Kubernetes 社区提供了一些列的工具来监控容器和集群的状态,并借助 Prometheus 提供告警的功能。

  • cAdvisor 负责单节点内部的容器和节点资源使用统计,内置在 Kubelet 内部,并通过 Kubelet /metrics/cadvisor 对外提供 API
  • InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库;而 Grafana 则是 InfluxDB 的 Dashboard,提供了强大的图表展示功能。它们常被组合使用展示图表化的监控数据。
  • metrics-server 提供了整个集群的资源监控数据,但要注意

    • Metrics API 只可以查询当前的度量数据,并不保存历史数据
    • Metrics API URI 为 /apis/metrics.k8s.io/,在 k8s.io/metrics 维护
    • 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
  • kube-state-metrics 提供了 Kubernetes 资源对象(如 DaemonSet、Deployments 等)的度量。
  • Prometheus 是另外一个监控和时间序列数据库,还提供了告警的功能。
  • Node Problem Detector 监测 Node 本身的硬件、内核或者运行时等问题。
  • Heapster 提供了整个集群的资源监控,并支持持久化数据存储到 InfluxDB 等后端存储中(已弃用)

cAdvisor

cAdvisor 是一个来自 Google 的容器监控工具,也是 Kubelet 内置的容器资源收集工具。它会自动收集本机容器 CPU、内存、网络和文件系统的资源占用情况,并对外提供 cAdvisor 原生的 API(默认端口为 --cadvisor-port=4194)。

监控 - 图1

从 v1.7 开始,Kubelet metrics API 不再包含 cadvisor metrics,而是提供了一个独立的 API 接口:

  • Kubelet metrics: http://127.0.0.1:8001/api/v1/proxy/nodes/<node-name>/metrics
  • Cadvisor metrics: http://127.0.0.1:8001/api/v1/proxy/nodes/<node-name>/metrics/cadvisor

这样,在 Prometheus 等工具中需要使用新的 Metrics API 来获取这些数据,比如下面的 Prometheus 自动配置了 cadvisor metrics API:

  1. helm install stable/prometheus --set rbac.create=true --name prometheus --namespace monitoring

注意:cadvisor 监听的端口将在 v1.12 中删除,建议所有外部工具使用 Kubelet Metrics API 替代。

InfluxDB 和 Grafana

InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库;而 Grafana 则是 InfluxDB 的 Dashboard,提供了强大的图表展示功能。它们常被组合使用展示图表化的监控数据。

监控 - 图2

Heapster

Kubelet 内置的 cAdvisor 只提供了单机的容器资源占用情况,而 Heapster 则提供了整个集群的资源监控,并支持持久化数据存储到 InfluxDB、Google Cloud Monitoring 或者 其他的存储后端。注意:

  • 仅 Kubernetes v1.7.X 或者更老的集群推荐使用 Heapster。
  • 从 Kubernetes v1.8 开始,资源使用情况的度量(如容器的 CPU 和内存使用)就已经通过 Metrics API 获取,并且 HPA 也从 metrics-server 查询必要的数据。
  • Heapster 已在 v1.11 中弃用,推荐 v1.8 及以上版本部署 metrics-server 替代 Heapster

Heapster 首先从 Kubernetes apiserver 查询所有 Node 的信息,然后再从 kubelet 提供的 API 采集节点和容器的资源占用,同时在 /metrics API 提供了 Prometheus 格式的数据。Heapster 采集到的数据可以推送到各种持久化的后端存储中,如 InfluxDB、Google Cloud Monitoring、OpenTSDB 等。

监控 - 图3

部署 Heapster、InfluxDB 和 Grafana

在 Kubernetes 部署成功后,dashboard、DNS 和监控的服务也会默认部署好,比如通过 cluster/kube-up.sh 部署的集群默认会开启以下服务:

  1. $ kubectl cluster-info
  2. Kubernetes master is running at https://kubernetes-master
  3. Heapster is running at https://kubernetes-master/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster
  4. KubeDNS is running at https://kubernetes-master/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/kube-dns
  5. kubernetes-dashboard is running at https://kubernetes-master/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/kubernetes-dashboard
  6. Grafana is running at https://kubernetes-master/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana
  7. InfluxDB is running at https://kubernetes-master/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-influxdb

