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前两篇文章

k8s中部署prometheus监控告警系统-prometheus系列文章第一篇

k8s中部署Grafana-prometheus系列文章第二篇

前言

本篇文章介绍k8s集群中部署prometheus、grafana、alertmanager，并且配置prometheus的动态、静态服务发现，实现对容器、物理节点、service、pod等资源指标监控，并在Grafana的web界面展示prometheus的监控指标，然后通过配置自定义告警规则，通过alertmanager实现qq、钉钉、微信报警，文章内容较多，大概1.5万以上字数，可以先关注和转发，在慢慢学习。

prometheus简介

Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，现在已经加入到CNCF基金会，成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。

prometheus特点

1.多维度数据模型

时间序列数据由metrics名称和键值对来组成
可以对数据进行聚合，切割等操作
所有的metrics都可以设置任意的多维标签。

2.灵活的查询语言（PromQL）

可以对采集的metrics指标进行加法，乘法，连接等操作；

3.可以直接在本地部署，不依赖其他分布式存储；

4.通过基于HTTP的pull方式采集时序数据；

5.可以通过中间网关pushgateway的方式把时间序列数据推送到prometheus server端；

6.可通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象（targets）。

7.有多种可视化图像界面，如Grafana等。

8.高效的存储，每个采样数据占3.5 bytes左右，300万的时间序列，30s间隔，保留60天，消耗磁盘大概200G。

prometheus组件介绍

1.Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据。

2.Client Library: 客户端库，检测应用程序代码，当Prometheus抓取实例的HTTP端点时，客户端库会将所有跟踪的metrics指标的当前状态发送到prometheus server端。

3.Exporters: prometheus支持多种exporter，通过exporter可以采集metrics数据，然后发送到prometheus server端

4.Alertmanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去重，分组，并路由到相应的接收方，发出报警，常见的接收方式有：电子邮件，微信，钉钉, slack等。

5.Grafana：监控仪表盘

6.pushgateway: 各个目标主机可上报数据到pushgatewy，然后prometheus server统一从pushgateway拉取数据。

prometheus架构图

从上图可发现，Prometheus整个生态圈组成主要包括prometheus server，Exporter，pushgateway，alertmanager，grafana，Web ui界面，Prometheus server由三个部分组成，Retrieval，Storage，PromQL

Retrieval负责在活跃的target主机上抓取监控指标数据

Storage存储主要是把采集到的数据存储到磁盘中

PromQL是Prometheus提供的查询语言模块。

prometheus工作流程：

1.  Prometheus  server可定期从活跃的（up）目标主机上（target）拉取监控指标数据，目标主机的监控数据可通过配置静态job或者服务发现的方式被prometheus server采集到，这种方式默认的pull方式拉取指标；也可通过pushgateway把采集的数据上报到prometheus server中；还可通过一些组件自带的exporter采集相应组件的数据；

