用prometheus监控容器、apiserver以及自动发现并监控服务

使用内置的cAdvisor监控容器
cAdvisor已经内置在了 kubelet 组件之中，所以我们不需要单独去安装，cAdvisor的数据路径为/api/v1/nodes//proxy/metrics
1、增加job，更新prometheus配置

- job_name: 'kubernetes-cadvisor'  kubernetes_sd_configs:  - role: node  scheme: https  tls_config:    ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt  bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token  relabel_configs:  - action: labelmap    regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)  - target_label: __address__    replacement: kubernetes.default.svc:443  - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]    regex: (.+)    target_label: __metrics_path__    replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor

$ kubectl apply -f prometheus-cm.yaml
$ kubectl get svc -n kube-ops |grep prometheus
prometheus NodePort 10.102.197.83 9090:32619/TCP
$ curl -X POST "http://10.102.197.83:9090/-/reload" #使配置生效

监控apiserver
1、增加job，更新prometheus配置

- job_name: 'kubernetes-apiservers'  kubernetes_sd_configs:  - role: endpoints  scheme: https  tls_config:    ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt  bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token  relabel_configs:  - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]    action: keep    regex: default;kubernetes;https

$ kubectl apply -f prometheus-cm.yaml
$ kubectl get svc -n kube-ops |grep prometheus
prometheus NodePort 10.102.197.83 9090:32619/TCP
$ curl -X POST "http://10.102.197.83:9090/-/reload" #使配置生效

配置普通svc的自动发现和监控
1、增加job，更新prometheus配置

- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'  kubernetes_sd_configs:  - role: endpoints  relabel_configs:  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]    action: keep    regex: true  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]    action: replace    target_label: __scheme__    regex: (https?)  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]    action: replace    target_label: __metrics_path__    regex: (.+)  - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]    action: replace    target_label: __address__    regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)    replacement: $1:$2  - action: labelmap    regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)  - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]    action: replace    target_label: kubernetes_namespace  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]    action: replace    target_label: kubernetes_name

要想自动发现集群中的 Service，就需要我们在 Service 的annotation区域添加：prometheus.io/scrape=true的声明
$ kubectl apply -f prometheus-cm.yaml
$ kubectl get svc -n kube-ops |grep prometheus
prometheus NodePort 10.102.197.83 9090:32619/TCP
$ curl -X POST "http://10.102.197.83:9090/-/reload" #使配置生效
2、修改redis的svc，能够动态发现并监控（在静态发现的基础上）
新增 annotations

kind: ServiceapiVersion: v1metadata:  name: redis  namespace: kube-ops  annotations:    prometheus.io/scrape: "true"    prometheus.io/port: "9121"spec:  selector:    app: redis  ports:  - name: redis    port: 6379    targetPort: 6379  - name: prom    port: 9121    targetPort: 9121

在之前创建的 redis 这个 Service 中添加上prometheus.io/scrape=true这个 annotation
由于 redis 服务的 metrics 接口在9121这个 redis-exporter 服务上面，所以我们还需要添加一个prometheus.io/port=9121这样的annotations
$ kubectl apply -f prome-redis.yaml
3、修改trafik的svc，能够动态发现并监控（在静态发现的基础上）

apiVersion: v1metadata:  name: traefik-ingress-service  namespace: kube-system  annotations:    prometheus.io/scrape: "true"        #新增    prometheus.io/port: "8080"        #新增spec:  selector:    k8s-app: traefik-ingress-lb  ports:    - protocol: TCP      port: 80      name: web    - protocol: TCP      port: 8080      name: admin  type: NodePort

以后我们有了新的服务，如果服务本身提供了/metrics接口，我们就完全不需要用静态的方式去配置了
开启服务动态发现后，默认自动动态发现并监控的服务如下：prometheus本身，kube-dns
4、自动发现kube-state-metrics
实现在 Kubernetes 集群上 Pod、DaemonSet、Deployment、Job、CronJob 等各种资源对象的状态的监控
$ git clone https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics.git
$ cd kube-state-metrics/kubernetes
$ kubectl apply -f .
将 kube-state-metrics 部署到 Kubernetes 上之后，就会发现 Kubernetes 集群中的 Prometheus 会在kubernetes-service-endpoints 这个 job 下自动服务发现 kube-state-metrics，并开始拉取 metrics，这是因为部署 kube-state-metrics 的 manifest 定义文件 kube-state-metrics-service.yaml 对 Service 的定义包含prometheus.io/scrape: 'true'这样的一个annotation