4.1.3 关联Promethues与ServiceMonitor
为了能够让Prometheus关联到ServiceMonitor，需要在Pormtheus定义中使用serviceMonitorSelector，我们可以通过标签选择当前Prometheus需要监控的ServiceMonitor对象，修改prometheus-inst.yaml中Prometheus的定义如下所示：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: Prometheus metadata: name: inst namespace: monitoring spec: serviceMonitorSelector: matchLabels: team: frontend resources: requests: memory: 400Mi
将对Prometheus的变更应用到集群中：
$ kubectl -n monitoring apply -f prometheus-inst.yaml
此时，如果查看Prometheus配置信息，我们会惊喜的发现Prometheus中配置文件自动包含了一条名为monitoring/example-app/0的Job配置：
global: scrape_interval: 30s scrape_timeout: 10s evaluation_interval: 30s external_labels: prometheus: monitoring/inst prometheus_replica: prometheus-inst-0 alerting: alert_relabel_configs: - separator: ; regex: prometheus_replica replacement: $1 action: labeldrop rule_files: - /etc/prometheus/rules/prometheus-inst-rulefiles-0/*.yaml scrape_configs: - job_name: monitoring/example-app/0 scrape_interval: 30s scrape_timeout: 10s metrics_path: /metrics scheme: http kubernetes_sd_configs: - role: endpoints namespaces: names: - default relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_service_label_app] separator: ; regex: example-app replacement: $1 action: keep - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_port_name] separator: ; regex: web replacement: $1 action: keep - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_address_target_kind, __meta_kubernetes_endpoint_address_target_name] separator: ; regex: Node;(.*) target_label: node replacement: ${1} action: replace - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_address_target_kind, __meta_kubernetes_endpoint_address_target_name] separator: ; regex: Pod;(.*) target_label: pod replacement: ${1} action: replace - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace] separator: ; regex: (.*) target_label: namespace replacement: $1 action: replace - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name] separator: ; regex: (.*) target_label: service replacement: $1 action: replace - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name] separator: ; regex: (.*) target_label: pod replacement: $1 action: replace - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name] separator: ; regex: (.*) target_label: job replacement: ${1} action: replace - separator: ; regex: (.*) target_label: endpoint replacement: web action: replace
不过，如果细心的读者可能会发现，虽然Job配置有了，但是Prometheus的Target中并没包含任何的监控对象。查看Prometheus的Pod实例日志，可以看到如下信息：
level=error ts=2018-12-15T12:52:48.452108433Z caller=main.go:240 component=k8s_client_runtime err="github.com/prometheus/prometheus/discovery/kubernetes/kubernetes.go:300: Failed to list *v1.Endpoints: endpoints is forbidden: User \"system:serviceaccount:monitoring:default\" cannot list endpoints in the namespace \"default\""
4.1.4 自定义ServiceAccount
由于默认创建的Prometheus实例使用的是monitoring命名空间下的default账号，该账号并没有权限能够获取default命名空间下的任何资源信息。
为了修复这个问题，我们需要在Monitoring命名空间下为创建一个名为Prometheus的ServiceAccount，并且为该账号赋予相应的集群访问权限。
apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: prometheus namespace: monitoring --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 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/v1beta1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: prometheus roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: prometheus subjects: - kind: ServiceAccount name: prometheus namespace: monitoring