2.Prometheus server把采集到的监控指标数据保存到本地磁盘或者数据库；

3.Prometheus采集的监控指标数据按时间序列存储，通过配置报警规则，把触发的报警发送到alertmanager

4.Alertmanager通过配置报警接收方，发送报警到邮件，微信或者钉钉等

5.Prometheus 自带的web ui界面提供PromQL查询语言，可查询监控数据

6.Grafana可接入prometheus数据源，把监控数据以图形化形式展示出

安装node-exporter组件

机器规划：

我的实验环境使用的k8s集群是一个master节点和一个node节点

master节点的机器ip是192.168.0.6，主机名是master1

node节点的机器ip是192.168.0.56，主机名是node1

master高可用集群安装可参考如下文章：

k8s1.18高可用集群安装-超详细中文官方文档

k8s1.18多master节点高可用集群安装-超详细中文官方文档

node-exporter是什么？

采集机器（物理机、虚拟机、云主机等）的监控指标数据，能够采集到的指标包括CPU, 内存，磁盘，网络，文件数等信息。

安装node-exporter组件，在k8s集群的master1节点操作

cat >node-export.yaml  <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: node-exporternamespace: monitor-salabels:name: node-exporter
spec:selector:matchLabels:name: node-exportertemplate:metadata:labels:name: node-exporterspec:hostPID: truehostIPC: truehostNetwork: truecontainers:- name: node-exporterimage: prom/node-exporter:v0.16.0ports:- containerPort: 9100resources:requests:cpu: 0.15securityContext:privileged: trueargs:- --path.procfs- /host/proc- --path.sysfs- /host/sys- --collector.filesystem.ignored-mount-points- '"^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"'volumeMounts:- name: devmountPath: /host/dev- name: procmountPath: /host/proc- name: sysmountPath: /host/sys- name: rootfsmountPath: /rootfstolerations:- key: "node-role.kubernetes.io/master"operator: "Exists"effect: "NoSchedule"volumes:- name: prochostPath:path: /proc- name: devhostPath:path: /dev- name: syshostPath:path: /sys- name: rootfshostPath:path: /
EOF

#通过kubectl apply更新node-exporter

kubectl apply -f node-export.yaml

#查看node-exporter是否部署成功

kubectl get pods -n monitor-sa
显示如下，看到pod的状态都是running，说明部署成功

NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
node-exporter-9qpkd   1/1     Running   0          89s
node-exporter-zqmnk   1/1     Running   0          89s

通过node-exporter采集数据

curl  http://主机ip:9100/metrics
#node-export默认的监听端口是9100，可以看到当前主机获取到的所有监控数据，截取一部分，如下

# HELP node_cpu_seconds_total Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu_seconds_total counter
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 56136.98
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 0.58#HELP：解释当前指标的含义，上面表示在每种模式下node节点的cpu花费的时间，以s为单位
#TYPE：说明当前指标的数据类型，上面是counter类型node_load1该指标反映了当前主机在最近一分钟以内的负载情况，系统的负载情况会随系统资源的使用而变化，因此node_load1反映的是当前状态，数据可能增加也可能减少，从注释中可以看出当前指标类型为gauge（标准尺寸）node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} ：
cpu0上idle进程占用CPU的总时间，CPU占用时间是一个只增不减的度量指标，从类型中也可以看出node_cpu的数据类型是counter（计数器）counter计数器：只是采集递增的指标
gauge标准尺寸：统计的指标可增加可减少

k8s集群中部署prometheus

1.创建namespace、sa账号，在k8s集群的master节点操作

#创建一个monitor-sa的名称空间

kubectl create ns monitor-sa

#创建一个sa账号

kubectl create serviceaccount monitor -n monitor-sa

#把sa账号monitor通过clusterrolebing绑定到clusterrole上

kubectl create clusterrolebinding monitor-clusterrolebinding -n monitor-sa --clusterrole=cluster-admin  --serviceaccount=monitor-sa:monitor

2.创建数据目录

#在k8s集群的任何一个node节点操作，因为我的k8s集群只有一个node节点node1，所以我在node1上操作如下命令：

mkdir /data
chmod 777 /data/

3.安装prometheus，以下步骤均在在k8s集群的master1节点操作

1）创建一个configmap存储卷，用来存放prometheus配置信息

cat  >prometheus-cfg.yaml <<EOF
---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:labels:app: prometheusname: prometheus-confignamespace: monitor-sa
data:prometheus.yml: |global:scrape_interval: 15sscrape_timeout: 10sevaluation_interval: 1mscrape_configs:- job_name: 'kubernetes-node'kubernetes_sd_configs:- role: noderelabel_configs:- source_labels: [__address__]regex: '(.*):10250'replacement: '${1}:9100'target_label: __address__action: replace- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)- job_name: 'kubernetes-node-cadvisor'kubernetes_sd_configs:- role:  nodescheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtbearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenrelabel_configs:- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)- target_label: __address__replacement: kubernetes.default.svc:443- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]regex: (.+)target_label: __metrics_path__replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor- job_name: 'kubernetes-apiserver'kubernetes_sd_configs:- role: endpointsscheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtbearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]action: keepregex: default;kubernetes;https- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'kubernetes_sd_configs:- role: endpointsrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]action: keepregex: true- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]action: replacetarget_label: __scheme__regex: (https?)- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]action: replacetarget_label: __metrics_path__regex: (.+)- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]action: replacetarget_label: __address__regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)replacement: $1:$2- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]action: replacetarget_label: kubernetes_namespace- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]action: replacetarget_label: kubernetes_name
EOF

