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概述
Prometheus从2016年加入CNCF,到2018年8月毕业,现在已经成为Kubernetes的官方监控方案,接下来的几篇文章将详细解读Promethues(2.x)
Prometheus可以从Kubernetes集群的各个组件中采集数据,比如kubelet中自带的cadvisor,api-server等,而node-export就是其中一种来源
Exporter是Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据,并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是,它并不向中央服务器发送数据,而是等待中央服务器主动前来抓取,默认的抓取地址为http://CURRENT_IP:9100/metrics
node-exporter用于采集服务器层面的运行指标,包括机器的loadavg、filesystem、meminfo等基础监控,类似于传统主机监控维度的zabbix-agent
node-export由prometheus官方提供、维护,不会捆绑安装,但基本上是必备的exporter
功能node-exporter用于提供*NIX内核的硬件以及系统指标。
如果是windows系统,可以使用WMI exporter
如果是采集NVIDIA的GPU指标,可以使用prometheus-dcgm
根据不同的*NIX操作系统,node-exporter采集指标的支持也是不一样的,如:
diskstats 支持 Darwin, Linux
cpu 支持Darwin, Dragonfly, FreeBSD, Linux, Solaris等,
详细信息参考:node_exporter
我们可以使用 --collectors.enabled参数指定node_exporter收集的功能模块,或者用--no-collector指定不需要的模块,如果不指定,将使用默认配置。
部署下载地址:从https://github.com/prometheus...
解压文件:tar -xvzf **.tar.gz
开始运行:./node_exporter
./node_exporter -h 查看帮助
usage: node_exporter [] Flags: -h, --help --collector.diskstats.ignored-devices --collector.filesystem.ignored-mount-points --collector.filesystem.ignored-fs-types --collector.netdev.ignored-devices --collector.netstat.fields --collector.ntp.server="127.0.0.1" .....
./node_exporter运行后,可以访问http://${IP}:9100/metrics,就会展示对应的指标列表
docker run -d --net="host" --pid="host" -v "/:/host:ro,rslave" quay.io/prometheus/node-exporter --path.rootfs /host
node-exporter.yaml文件:
apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: prometheus.io/scrape: "true" labels: app: node-exporter name: node-exporter name: node-exporter spec: clusterIP: None ports: - name: scrape port: 9100 protocol: TCP selector: app: node-exporter type: ClusterIP ---- apiVersion: extensions/v1beta1 kind: DaemonSet metadata: name: node-exporter spec: template: metadata: labels: app: node-exporter name: node-exporter spec: containers: - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tryk8s/node-exporter:latest name: node-exporter ports: - containerPort: 9100 hostPort: 9100 name: scrape hostNetwork: true hostPID: true
kubectl create -f node-exporter.yaml
得到一个daemonset和一个service对象,部署后,为了能够让Prometheus能够从当前node exporter获取到监控数据,这里需要修改Prometheus配置文件。编辑prometheus.yml并在scrape_configs节点下添加以下内容:
scrape_configs: # 采集node exporter监控数据 - job_name: "node" static_configs: - targets: ["localhost:9100"]
也可以使用prometheus.io/scrape: "true"标识来自动获取service的metric接口
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
配置完成后,重启prometheus就能看到对应的指标
直接查看:
如果是二进制或者docker部署,部署成功后可以访问:http://${IP}:9100/metrics
会输出下面格式的内容,包含了node-exporter暴露的所有指标:
# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the GC invocation durations. # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 6.1872e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0.000119463 go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0.000151156 go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0.000198764 go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.009889647 go_gc_duration_seconds_sum 0.257232201 go_gc_duration_seconds_count 1187
# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu counter node_cpu{cpu="cpu0",mode="guest"} 0 node_cpu{cpu="cpu0",mode="guest_nice"} 0 node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 68859.19 node_cpu{cpu="cpu0",mode="iowait"} 167.22 node_cpu{cpu="cpu0",mode="irq"} 0 node_cpu{cpu="cpu0",mode="nice"} 19.92 node_cpu{cpu="cpu0",mode="softirq"} 17.05 node_cpu{cpu="cpu0",mode="steal"} 28.1
Prometheus查看:
类似go_gc_duration_seconds和node_cpu就是metric的名称,如果使用了Prometheus,则可以在http://${IP}:9090/页面的指标中搜索到以上的指标:
常用指标类型有:
node_cpu:系统CPU使用量 node_disk*:磁盘IO node_filesystem*:文件系统用量 node_load1:系统负载 node_memeory*:内存使用量 node_network*:网络带宽 node_time:当前系统时间 go_*:node exporter中go相关指标 process_*:node exporter自身进程相关运行指标
Grafana查看:
Prometheus虽然自带了web页面,但一般会和更专业的Grafana配套做指标的可视化,Grafana有很多模板,用于更友好地展示出指标的情况,如Node Exporter for Prometheus
在grafana中配置好变量、导入模板就会有上图的效果。
深入解读node-exporter是Prometheus官方推荐的exporter,类似的还有
HAProxy exporter
Collectd exporter
SNMP exporter
MySQL server exporter
....
官方推荐的都会在https://github.com/prometheus下,在exporter推荐页,也会有很多第三方的exporter,由个人或者组织开发上传,如果有自定义的采集需求,可以自己编写exporter,具体的案例可以参考后续的[自定义Exporter]文章
因为node_exporter是比较老的组件,有一些最佳实践并没有merge进去,比如符合Prometheus命名规范(https://prometheus.io/docs/pr...,目前(2019.1)最新版本为0.17
一些指标名字的变化(详细比对)
* node_cpu -> node_cpu_seconds_total * node_memory_MemTotal -> node_memory_MemTotal_bytes * node_memory_MemFree -> node_memory_MemFree_bytes * node_filesystem_avail -> node_filesystem_avail_bytes * node_filesystem_size -> node_filesystem_size_bytes * node_disk_io_time_ms -> node_disk_io_time_seconds_total * node_disk_reads_completed -> node_disk_reads_completed_total * node_disk_sectors_written -> node_disk_written_bytes_total * node_time -> node_time_seconds * node_boot_time -> node_boot_time_seconds * node_intr -> node_intr_total
解决版本问题的方法有两种:
一是在机器上启动两个版本的node-exporter,都让prometheus去采集。
二是使用指标转换器,他会将旧指标名称转换为新指标
对于grafana的展示,可以找同时支持两套指标的dashboard模板
node-exporter的主函数:
// Package collector includes all individual collectors to gather and export system metrics. package collector import ( "fmt" "sync" "time" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" "github.com/prometheus/common/log" "gopkg.in/alecthomas/kingpin.v2" ) // Namespace defines the common namespace to be used by all metrics. const namespace = "node"
可以看到exporter的实现需要引入github.com/prometheus/client_golang/prometheus库,client_golang是prometheus的官方go库,既可以用于集成现有应用,也可以作为连接Prometheus HTTP API的基础库。
比如定义了基础的数据类型以及对应的方法:
Counter:收集事件次数等单调递增的数据 Gauge:收集当前的状态,比如数据库连接数 Histogram:收集随机正态分布数据,比如响应延迟 Summary:收集随机正态分布数据,和 Histogram 是类似的
switch metricType { case dto.MetricType_COUNTER: valType = prometheus.CounterValue val = metric.Counter.GetValue() case dto.MetricType_GAUGE: valType = prometheus.GaugeValue val = metric.Gauge.GetValue() case dto.MetricType_UNTYPED: valType = prometheus.UntypedValue val = metric.Untyped.GetValue()
client_golang库的详细解析可以参考:theory-source-code
本文为容器监控实践系列文章,完整内容见:container-monitor-book
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