将以上内容保存到prometheus-rbac.yaml文件中，并且通过kubectl创建相应资源：
$ kubectl -n monitoring create -f prometheus-rbac.yaml serviceaccount/prometheus created clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
在完成ServiceAccount创建后，修改prometheus-inst.yaml，并添加ServiceAccount如下所示：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: Prometheus metadata: name: inst namespace: monitoring spec: serviceAccountName: prometheus serviceMonitorSelector: matchLabels: team: frontend resources: requests: memory: 400Mi
保存Prometheus变更到集群中：
$ kubectl -n monitoring apply -f prometheus-inst.yaml prometheus.monitoring.coreos.com/inst configured
等待Prometheus Operator完成相关配置变更后，此时查看Prometheus，我们就能看到当前Prometheus已经能够正常的采集实例应用的相关监控数据了。
4.2 Operator管理监控配置
4.2.1 使用Prometheus Rule定义告警规则
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，如下所示：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: PrometheusRule metadata: labels: prometheus: example role: alert-rules name: prometheus-example-rules spec: groups: - name: ./example.rules rules: - alert: ExampleAlert expr: vector(1)
将以上内容保存为example-rule.yaml文件，并且通过kubectl命令创建相应的资源：
$ kubectl -n monitoring create -f example-rule.yaml prometheusrule "prometheus-example-rules" created
告警规则创建成功后，通过在Prometheus中使用ruleSelector通过选择需要关联的PrometheusRule即可：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: Prometheus metadata: name: inst namespace: monitoring spec: serviceAccountName: prometheus serviceMonitorSelector: matchLabels: team: frontend ruleSelector: matchLabels: role: alert-rules prometheus: example resources: requests: memory: 400Mi
Prometheus重新加载配置后，从UI中我们可以查看到通过PrometheusRule自动创建的告警规则配置：
如果查看Alerts页面，我们会看到告警已经处于触发状态。
4.2.2 使用Operator管理Alertmanager实例
到目前为止，我们已经通过Prometheus Operator的自定义资源类型管理了Promtheus的实例，监控配置以及告警规则等资源；通过Prometheus Operator将原本手动管理的工作全部变成声明式的管理模式，大大简化了Kubernetes下的Prometheus运维管理的复杂度。
接下来，我们将继续使用Promtheus Operator定义和管理Alertmanager相关的内容。为了通过Prometheus Operator管理Alertmanager实例，用户可以通过自定义资源Alertmanager进行定义，如下所示，通过replicas可以控制Alertmanager的实例数：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: Alertmanager metadata: name: inst namespace: monitoring spec: replicas: 3
当replicas大于1时，Prometheus Operator会自动通过集群的方式创建Alertmanager。将以上内容保存为文件alertmanager-inst.yaml，并通过以下命令创建：
$ kubectl -n monitoring create -f alertmanager-inst.yaml alertmanager.monitoring.coreos.com/inst created
查看Pod的情况如下所示，我们会发现Alertmanager的Pod实例一直处于ContainerCreating的状态中:
$ kubectl -n monitoring get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE alertmanager-inst-0 0/2 ContainerCreating 0 32s
通过kubectl describe命令查看该Alertmanager的Pod实例状态，可以看到类似于以下内容的告警信息：
MountVolume.SetUp failed for volume "config-volume" : secrets "alertmanager-inst" not found
这是由于Prometheus Operator通过Statefulset的方式创建的Alertmanager实例，在默认情况下，会通过alertmanager-{ALERTMANAGER_NAME}的命名规则去查找Secret配置并以文件挂载的方式，将Secret的内容作为配置文件挂载到Alertmanager实例当中。
因此，这里还需要为Alertmanager创建相应的配置内容，如下所示，是Alertmanager的配置文件：
global: resolve_timeout: 5m route: group_by: ['job'] group_wait: 30s group_interval: 5m repeat_interval: 12h receiver: 'webhook' receivers: - name: 'webhook' webhook_configs: - url: 'http://alertmanagerwh:30500/'
将以上内容保存为文件alertmanager.yaml，并且通过以下命令创建名为alrtmanager-inst的Secret资源：
$ kubectl -n monitoring create secret generic alertmanager-inst --from-file=alertmanager.yaml secret/alertmanager-inst created