注意：通过上面命令生成的promtheus-cfg.yaml文件会有一些问题，$1和$2这种变量在文件里没有，需要在k8s的master1节点打开promtheus-cfg.yaml文件，手动把$1和$2这种变量写进文件里，promtheus-cfg.yaml文件需要手动修改部分如下：

22行的replacement: ':9100'变成replacement: '${1}:9100'
42行的replacement: /api/v1/nodes//proxy/metrics/cadvisor变成replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
73行的replacement:  变成replacement: $1:$2

#通过kubectl apply更新configmap

kubectl apply  -f  prometheus-cfg.yaml

2）通过deployment部署prometheus

cat  >prometheus-deploy.yaml <<EOF
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: prometheus-servernamespace: monitor-salabels:app: prometheus
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: prometheuscomponent: server#matchExpressions:#- {key: app, operator: In, values: [prometheus]}#- {key: component, operator: In, values: [server]}template:metadata:labels:app: prometheuscomponent: serverannotations:prometheus.io/scrape: 'false'spec:nodeName: node1serviceAccountName: monitorcontainers:- name: prometheusimage: prom/prometheus:v2.2.1imagePullPolicy: IfNotPresentcommand:- prometheus- --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml- --storage.tsdb.path=/prometheus- --storage.tsdb.retention=720hports:- containerPort: 9090protocol: TCPvolumeMounts:- mountPath: /etc/prometheus/prometheus.ymlname: prometheus-configsubPath: prometheus.yml- mountPath: /prometheus/name: prometheus-storage-volumevolumes:- name: prometheus-configconfigMap:name: prometheus-configitems:- key: prometheus.ymlpath: prometheus.ymlmode: 0644- name: prometheus-storage-volumehostPath:path: /datatype: Directory
EOF

注意：在上面的prometheus-deploy.yaml文件有个nodeName字段，这个就是用来指定创建的这个prometheus的pod调度到哪个节点上，我们这里让nodeName=node1，也即是让pod调度到node1节点上，因为node1节点我们创建了数据目录/data，所以大家记住：你在k8s集群的哪个节点创建/data，就让pod调度到哪个节点。

#通过kubectl apply更新prometheus

kubectl apply -f prometheus-deploy.yaml

#查看prometheus是否部署成功

kubectl get pods -n monitor-sa

显示如下，可看到pod状态是running，说明prometheus部署成功

NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
node-exporter-9qpkd                  1/1     Running   0          76m
node-exporter-zqmnk                  1/1     Running   0          76m
prometheus-server-85dbc6c7f7-nsg94   1/1     Running   0          6m7

3）给prometheus pod创建一个service

cat  > prometheus-svc.yaml << EOF
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: prometheusnamespace: monitor-salabels:app: prometheus
spec:type: NodePortports:- port: 9090targetPort: 9090protocol: TCPselector:app: prometheuscomponent: server
EOF

#通过kubectl apply 更新service

kubectl  apply -f prometheus-svc.yaml

#查看service在物理机映射的端口

kubectl get svc -n monitor-sa

显示如下：

NAME         TYPE       CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
prometheus   NodePort   10.96.45.93   <none>        9090:31043/TCP   50s

通过上面可以看到service在宿主机上映射的端口是31043，这样我们访问k8s集群的master1节点的ip:31043，就可以访问到prometheus的web ui界面了

#访问prometheus web ui界面

火狐浏览器输入如下地址：

http://192.168.0.6:31043/graph

可看到如下页面：

#点击页面的Status->Targets，可看到如下,说明我们配置的服务发现可以正常采集数据

prometheus热更新

#为了每次修改配置文件可以热加载prometheus，也就是不停止prometheus，就可以使配置生效，如修改prometheus-cfg.yaml，想要使配置生效可用如下热加载命令：
curl -X POST http://10.244.1.66:9090/-/reload

