Kubernetes 持久化安装 Prometheus

选摘:https://i4t.com/4132.html

prometheus的方式有很多，为了兼容k8s环境，我们将prometheus搭建在k8s里，除了使用docker镜像的方式安装，还可以使用二进制的方式进行安装，支持mac、Linux、windows

二进制下载地址：https://prometheus.io/download 下

我们prometheus采用nfs挂载方式来存储数据，同时使用configMap管理配置文件。并且我们将所有的prometheus存储在kube-system

#建议将所有的prometheus yaml文件存在一块
mkdir /opt/prometheus -p && cd /opt/prometheus

#生成配置文件

cat >> prometheus.configmap.yaml <apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
 name: prometheus-config
 namespace: kube-system
data:
 prometheus.yml: |
 global:
 scrape_interval: 15s
 scrape_timeout: 15s
 scrape_configs:
 - job_name: 'prometheus'
 static_configs:
 - targets: ['localhost:9090']
EOF

# 配置文件解释（这里的configmap实际上就是prometheus的配置）
上面包含了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，用于生产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，后期会添加

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，可以直接配置在该模块下即可

我们这里暂时只配置了对 prometheus 的监控，然后创建该资源对象：

[root@abcdocker prometheus]# kubectl create -f prometheus.configmap.yaml
configmap/prometheus-config created

创建完毕后，如果我们不放心可以手动的检查一遍

[root@abcdocker prometheus]# kubectl get configmaps -n kube-system |grep prometheus
prometheus-config 1 2m23s

配置文件创建完成，如果以后我们有新的资源需要被监控，我们只需要将ConfigMap对象更新即可，现在我们开始创建prometheus的Pod资源

cat >>prometheus.deploy.yaml <apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
 name: prometheus
 namespace: kube-system
 labels:
 app: prometheus
spec:
 template:
 metadata:
 labels:
 app: prometheus
 spec:
 serviceAccountName: prometheus
 containers:
 - image: prom/prometheus:v2.4.3
 name: prometheus
 command:
 - "/bin/prometheus"
 args:
 - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
 - "--storage.tsdb.path=/prometheus"
 - "--storage.tsdb.retention=30d"
 - "--web.enable-admin-api" # 控制对admin HTTP API的访问，其中包括删除时间序列等功能
 - "--web.enable-lifecycle" # 支持热更新，直接执行localhost:9090/-/reload立即生效
 ports:
 - containerPort: 9090
 protocol: TCP
 name: http
 volumeMounts:
 - mountPath: "/prometheus"
 subPath: prometheus
 name: data
 - mountPath: "/etc/prometheus"
 name: config-volume
 resources:
 requests:
 cpu: 100m
 memory: 512Mi
 limits:
 cpu: 100m
 memory: 512Mi
 securityContext:
 runAsUser: 0
 volumes: 

 - name: data
 persistentVolumeClaim:
 claimName: prometheus
 - configMap:
 name: prometheus-config
 name: config-volume
EOF

这里稍微讲解一下配置参数

我们在启动程序的时候，除了指定prometheus.yaml(configmap)以外，还通过storage.tsdb.path指定了TSDB数据的存储路径、通过storage.tsdb.rentention设置了保留多长时间的数据，还有下面的web.enable-admin-api参数可以用来开启对admin api的访问权限，参数web.enable-lifecyle用来开启支持热更新，有了这个参数之后，prometheus.yaml(configmap)文件只要更新了，通过执行localhost:9090/-/reload就会立即生效

我们添加了一行securityContext，，其中runAsUser设置为0，这是因为prometheus运行过程中使用的用户是nobody，如果不配置可能会出现权限问题

NFS搭建步骤，步骤简单不多说,不会的百度

for i in 10.4.82.138 10.4.82.139 10.4.82.140 10.4.82.142;do ssh root@$i "yum install nfs-utils rpcbind -y";done
接着我们在任意一台集群上搭建nfs，其他的服务器主要是挂载

我这里使用10.4.82.138

NFS服务器操作如下
mkdir -p /data/k8s 
systemctl start rpcbind 

systemctl enable rpcbind
systemctl enable nfs
echo "/data/k8s 10.4.82.0/24(rw,no_root_squash,sync)" >>/etc/exports
#IP改成网段


其他k8s节点直接启动rpcbind并且挂载目录就可以
systemctl start rpcbind
systemctl enable rpcbind
mkdir /data/k8s -p
mount -t nfs 10.4.82.138:/data/k8s /data/k8s

