阿里云容器Kubernetes监控(八) - 使用Prometheus实现应用自定义监控-阿里云开发者社区

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阿里云容器Kubernetes监控(八) - 使用Prometheus实现应用自定义监控

简介:

前言

在上一篇文章中为大家讲解了如何在Kubernetes集群中部署Prometheus,已经可以通过Prometheus监控Kubernetes中Pod的状态、核心组件的状态等数据。那么如何将应用自身的数据进行集成呢?

Prometheus数据格式解析

Prometheus是通过pull模式进行数据采集的,如果需要接入Prometheus的数据采集,需要符合Prometheus的数据格式,一个标准的Prometheus格式的监控数据格式如下:

# TYPE rpc_durations_seconds summary
rpc_durations_seconds{service="exponential",quantile="0.5"} 7.55823964126038e-07
rpc_durations_seconds{service="exponential",quantile="0.9"} 2.6110063096397233e-06
rpc_durations_seconds{service="exponential",quantile="0.99"} 4.1856147763703275e-06
rpc_durations_seconds_sum{service="exponential"} 0.00020646687333031658
rpc_durations_seconds_count{service="exponential"} 199
rpc_durations_seconds{service="normal",quantile="0.5"} -9.691909897213225e-07
rpc_durations_seconds{service="normal",quantile="0.9"} 0.00025830474325216625
rpc_durations_seconds{service="normal",quantile="0.99"} 0.0005562243742048893
rpc_durations_seconds_sum{service="normal"} -6.545190575669169e-05
rpc_durations_seconds_count{service="normal"} 134
rpc_durations_seconds{service="uniform",quantile="0.5"} 9.377796898048464e-05
rpc_durations_seconds{service="uniform",quantile="0.9"} 0.00018267981258729418
rpc_durations_seconds{service="uniform",quantile="0.99"} 0.0001955526954715437
rpc_durations_seconds_sum{service="uniform"} 0.009804051013554931
rpc_durations_seconds_count{service="uniform"} 101

表面上这个数据的格式是非常简单的,但实际上,如果我们手动去尝试拼接这样的数据格式,可能会由于特殊字符、命名方式、字符串长度等等不同原因导致Prometheus无法识别。此处我们建议直接使用Prometheus的Client进行注册监控接口。Promehtues的Client目前支持大部分编程语言,支持列表可以参考如下文章。下面我们以Go语言为例,来看下Prometheus Client的用法:

var (
    // Create a summary to track fictional interservice RPC latencies for three
    // distinct services with different latency distributions. These services are
    // differentiated via a "service" label.
    rpcDurations = prometheus.NewSummaryVec(
        prometheus.SummaryOpts{
            Name:       "rpc_durations_seconds",
            Help:       "RPC latency distributions.",
            Objectives: map[float64]float64{0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.99: 0.001},
        },
        []string{"service"},
    )
)

func init() {
    // Register the summary and the histogram with Prometheus's default registry.
    prometheus.MustRegister(rpcDurations)
}

func main() {
    flag.Parse()

    start := time.Now()

    oscillationFactor := func() float64 {
        return 2 + math.Sin(math.Sin(2*math.Pi*float64(time.Since(start))/float64(*oscillationPeriod)))
    }

    // Periodically record some sample latencies for the three services.
    go func() {
        for {
            v := rand.Float64() * *uniformDomain
            rpcDurations.WithLabelValues("uniform").Observe(v)
            time.Sleep(time.Duration(100*oscillationFactor()) * time.Millisecond)
        }
    }()

    go func() {
        for {
            v := (rand.NormFloat64() * *normDomain) + *normMean
            rpcDurations.WithLabelValues("normal").Observe(v)
            time.Sleep(time.Duration(75*oscillationFactor()) * time.Millisecond)
        }
    }()

    go func() {
        for {
            v := rand.ExpFloat64() / 1e6
            rpcDurations.WithLabelValues("exponential").Observe(v)
            time.Sleep(time.Duration(50*oscillationFactor()) * time.Millisecond)
        }
    }()

    // Expose the registered metrics via HTTP.
    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    log.Fatal(http.ListenAndServe(*addr, nil))
}

在本例子中,我们注册了一个名叫rpc_durations_seconds的指标,首先需要prometheus.MustRegister注册一个监控指标,在本例中rpc_durations_secondsprometheus.NewSummaryVec类型的,其他类型可以参考官方文档rpcDurations是一个全局的单例,可以在期望更新监控数据的时候可以调用rpcDurations.WithLabelValues("uniform").Observe(v)来增加监控数据即可。代码模板可以参考如下仓库

集成Promehtues系统进行应用监控

1.我们将上文中打包好的应用镜像,并下发Deployment与Service到集群中。

apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: demo-app
  labels:
    app: demo-app
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: demo-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: demo-app
    spec:
      containers:
      - name: demo-app
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ringtail/prometheus-demo:v1
        command:
        - /random 
        ports:
        - containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: demo-app
  name: demo-app
  namespace: default
spec:
  ports:
  - name: http-metrics
    port: 8080
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
  selector:
    app: demo-app
  type: ClusterIP 

2.部署当前应用的serviceMonitor到集群

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  labels:
    app: demo-app
  name: demo-app
  namespace: monitoring
spec:
  endpoints:
  - interval: 30s
    port: http-metrics
  jobLabel: app
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - default
  selector:
    matchLabels:
      app: demo-app

此处需要特别做些解释,serviceMonitor是Prometheus Operator中抽象的概念,他的作用就是讲配置Prometheus采集Target的配置变化成为动态发现的方式,可以serviceMonitor通过Deployment对应的Service配置进行挂钩,通过label selector选择Service,并自动发现后端容器。其中需要注意的是namespace字段永远为monitoring,而namespaceSelector中则是选择的应用所在的namespace。

3.访问Prometheus,验证数据采集,打开Status下的Service Discovery,active的数目等于Pod数据即表示采集正常。

# 本地Proxy到Prometheus
kubectl --namespace monitoring port-forward svc/prometheus-k8s 9090

image

打开Graph页面,选择我们刚才推送的数据指标名称,点击Execute,即可查看到采集上来的数据。

image

4.配置Grafana页面,点击New Dashboard,创建新的Dashboard,展现监控数据

# 本地Proxy到Grafana
kubectl --namespace monitoring port-forward svc/grafana 3000

image

在本例子中,我们配置了计算rpc_durations_seconds和值的语法,在Prometheus中还有非常多复杂的聚合方式,建议大家参考已有的一些Dashboard或者翻阅PromSQL的文档

最后

使用Prometheus接入应用监控的方式非常简单,整个操作的流程非常kubernetes,这也是目前非常多的开源软件和Kubernetes集成的一种方式与趋势,在开发者习惯了之后,会越来越感受到这种方式的便利。更多的operator可以参考这个repo

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