#10.244.1.66是prometheus的pod的ip地址，如何查看prometheus的pod ip，可用如下命令：

kubectl get pods -n monitor-sa -o wide | grep prometheus

显示如下， 10.244.1.7就是prometheus的ip

prometheus-server-85dbc6c7f7-nsg94   1/1     Running   0          29m   10.244.1.7     node1     <none>           <none>

#热加载速度比较慢，可以暴力重启prometheus，如修改上面的prometheus-cfg.yaml文件之后，可执行如下强制删除：

kubectl delete -f prometheus-cfg.yaml

kubectl delete -f prometheus-deploy.yaml

然后再通过apply更新：

kubectl apply -f prometheus-cfg.yaml

kubectl apply -f prometheus-deploy.yaml

注意：

线上最好热加载，暴力删除可能造成监控数据的丢失

Grafana安装和配置

下载安装Grafana需要的镜像

上传heapster-grafana-amd64_v5_0_4.tar.gz镜像到k8s的各个master节点和k8s的各个node节点，然后在各个节点手动解压：
docker load -i heapster-grafana-amd64_v5_0_4.tar.gz

镜像所在的百度网盘地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1TmVGKxde_cEYrbjiETboEA
提取码：052u

在k8s的master1节点创建grafana.yaml

cat  >grafana.yaml <<  EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: monitoring-grafananamespace: kube-system
spec:replicas: 1selector:matchLabels:task: monitoringk8s-app: grafanatemplate:metadata:labels:task: monitoringk8s-app: grafanaspec:containers:- name: grafanaimage: k8s.gcr.io/heapster-grafana-amd64:v5.0.4ports:- containerPort: 3000protocol: TCPvolumeMounts:- mountPath: /etc/ssl/certsname: ca-certificatesreadOnly: true- mountPath: /varname: grafana-storageenv:- name: INFLUXDB_HOSTvalue: monitoring-influxdb- name: GF_SERVER_HTTP_PORTvalue: "3000"# The following env variables are required to make Grafana accessible via# the kubernetes api-server proxy. On production clusters, we recommend# removing these env variables, setup auth for grafana, and expose the grafana# service using a LoadBalancer or a public IP.- name: GF_AUTH_BASIC_ENABLEDvalue: "false"- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLEDvalue: "true"- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLEvalue: Admin- name: GF_SERVER_ROOT_URL# If you're only using the API Server proxy, set this value instead:# value: /api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxyvalue: /volumes:- name: ca-certificateshostPath:path: /etc/ssl/certs- name: grafana-storageemptyDir: {}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:# For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)# If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.kubernetes.io/cluster-service: 'true'kubernetes.io/name: monitoring-grafananame: monitoring-grafananamespace: kube-system
spec:# In a production setup, we recommend accessing Grafana through an external Loadbalancer# or through a public IP.# type: LoadBalancer# You could also use NodePort to expose the service at a randomly-generated port# type: NodePortports:- port: 80targetPort: 3000selector:k8s-app: grafanatype: NodePort
EOF

通过kubectl apply 更新grafana

kubectl  apply -f grafana.yaml

查看grafana是否部署成功

kubectl get pods -n kube-system

显示如下，说明部署成功

monitoring-grafana-7d7f6cf5c6-vrxw9   1/1     Running   0          3h51m

查看grafana的service
kubectl get svc -n kube-system

显示如下：

monitoring-grafana   NodePort    10.111.173.47    <none>        80:31044/TCP             3h54m