如果这些服务没有自动部署的话,可以参考 kubernetes/heapster 来部署这些服务:

  1. git clone https://github.com/kubernetes/heapster
  2. cd heapster
  3. kubectl create -f deploy/kube-config/influxdb/
  4. kubectl create -f deploy/kube-config/rbac/heapster-rbac.yaml

注意在访问这些服务时,需要先在浏览器中导入 apiserver 证书才可以认证。为了简化访问过程,也可以使用 kubectl 代理来访问(不需要导入证书):

  1. # 启动代理
  2. kubectl proxy --address='0.0.0.0' --port=8080 --accept-hosts='^*$' &

然后打开 http://<master-ip>:8080/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana 就可以访问 Grafana。

监控 - 图4

Prometheus

Prometheus 是另外一个监控和时间序列数据库,并且还提供了告警的功能。它提供了强大的查询语言和 HTTP 接口,也支持将数据导出到 Grafana 中展示。

监控 - 图5

使用 Prometheus 监控 Kubernetes 需要配置好数据源,一个简单的示例是 prometheus.yml

推荐使用 Prometheus OperatorPrometheus Chart 来部署和管理 Prometheus,比如

  1. helm install stable/prometheus-operator --name prometheus-operator --namespace monitoring

使用端口转发的方式访问 Prometheus,如 kubectl --namespace monitoring port-forward service/kube-prometheus-prometheus :9090

监控 - 图6

如果发现 exporter-kubelets 功能不正常,比如报 server returned HTTP status 401 Unauthorized 错误,则需要给 Kubelet 配置 webhook 认证:

  1. kubelet --authentication-token-webhook=true --authorization-mode=Webhook

如果发现 K8SControllerManagerDown 和 K8SSchedulerDown 告警,则说明 kube-controller-manager 和 kube-scheduler 是以 Pod 的形式运行在集群中的,并且 prometheus 部署的监控服务与它们的标签不一致。可通过修改服务标签的方法解决,如

  1. kubectl -n kube-system set selector service kube-prometheus-exporter-kube-controller-manager component=kube-controller-manager
  2. kubectl -n kube-system set selector service kube-prometheus-exporter-kube-scheduler component=kube-scheduler

查询 Grafana 的管理员密码

  1. kubectl get secret --namespace monitoring kube-prometheus-grafana -o jsonpath="{.data.user}" | base64 --decode ; echo
  2. kubectl get secret --namespace monitoring kube-prometheus-grafana -o jsonpath="{.data.password}" | base64 --decode ; echo

然后,以端口转发的方式访问 Grafana 界面

  1. kubectl port-forward -n monitoring service/kube-prometheus-grafana :80

添加 Prometheus 类型的 Data Source,填入原地址 http://prometheus-prometheus-server.monitoring

注意:Prometheus Operator 不支持通过 prometheus.io/scrape 注解来发现服务,需要你定义ServiceMonitor 才会去抓取服务的度量数据。

Node Problem Detector

Kubernetes node 有可能会出现各种硬件、内核或者运行时等问题,这些问题有可能导致服务异常。而 Node Problem Detector(NPD)就是用来监测这些异常的服务。NPD 以 DaemonSet 的方式运行在每台 Node 上面,并在异常发生时更新 NodeCondition(比如 KernelDaedlock、DockerHung、BadDisk 等)或者 Node Event(比如 OOM Kill 等)。

可以参考 kubernetes/node-problem-detector 来部署 NPD,或者也可以使用 Helm 来部署:

  1. # add repo
  2. helm repo add feisky https://feisky.xyz/kubernetes-charts
  3. helm update
  4. # install packages
  5. helm install feisky/node-problem-detector --namespace kube-system --name npd

Node 重启守护进程

Kubernetres 集群中的节点通常会开启自动安全更新,这样有助于尽可能避免因系统漏洞带来的损失。但一般来说,涉及到内核的更新需要重启系统才可生效。此时,就需要手动或自动的方法来重启节点。

