简介

Prometheus 最初是 SoundCloud 构建的开源系统监控和报警工具，是一个独立的开源项目，于2016年加入了 CNCF 基金会，作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目。

特征

Prometheus 相比于其他传统监控工具主要有以下几个特点：

• 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型
• 有一个灵活的查询语言
• 不依赖分布式存储，只和本地磁盘有关
• 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据
• 也支持推送的方式来添加时间序列数据
• 还支持通过服务发现或静态配置发现目标
• 多种图形和仪表板支持

组件

Prometheus 由多个组件组成，但是其中许多组件是可选的：

• Prometheus Server：用于抓取指标、存储时间序列数据
• exporter：暴露指标让任务来抓
• pushgateway：push 的方式将指标数据推送到该网关
• alertmanager：处理报警的报警组件
• adhoc：用于数据查询

大多数 Prometheus 组件都是用 Go 编写的，因此很容易构建和部署为静态的二进制文件。

架构

下图是 Prometheus 官方提供的架构及其一些相关的生态系统组件：

架构

整体流程比较简单，Prometheus 直接接收或者通过中间的 Pushgateway 网关被动获取指标数据，在本地存储所有的获取的指标数据，并对这些数据进行一些规则整理，用来生成一些聚合数据或者报警信息，Grafana 或者其他工具用来可视化这些数据。

安装

由于 Prometheus 是 Golang 编写的程序，所以要安装的话也非常简单，只需要将二进制文件下载下来直接执行即可，前往地址：https://prometheus.io/download 下载我们对应的版本即可。

Prometheus 是通过一个 YAML 配置文件来进行启动的，如果使用二进制的方式来启动的话，可以使用下面的命令：

$ ./prometheus --config.file=prometheus.yml

其中 prometheus.yml 文件的基本配置如下：

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

rule_files:
  # - "first.rules"
  # - "second.rules"

scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

上面这个配置文件中包含了3个模块：global、rule_files 和 scrape_configs。

其中 global 模块控制 Prometheus Server 的全局配置：

• scrape_interval：表示 prometheus 抓取指标数据的频率，默认是15s，我们可以覆盖这个值
• evaluation_interval：用来控制评估规则的频率，prometheus 使用规则产生新的时间序列数据或者产生警报

rule_files 模块制定了规则所在的位置，prometheus 可以根据这个配置加载规则，用于生成新的时间序列数据或者报警信息，当前我们没有配置任何规则。

scrape_configs 用于控制 prometheus 监控哪些资源。由于 prometheus 通过 HTTP 的方式来暴露的它本身的监控数据，prometheus 也能够监控本身的健康情况。在默认的配置里有一个单独的 job，叫做prometheus，它采集 prometheus 服务本身的时间序列数据。这个 job 包含了一个单独的、静态配置的目标：监听 localhost 上的9090端口。prometheus 默认会通过目标的/metrics路径采集 metrics。所以，默认的 job 通过 URL：http://localhost:9090/metrics采集 metrics。收集到的时间序列包含 prometheus 服务本身的状态和性能。如果我们还有其他的资源需要监控的话，直接配置在该模块下面就可以了。

由于这里是要跑在 Kubernetes 系统中，所以直接用 Docker 镜像的方式运行即可。

为了方便管理，将所有的资源对象都安装在kube-system的 namespace 下面。

以下正式开始在k8s中部署prometheus

为了能够方便的管理配置文件，这里将 prometheus.yml 文件用 ConfigMap 的形式进行管理：（prometheus-cm.yaml）

# Prometheus configuration format https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 30s
      scrape_timeout: 30s

    scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'
      static_configs:
        - targets: ['localhost:9090']

我们这里暂时只配置了对 prometheus 的监控，然后创建该资源对象：

$ kubectl create -f prometheus-cm.yaml
configmap "prometheus-config" created

配置文件创建完成了，以后如果有新的资源需要被监控，只需要将上面的 ConfigMap 对象更新即可。现在来创建 prometheus 的 Pod 资源，这里使用statefulset的方式：(prometheus-statefulset.yaml)