上面可以看到grafana暴露的宿主机端口是31044

我们访问k8s集群的master节点ip:31044即可访问到grafana的web界面

Grafan界面接入prometheus数据源

1）登陆grafana，在浏览器访问

192.168.0.6:31044

账号密码都是admin

可看到如下界面：

2）配置grafana界面：
开始配置grafana的web界面：
选择Create your first data source

出现如下

Name: Prometheus

Type: Prometheus

HTTP 处的URL写 如下：

http://prometheus.monitor-sa.svc:9090

配置好的整体页面如下：

点击左下角Save & Test，出现如下Data source is working，说明prometheus数据源成功的被grafana接入了

导入监控模板，可在如下链接搜索
https://grafana.com/dashboards?dataSource=prometheus&search=kubernetes
也可直接导入node_exporter.json监控模板，这个可以把node节点指标显示出来

node_exporter.json在百度网盘地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1vF1kAMRbxQkUGPlZt91MWg
提取码：kyd6

还可直接导入docker_rev1.json，可以把容器相关的数据展示出来
docker_rev1.json在百度网盘地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/17o_nja5N2R-g9g5PkJ3aFA
提取码：vinv

怎么导入监控模板，按如下步骤

上面Save & Test测试没问题之后，就可以返回Grafana主页面

点击左侧+号下面的Import，出现如下界面

选择Upload json file，出现如下

选择一个本地的json文件，我们选择的是上面让大家下载的node_exporter.json这个文件，选择之后出现如下

注：箭头标注的地方Name后面的名字是node_exporter.json定义的

Prometheus后面需要变成Prometheus，然后再点击Import，就可以出现如下界面：

导入docker_rev1.json监控模板，步骤和上面导入node_exporter.json步骤一样，导入之后显示如下：

安装配置kube-state-metrics组件

kube-state-metrics是什么？

kube-state-metrics通过监听API Server生成有关资源对象的状态指标，比如Deployment、Node、Pod，需要注意的是kube-state-metrics只是简单的提供一个metrics数据，并不会存储这些指标数据，所以我们可以使用Prometheus来抓取这些数据然后存储，主要关注的是业务相关的一些元数据，比如Deployment、Pod、副本状态等；调度了多少个replicas？现在可用的有几个？多少个Pod是running/stopped/terminated状态？Pod重启了多少次？我有多少job在运行中。

安装kube-state-metrics组件

1）创建sa，并对sa授权

在k8s的master1节点生成一个kube-state-metrics-rbac.yaml文件

cat > kube-state-metrics-rbac.yaml <<EOF
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:name: kube-state-metricsnamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:name: kube-state-metrics
rules:
- apiGroups: [""]resources: ["nodes", "pods", "services", "resourcequotas", "replicationcontrollers", "limitranges", "persistentvolumeclaims", "persistentvolumes", "namespaces", "endpoints"]verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["extensions"]resources: ["daemonsets", "deployments", "replicasets"]verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["apps"]resources: ["statefulsets"]verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["batch"]resources: ["cronjobs", "jobs"]verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["autoscaling"]resources: ["horizontalpodautoscalers"]verbs: ["list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:name: kube-state-metrics
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: kube-state-metrics
subjects:
- kind: ServiceAccountname: kube-state-metricsnamespace: kube-system
EOF

通过kubectl apply更新yaml文件

kubectl apply -f kube-state-metrics-rbac.yaml
2)安装kube-state-metrics组件

在k8s的master1节点生成一个kube-state-metrics-deploy.yaml文件

cat > kube-state-metrics-deploy.yaml <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: kube-state-metricsnamespace: kube-system
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: kube-state-metricstemplate:metadata:labels:app: kube-state-metricsspec:serviceAccountName: kube-state-metricscontainers:- name: kube-state-metrics
#        image: gcr.io/google_containers/kube-state-metrics-amd64:v1.3.1image: quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.9.0ports:- containerPort: 8080
EOF

通过kubectl apply更新yaml文件

kubectl apply -f kube-state-metrics-deploy.yaml

查看kube-state-metrics是否部署成功

kubectl get pods -n kube-system

显示如下，看到pod处于running状态，说明部署成功

kube-state-metrics-79c9686b96-4njrs   1/1     Running   0          76s

3）创建service
在8s的master1节点生成一个kube-state-metrics-svc.yaml文件

cat >kube-state-metrics-svc.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:annotations:prometheus.io/scrape: 'true'name: kube-state-metricsnamespace: kube-systemlabels:app: kube-state-metrics
spec:ports:- name: kube-state-metricsport: 8080protocol: TCPselector:app: kube-state-metrics
EOF