在Secret创建成功后，查看当前Alertmanager Pod实例状态。如下所示：
$ kubectl -n monitoring get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE alertmanager-inst-0 2/2 Running 0 5m alertmanager-inst-1 2/2 Running 0 52s alertmanager-inst-2 2/2 Running 0
使用port-forward将Alertmanager映射到本地：
$ kubectl -n monitoring port-forward statefulsets/alertmanager-inst 9093:9093
访问http://localhost:9093/#/status，并查看当前集群状态：
接下来，我们只需要修改我们的Prometheus资源定义，通过alerting指定使用的Alertmanager资源即可：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: Prometheus metadata: name: inst namespace: monitoring spec: serviceAccountName: prometheus serviceMonitorSelector: matchLabels: team: frontend ruleSelector: matchLabels: role: alert-rules prometheus: example alerting: alertmanagers: - name: alertmanager-example namespace: monitoring port: web resources: requests: memory: 400Mi
等待Prometheus重新加载后，我们可以看到Prometheus Operator在配置文件中添加了以下配置：
alertmanagers: - kubernetes_sd_configs: - role: endpoints namespaces: names: - monitoring scheme: http path_prefix: / timeout: 10s relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name] separator: ; regex: alertmanager-example replacement: $1 action: keep - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_port_name] separator: ; regex: web replacement: $1 action: keep
通过服务发现规则将Prometheus与Alertmanager进行了自动关联。
4.3 在Operator中使用自定义配置
在Prometheus Operator我们通过声明式的创建如Prometheus, ServiceMonitor这些自定义的资源类型来自动化部署和管理Prometheus的相关组件以及配置。
而在一些特殊的情况下，对于用户而言，可能还是希望能够手动管理Prometheus配置文件，而非通过Prometheus Operator自动完成。 为什么？
- 实际上
Prometheus Operator对于Job的配置只适用于在Kubernetes中部署和管理的应用程序。如果你希望使用Prometheus监控一些其他的资源，例如AWS或者其他平台中的基础设施或者应用，这些并不在Prometheus Operator的能力范围之内。
为了能够在通过Prometheus Operator创建的Prometheus实例中使用自定义配置文件，我们只能创建一个不包含任何与配置文件内容相关的Prometheus实例：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: Prometheus metadata: name: inst-cc namespace: monitoring spec: serviceAccountName: prometheus resources: requests: memory: 400Mi
将以上内容保存到prometheus-inst-cc.yaml文件中，并且通过kubectl创建:
$ kubectl -n monitoring create -f prometheus-inst-cc.yaml prometheus.monitoring.coreos.com/inst-cc created
如果查看新建Prometheus的Pod实例YAML定义，我们可以看到Pod中会包含一个volume配置：
volumes: - name: config secret: defaultMode: 420 secretName: prometheus-inst-cc
Prometheus的配置文件实际上是保存在名为prometheus-<name-of-prometheus-object>的Secret中，当用户创建的Prometheus中关联ServiceMonitor这类会影响配置文件内容的定义时，Promethues Operator会自动管理。
而如果Prometheus定义中不包含任何与配置相关的定义，那么Secret的管理权限就落到了用户自己手中。通过修改prometheus-inst-cc的内容，从而可以让用户可以使用自定义的Prometheus配置文件，作为示例，我们创建一个prometheus.yaml文件并添加以下内容：
global: scrape_interval: 10s scrape_timeout: 10s evaluation_interval: 10s
生成文件内容的base64编码后的内容：
$ cat prometheus.yaml | base64 Z2xvYmFsOgogIHNjcmFwZV9pbnRlcnZhbDogMTBzCiAgc2NyYXBlX3RpbWVvdXQ6IDEwcwogIGV2YWx1YXRpb25faW50ZXJ2YWw6IDEwcw==
修改名为prometheus-inst-cc的Secret内容，如下所示：
$ kubectl -n monitoring edit secret prometheus-inst-cc # 省略其它内容 data: prometheus.yaml: "Z2xvYmFsOgogIHNjcmFwZV9pbnRlcnZhbDogMTBzCiAgc2NyYXBlX3RpbWVvdXQ6IDEwcwogIGV2YWx1YXRpb25faW50ZXJ2YWw6IDEwcw=="
通过port-forward在本地访问新建的Prometheus实例，观察配置文件变化即可：
kubectl -n monitoring port-forward statefulsets/prometheus-inst-cc 9091:9090
05 文末
本文主要讲解了在Kubernetes下如何使用Operator来有状态的运维和管理Prometheus以及Alertmanager等组件，希望能对大家有所启发，谢谢大家的阅读。
参考文献：https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-iii-prometheus-shi-zhan/operator/what-is-prometheus-operator