Kured (KUbernetes REboot Daemon) 就是这样一个守护进程,它会

  • 监控 /var/run/reboot-required 信号后重启节点
  • 通过 DaemonSet Annotation 的方式每次仅重启一台节点
  • 重启前驱逐节点,重启后恢复调度
  • 根据 Prometheus 告警 (--alert-filter-regexp=^(RebootRequired|AnotherBenignAlert|...$) 取消重启
  • Slack 通知

部署方法

  1. kubectl apply -f https://github.com/weaveworks/kured/releases/download/1.0.0/kured-ds.yaml

其他容器监控系统

除了以上监控工具,还有很多其他的开源或商业系统可用来辅助监控,如

sysdig

sysdig 是一个容器排错工具,提供了开源和商业版本。对于常规排错来说,使用开源版本即可。

除了 sysdig,还可以使用其他两个辅助工具

  • csysdig:与 sysdig 一起自动安装,提供了一个命令行界面
  • sysdig-inspect:为 sysdig 保存的跟踪文件(如 sudo sysdig -w filename.scap)提供了一个图形界面(非实时)

安装 sysdig

  1. # on Linux
  2. curl -s https://s3.amazonaws.com/download.draios.com/stable/install-sysdig | sudo bash
  3. # on MacOS
  4. brew install sysdig

使用示例

  1. # Refer https://www.sysdig.org/wiki/sysdig-examples/.
  2. # View the top network connections for a single container
  3. sysdig -pc -c topconns
  4. # Show the network data exchanged with the host 192.168.0.1
  5. sysdig -s2000 -A -c echo_fds fd.cip=192.168.0.1
  6. # List all the incoming connections that are not served by apache.
  7. sysdig -p"%proc.name %fd.name" "evt.type=accept and proc.name!=httpd"
  8. # View the CPU/Network/IO usage of the processes running inside the container.
  9. sysdig -pc -c topprocs_cpu container.id=2e854c4525b8
  10. sysdig -pc -c topprocs_net container.id=2e854c4525b8
  11. sysdig -pc -c topfiles_bytes container.id=2e854c4525b8
  12. # See the files where apache spends the most time doing I/O
  13. sysdig -c topfiles_time proc.name=httpd
  14. # Show all the interactive commands executed inside a given container.
  15. sysdig -pc -c spy_users
  16. # Show every time a file is opened under /etc.
  17. sysdig evt.type=open and fd.name

Weave Scope

Weave Scope 是另外一款可视化容器监控和排错工具。与 sysdig 相比,它没有强大的命令行工具,但提供了一个简单易用的交互界面,自动描绘了整个集群的拓扑,并可以通过插件扩展其功能。从其官网的介绍来看,其提供的功能包括

Weave Scope 由 App 和 Probe 两部分组成,它们

  • Probe 负责收集容器和宿主的信息,并发送给 App
  • App 负责处理这些信息,并生成相应的报告,并以交互界面的形式展示
  1. +--Docker host----------+ +--Docker host----------+
  2. .---------------. | +--Container------+ | | +--Container------+ |
  3. | Browser | | | | | | | | |
  4. |---------------| | | +-----------+ | | | | +-----------+ | |
  5. | |----->| | scope-app |<-----. .----->| scope-app | | |
  6. | | | | +-----------+ | | \ / | | +-----------+ | |
  7. | | | | ^ | | \/ | | ^ | |
  8. '---------------' | | | | | /\ | | | | |
  9. | | +-------------+ | | / \ | | +-------------+ | |
  10. | | | scope-probe |-----' '-----| scope-probe | | |
  11. | | +-------------+ | | | | +-------------+ | |
  12. | | | | | | | |
  13. | +-----------------+ | | +-----------------+ |
  14. +-----------------------+ +-----------------------+

安装 Weave scope

  1. kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/scope.yaml?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')&k8s-service-type=LoadBalancer"

安装完成后,可以通过 weave-scope-app 来访问交互界面

  1. kubectl -n weave get service weave-scope-app

监控 - 图7

点击 Pod,还可以查看该 Pod 所有容器的实时状态和度量数据:

监控 - 图8

参考文档