通过kubectl apply更新yaml

kubectl apply -f kube-state-metrics-svc.yaml

查看service是否创建成功

kubectl get svc -n kube-system | grep kube-state-metrics

显示如下，说明创建成功

kube-state-metrics   ClusterIP   10.105.53.102    <none>        8080/TCP                 2m38s

在grafana web界面导入Kubernetes Cluster (Prometheus)-1577674936972.json，出现如下页面

在grafana web界面导入Kubernetes cluster monitoring (via Prometheus) (k8s 1.16)-1577691996738.json，出现如下页面

Kubernetes Cluster (Prometheus)-1577674936972.json和Kubernetes cluster monitoring (via Prometheus) (k8s 1.16)-1577691996738.json文件在百度网盘，地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1QAMqT8scsXx-lzEPI6MPgA
提取码：i4yd

安装和配置Alertmanager-发送报警到qq邮箱

在k8s的master1节点创建alertmanager-cm.yaml文件

cat >alertmanager-cm.yaml <<EOF
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:name: alertmanagernamespace: monitor-sa
data:alertmanager.yml: |-global:resolve_timeout: 1msmtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'smtp_from: '15011572657@163.com'smtp_auth_username: '15011572657'smtp_auth_password: 'BDBPRMLNZGKWRFJP'smtp_require_tls: falseroute:group_by: [alertname]group_wait: 10sgroup_interval: 10srepeat_interval: 10mreceiver: default-receiverreceivers:- name: 'default-receiver'email_configs:- to: '1980570647@qq.com'send_resolved: true
EOF

通过kubectl apply 更新文件

kubectl apply -f alertmanager-cm.yaml

alertmanager配置文件解释说明：

smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'
#用于发送邮件的邮箱的SMTP服务器地址+端口
smtp_from: '15011572657@163.com'
#这是指定从哪个邮箱发送报警
smtp_auth_username: '15011572657'
#这是发送邮箱的认证用户，不是邮箱名
smtp_auth_password: 'BDBPRMLNZGKWRFJP'
#这是发送邮箱的授权码而不是登录密码
email_configs:- to: '1980570647@qq.com'
#to后面指定发送到哪个邮箱，我发送到我的qq邮箱，大家需要写自己的邮箱地址，不应该跟smtp_from的邮箱名字重复