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: prometheus
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    version: v2.2.1
spec:
  serviceName: "prometheus"
  replicas: 1
  podManagementPolicy: "Parallel"
  updateStrategy:
   type: "RollingUpdate"
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: prometheus
      annotations:
        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
    spec:
      priorityClassName: system-cluster-critical
      serviceAccountName: prometheus
      initContainers:
      - name: "init-chown-data"
        image: "busybox:latest"
        imagePullPolicy: "IfNotPresent"
        command: ["chown", "-R", "65534:65534", "/data"]
        volumeMounts:
        - name: prometheus-data
          mountPath: /data
          subPath: ""
      containers:
        - name: prometheus-server-configmap-reload
          image: "jimmidyson/configmap-reload:v0.1"
          imagePullPolicy: "IfNotPresent"
          args:
            - --volume-dir=/etc/config
            - --webhook-url=http://localhost:9090/-/reload
          volumeMounts:
            - name: config-volume
              mountPath: /etc/config
              readOnly: true
          resources:
            limits:
              cpu: 10m
              memory: 10Mi
            requests:
              cpu: 10m
              memory: 10Mi

        - name: prometheus-server
          image: "prom/prometheus:v2.4.3"
          imagePullPolicy: "IfNotPresent"
          args:
            - --config.file=/etc/config/prometheus.yml
            - --storage.tsdb.path=/data
            - --web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries
            - --web.console.templates=/etc/prometheus/consoles
            - --web.enable-lifecycle
          ports:
            - containerPort: 9090
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /-/ready
              port: 9090
            initialDelaySeconds: 30
            timeoutSeconds: 30
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /-/healthy
              port: 9090
            initialDelaySeconds: 30
            timeoutSeconds: 30
          # based on 10 running nodes with 30 pods each
          resources:
            limits:
              cpu: 200m
              memory: 1000Mi
            requests:
              cpu: 200m
              memory: 1000Mi

          volumeMounts:
            - name: config-volume
              mountPath: /etc/config
            - name: prometheus-data
              mountPath: /data
              subPath: ""
      terminationGracePeriodSeconds: 300
      volumes:
        - name: config-volume
          configMap:
            name: prometheus-config
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: prometheus-data
    spec:
      storageClassName: course-nfs-storage
      accessModes:
        - ReadWriteOnce
      resources:
        requests:
          storage: "16Gi"

我们这里将 prometheus.yml 文件对应的 ConfigMap 对象通过 volume 的形式挂载进了 Pod，这样 ConfigMap 更新后，对应的 Pod 里面的文件也会热更新的，然后我们再执行上面的 reload 请求，Prometheus 配置就生效了，除此之外，为了将时间序列数据进行持久化，这里使用nfs的storageclass方式，注意volumeClaimTemplates下面的内容。具体内容可查看此链接：(https://www.jianshu.com/p/307f106b8dd8)

除了上面的注意事项外，我们这里还需要配置 rbac 认证，因为我们需要在 prometheus 中去访问 Kubernetes 的相关信息，所以我们这里管理了一个名为 prometheus 的 serviceAccount 对象：(prometheus-rbac.yaml)

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:
  - apiGroups:
      - ""
    resources:
      - nodes
      - nodes/metrics
      - 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
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: kube-system

由于我们要获取的资源信息，在每一个 namespace 下面都有可能存在，所以我们这里使用的是 ClusterRole 的资源对象，值得一提的是我们这里的权限规则声明中有一个nonResourceURLs的属性，是用来对非资源型 metrics 进行操作的权限声明，这个在以前我们很少遇到过，然后直接创建上面的资源对象即可：

$ kubectl create -f prometheus-rbac.yaml
serviceaccount "prometheus" created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io "prometheus" created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io "prometheus" created

Pod 创建成功后，为了能够在外部访问到 prometheus 的 webui 服务，我们还需要创建一个 Service 对象：(prometheus-svc.yaml)

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/name: "Prometheus"
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 9090
      protocol: TCP
      targetPort: 9090
  type: NodePort
  selector:
    k8s-app: prometheus

为了方便测试，我们这里创建一个NodePort类型的服务，当然我们可以创建一个Ingress对象，通过域名来进行访问：

$ kubectl create -f prometheus-svc.yaml
service "prometheus" created
$ kubectl get svc -n kube-system
NAME         TYPE       CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                          AGE
prometheus   NodePort   10.254.93.202   <none>        9090:46550/TCP                   24s

然后我们就可以通过http://任意节点IP:30987访问 prometheus 的 webui 服务了。

image.png