prometheus
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 9090
    targetPort: 9090

Heapster + InfluxDB + Grafana 示例

首先，创建一个Heapster Deployment：

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: heapster
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: heapster
    spec:
      containers:
      - name: heapster
        image: k8s.gcr.io/heapster:v1.5.2
        command:
        - /heapster
        - --source=kubernetes.summary_api:''
        - --sink=influxdb:http://influxdb-influxdb.kube-system.svc:8086

然后，创建一个InfluxDB Deployment：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: influxdb
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: influxdb
  template:
    metadata:
      labels:
        app: influxdb
    spec:
      containers:
      - name: influxdb
        image: influxdb:1.7.8
        ports:
        - containerPort: 8086

最后，创建一个Grafana Deployment：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: grafana
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: grafana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: grafana
    spec:
      containers:
      - name: grafana
        image: grafana/grafana:5.2.4
        ports:
        - containerPort: 3000

Elastic Stack 示例

首先，创建一个Elasticsearch Deployment：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.2.0
        ports:
        - containerPort: 9200
        - containerPort: 9300

然后，创建一个Logstash Deployment：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: logstash
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: logstash
  template:
    metadata:
      labels:
        app: logstash
    spec:
      containers:
      - name: logstash
        image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.2.0
        ports:
        - containerPort: 5044

最后，创建一个Kibana Deployment：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kibana
    spec:
      containers:
      - name: kibana
        image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.2.0
        ports:
        - containerPort: 5601