cAdvisor，prometheus

cAdvisor

开源软件cadvisor 是用于监控容器运行状态的利器之一，它被用于多个与docker相关的开源项目中。

在kubernetes 系统中，cAdvisor已经默认集成到了kubelet组件内，当kubelet服务启动时，它会自动启动cAdvisor服务，然后cAdvisor会实时采集所在节点的性能指标及在

节点上运行的容器的性能指标。kubelet 的启动参数 --cadvisor-port 定义了cAdvisor对外提供服务的端口号，默认为4194

我们可以通过浏览器访问cAdvisor 提供的web页面

我们可以通过 4194 端口访问

prometheus基本介绍

prometheus是一个非常优秀的监控工具。准确的说，应该是监控方案。prometheus提供了监控数据搜集，存储，处理，可视化和告警一套完整的解决方案

prometheus 中，几个关键的组件分别是

Exporter:负责收集目标对象(host,container)的性能数据，并通过HTTP接口供 prometheus server 获取。

prometheus server: 负责从 exporter 拉取和存储监控数据，并提供一套灵活的查询语言（PromQL）供用户使用

可视化组件：Grafana 能够与 prometheus 无缝集成，提供完美的数据展示能力

Alertmanager : 用户可以定义基于监控数据的告警规则，规则会触发告警。一旦alertmanager收到告警，会通过预定义的方式发出告警通知

部署环境：

prometheus server 本身也将以容器的方式运行在 host 上

exporter

prometheus 有很多现成的exporter，详细请查看官网

我们将使用：

1 Node Exporter , 负责收集host硬件和操作系统数据。它将以容器的方式运行在所有host上

2 cAdvisor, 负责收集容器数据。它将以容器方式运行在所有host上

Grafana

显示多维数据，Grafana 本身也将以容器方式运行在主机上

运行 Node Exporter

在每个host上都需要运行

docker run -d -p 9100:9100 \

-v "/proc:/host/proc" \

-v "/sys:/host/sys" \

-v "/:/rootfs" \

--net=host \

prom/node-exporter \

--path.procfs /host/proc \

--path.sysfs /host/sys \

--collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"

注意，这里我们使用了--net=host,这样 Prometheus Server 可以直接与 Node Exporter通信

我们可以通过 9100端口监控数据

运行 cAdvisor

需要在所有的 host上运行

docker run \

--volume=/:/rootfs:ro \

--volume=/var/run:/var/run:rw \

--volume=/sys:/sys:ro \

--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \

--publish=8080:8080 \

--detach=true \

--name=cadvisor \

--net=host \

google/cadvisor:latest

遇到：

Failed to start container manager: inotify_add_watch /sys/fs/cgroup/cpuacct,cpu: no such file or directory

解决办法

在终端上运行

mount -o remount,rw '/sys/fs/cgroup'

ln -s /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct,cpu

我们通过 8080 端口提供 host监控数据，

运行 Prometheus Server

在 master上运行如下命令

docker run -d -p 9090:9090 \

-v /root/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \

--name prometheus \

--net=host \

prom/prometheus

我们要在 /root 创建 kubernetes.yaml

global: # 全局设置，可以被覆盖
scrape_interval: 15s # 默认值为 15s，用于设置每次数据收集的间隔
evaluation_interval: 15s

external_labels: # 所有时间序列和警告与外部通信时用的外部标签
monitor: 'codelab-monitor'

rule_files: # 警告规则设置文件
# - '/etc/prometheus/alert.rules'

scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'

static_configs:
- targets: ['localhost:9090','localhost:8080','localhost:9100']

targets: ['localhost:9090','localhost:8080','localhost:9100'] 配置的收集数据的端口和 IP

我们通过 9100 端口访问 Prometheus 的管控界面

运行 Grafana

在master 运行

docker run -d -i -p 3000:3000 \

-e "GF_SERVER_ROOT_URL=http://grafana.server.name" \

-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret" \

--net=host \

grafana/grafana

-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret 指定了 Grafana admin用户密码 secret

通过 3000 端口可以访问 Grafana 的界面

配置 DataSource

我们可以在下面网址下载到很多现成的 Dashboard，然后 import 到 grafana，例如这里我下载了 Docker and system monitoring

https://grafana.com/dashboards?dataSource=prometheus&search=docker

参考

https://www.cnblogs.com/CloudMan6/p/7724576.html

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