#创建完成你们自己测一下就可以了

prometheus.yaml文件对应的ConfigMap对象通过volume的形式挂载进Pod，这样ConfigMap更新后，对应的pod也会热更新，然后我们在执行上面的reload请求，prometheus配置就生效了。除此之外，对了将时间数据进行持久化，我们将数据目录和一个pvc对象进行了绑定，所以我们需要提前创建pvc对象

cat >>prometheus-volume.yaml <apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
 name: prometheus
spec:
 capacity:
 storage: 10Gi
 accessModes:
 - ReadWriteOnce
 persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
 nfs:
 server: 10.4.82.138
 path: /data/k8s

---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
 name: prometheus 

 namespace: kube-system
spec:
 accessModes:
 - ReadWriteOnce
 resources:
 requests:
 storage: 10Gi
EOF

#nfs 
server nfs服务器ip
path 挂载点，提前挂在好，确保可以写入

关于NFS配置挂载目录的之类的就不介绍了，注意好权限，前期允许所有用户创建文件

这里通过一个简单的NFS作为存储后端创建一个pv & pvc

[root@abcdocker prometheus]# kubectl create -f prometheus-volume.yaml
persistentvolume/prometheus created
persistentvolumeclaim/prometheus created

创建完，我们可以进行检查一下

[root@abcdocker prometheus]# kubectl get pvc --all-namespaces
NAMESPACE NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE
kube-system prometheus Bound prometheus 10Gi RWO 47s
[root@abcdocker prometheus]# kubectl get pv prometheus
NAME CAPACITY ACCESS MODES RECLAIM POLICY STATUS CLAIM STORAGECLASS REASON AGE
prometheus 10Gi RWO Recycle Bound kube-system/prometheus 51s

这里稍微提示一下，我们创建的pv和pvc大小都是10g，只是测试存储为10g。线上可以修改为200或者更多，一般prometheus数据保留15-30天就可以，如果数据量过大建议使用TSBD分布式存储

我们这里还需要创建rbac认证，因为prometheus需要访问k8s集群内部的资源

cat >>prometheus-rbac.yaml <apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
 name: prometheus
 namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
 name: prometheus
rules:
- apiGroups:
 - ""
 resources:
 - nodes
 - services
 - endpoints
 - pods
 - nodes/proxy
 verbs:
 - get
 - list
 - watch
- apiGroups:
 - ""
 resources:
 - configmaps
 - nodes/metrics
 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: kube-system
EOF

由于我们要获取的资源，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，nonResourceURLs是用来对非资源型metrics进行操作的权限声明

创建rbac文件
[root@abcdocker prometheus]# kubectl create -f prometheus-rbac.yaml
serviceaccount/prometheus created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created

我们将ConfigMap volume rbac 创建完毕后，就可以创建prometheus.deploy.yaml了，运行prometheus服务

[root@abcdocker prometheus]# kubectl create -f prometheus.deploy.yaml
deployment.extensions/prometheus created

[root@abcdocker prometheus]# kubectl get pod -n kube-system |grep prometheus
prometheus-dd856f675-jn9v2 1/1 Running 0 15s

#这里1/1 状态为Running即可

现在我们prometheus服务状态是已经正常了，但是我们在浏览器是无法访问prometheus的 webui服务。那么我们还需要创建一个service

cat >>prometeheus-svc.yaml <apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: prometheus
 namespace: kube-system 

 labels:
 app: prometheus
spec:
 selector:
 app: prometheus
 type: NodePort
 ports:
 - name: web
 port: 9090
 targetPort: http
EOF

为了方便测试，我这里使用的是NodePort，我们也可以创建一个Ingress对象使用域名访问

[root@abcdocker prometheus]# kubectl create -f prometeheus-svc.yaml
service/prometheus created

[root@abcdocker prometheus]# kubectl get svc -n kube-system |grep prometheus
prometheus NodePort 10.101.143.162 <none> 9090:32331/TCP 18s
/<none>

这里定义的端口为32331,我们直接在浏览器上任意节点输入ip+端口即可

image_1ddieti6qjeg12vs8tg17131cmq9.png-77kB

我们可以查看一下当前监控规则

默认prometheus会监控自己

Status-->Targets

我们查看一下数据，是否收集到数据

比如我们这里就选择scrape_duration_seconds这个指标，然后点击Execute，如果这个时候没有查询到任何数据，我们可以切换到Graph这个 tab 下面重新选择下时间，选择到当前的时间点，重新执行，就可以看到类似于下面的图表数据了：

一定要设置好时间，否则不出图

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