在k8s的master1节点重新生成一个prometheus-cfg.yaml文件

cat prometheus-cfg.yaml

kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:labels:app: prometheusname: prometheus-confignamespace: monitor-sa
data:prometheus.yml: |rule_files:- /etc/prometheus/rules.ymlalerting:alertmanagers:- static_configs:- targets: ["localhost:9093"]global:scrape_interval: 15sscrape_timeout: 10sevaluation_interval: 1mscrape_configs:- job_name: 'kubernetes-node'kubernetes_sd_configs:- role: noderelabel_configs:- source_labels: [__address__]regex: '(.*):10250'replacement: '${1}:9100'target_label: __address__action: replace- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)- job_name: 'kubernetes-node-cadvisor'kubernetes_sd_configs:- role:  nodescheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtbearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenrelabel_configs:- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)- target_label: __address__replacement: kubernetes.default.svc:443- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]regex: (.+)target_label: __metrics_path__replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor- job_name: 'kubernetes-apiserver'kubernetes_sd_configs:- role: endpointsscheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtbearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]action: keepregex: default;kubernetes;https- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'kubernetes_sd_configs:- role: endpointsrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]action: keepregex: true- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]action: replacetarget_label: __scheme__regex: (https?)- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]action: replacetarget_label: __metrics_path__regex: (.+)- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]action: replacetarget_label: __address__regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)replacement: $1:$2- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]action: replacetarget_label: kubernetes_namespace- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]action: replacetarget_label: kubernetes_name - job_name: kubernetes-podskubernetes_sd_configs:- role: podrelabel_configs:- action: keepregex: truesource_labels:- __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape- action: replaceregex: (.+)source_labels:- __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_pathtarget_label: __metrics_path__- action: replaceregex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)replacement: $1:$2source_labels:- __address__- __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_porttarget_label: __address__- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)- action: replacesource_labels:- __meta_kubernetes_namespacetarget_label: kubernetes_namespace- action: replacesource_labels:- __meta_kubernetes_pod_nametarget_label: kubernetes_pod_name- job_name: 'kubernetes-schedule'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['192.168.0.6:10251']- job_name: 'kubernetes-controller-manager'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['192.168.0.6:10252']- job_name: 'kubernetes-kube-proxy'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['192.168.0.6:10249','192.168.0.56:10249']- job_name: 'kubernetes-etcd'scheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/ca.crtcert_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/server.crtkey_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/server.keyscrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['192.168.0.6:2379']rules.yml: |groups:- name: examplerules:- alert: kube-proxy的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-kube-proxy"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert:  kube-proxy的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-kube-proxy"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: scheduler的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-schedule"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert:  scheduler的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-schedule"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: controller-manager的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-controller-manager"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert:  controller-manager的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-controller-manager"}[1m]) * 100 > 0for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: apiserver的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-apiserver"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert:  apiserver的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-apiserver"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: etcd的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-etcd"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert:  etcd的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-etcd"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: kube-state-metrics的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{k8s_app=~"kube-state-metrics"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.k8s_app}}组件的cpu使用率超过80%"value: "{{ $value }}%"threshold: "80%"      - alert: kube-state-metrics的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{k8s_app=~"kube-state-metrics"}[1m]) * 100 > 0for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.k8s_app}}组件的cpu使用率超过90%"value: "{{ $value }}%"threshold: "90%"      - alert: coredns的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{k8s_app=~"kube-dns"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.k8s_app}}组件的cpu使用率超过80%"value: "{{ $value }}%"threshold: "80%"      - alert: coredns的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{k8s_app=~"kube-dns"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.k8s_app}}组件的cpu使用率超过90%"value: "{{ $value }}%"threshold: "90%"      - alert: kube-proxy打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-kube-proxy"}  > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kube-proxy打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-kube-proxy"}  > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-schedule打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-schedule"}  > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-schedule打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-schedule"}  > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-controller-manager打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-controller-manager"}  > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-controller-manager打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-controller-manager"}  > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-apiserver打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-apiserver"}  > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-apiserver打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-apiserver"}  > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-etcd打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-etcd"}  > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-etcd打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-etcd"}  > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: corednsexpr: process_open_fds{k8s_app=~"kube-dns"}  > 600for: 2slabels:severity: warnning annotations:description: "插件{{$labels.k8s_app}}({{$labels.instance}}): 打开句柄数超过600"value: "{{ $value }}"- alert: corednsexpr: process_open_fds{k8s_app=~"kube-dns"}  > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "插件{{$labels.k8s_app}}({{$labels.instance}}): 打开句柄数超过1000"value: "{{ $value }}"- alert: kube-proxyexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-kube-proxy"}  > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: schedulerexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-schedule"}  > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-controller-managerexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-controller-manager"}  > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-apiserverexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-apiserver"}  > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-etcdexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-etcd"}  > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: kube-dnsexpr: process_virtual_memory_bytes{k8s_app=~"kube-dns"}  > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "插件{{$labels.k8s_app}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: HttpRequestsAvgexpr: sum(rate(rest_client_requests_total{job=~"kubernetes-kube-proxy|kubernetes-kubelet|kubernetes-schedule|kubernetes-control-manager|kubernetes-apiservers"}[1m]))  > 1000for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): TPS超过1000"value: "{{ $value }}"threshold: "1000"   - alert: Pod_restartsexpr: kube_pod_container_status_restarts_total{namespace=~"kube-system|default|monitor-sa"} > 0for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "在{{$labels.namespace}}名称空间下发现{{$labels.pod}}这个pod下的容器{{$labels.container}}被重启,这个监控指标是由{{$labels.instance}}采集的"value: "{{ $value }}"threshold: "0"- alert: Pod_waitingexpr: kube_pod_container_status_waiting_reason{namespace=~"kube-system|default"} == 1for: 2slabels:team: adminannotations:description: "空间{{$labels.namespace}}({{$labels.instance}}): 发现{{$labels.pod}}下的{{$labels.container}}启动异常等待中"value: "{{ $value }}"threshold: "1"   - alert: Pod_terminatedexpr: kube_pod_container_status_terminated_reason{namespace=~"kube-system|default|monitor-sa"} == 1for: 2slabels:team: adminannotations:description: "空间{{$labels.namespace}}({{$labels.instance}}): 发现{{$labels.pod}}下的{{$labels.container}}被删除"value: "{{ $value }}"threshold: "1"- alert: Etcd_leaderexpr: etcd_server_has_leader{job="kubernetes-etcd"} == 0for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 当前没有leader"value: "{{ $value }}"threshold: "0"- alert: Etcd_leader_changesexpr: rate(etcd_server_leader_changes_seen_total{job="kubernetes-etcd"}[1m]) > 0for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 当前leader已发生改变"value: "{{ $value }}"threshold: "0"- alert: Etcd_failedexpr: rate(etcd_server_proposals_failed_total{job="kubernetes-etcd"}[1m]) > 0for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 服务失败"value: "{{ $value }}"threshold: "0"- alert: Etcd_db_total_sizeexpr: etcd_debugging_mvcc_db_total_size_in_bytes{job="kubernetes-etcd"} > 10000000000for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}})：db空间超过10G"value: "{{ $value }}"threshold: "10G"- alert: Endpoint_readyexpr: kube_endpoint_address_not_ready{namespace=~"kube-system|default"} == 1for: 2slabels:team: adminannotations:description: "空间{{$labels.namespace}}({{$labels.instance}}): 发现{{$labels.endpoint}}不可用"value: "{{ $value }}"threshold: "1"- name: 物理节点状态-监控告警rules:- alert: 物理节点cpu使用率expr: 100-avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by(instance)*100 > 90for: 2slabels:severity: ccriticalannotations:summary: "{{ $labels.instance }}cpu使用率过高"description: "{{ $labels.instance }}的cpu使用率超过90%,当前使用率[{{ $value }}],需要排查处理" - alert: 物理节点内存使用率expr: (node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes)) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{ $labels.instance }}内存使用率过高"description: "{{ $labels.instance }}的内存使用率超过90%,当前使用率[{{ $value }}],需要排查处理"- alert: InstanceDownexpr: up == 0for: 2slabels:severity: criticalannotations:   summary: "{{ $labels.instance }}: 服务器宕机"description: "{{ $labels.instance }}: 服务器延时超过2分钟"- alert: 物理节点磁盘的IO性能expr: 100-(avg(irate(node_disk_io_time_seconds_total[1m])) by(instance)* 100) < 60for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} 流入磁盘IO使用率过高！"description: "{{$labels.mountpoint }} 流入磁盘IO大于60%(目前使用:{{$value}})"- alert: 入网流量带宽expr: ((sum(rate (node_network_receive_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 102400for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} 流入网络带宽过高！"description: "{{$labels.mountpoint }}流入网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用率{{$value}}"- alert: 出网流量带宽expr: ((sum(rate (node_network_transmit_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 102400for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} 流出网络带宽过高！"description: "{{$labels.mountpoint }}流出网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用率{{$value}}"- alert: TCP会话expr: node_netstat_Tcp_CurrEstab > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} TCP_ESTABLISHED过高！"description: "{{$labels.mountpoint }} TCP_ESTABLISHED大于1000%(目前使用:{{$value}}%)"- alert: 磁盘容量expr: 100-(node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"}/node_filesystem_size_bytes {fstype=~"ext4|xfs"}*100) > 80for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} 磁盘分区使用率过高！"description: "{{$labels.mountpoint }} 磁盘分区使用大于80%(目前使用:{{$value}}%)"

注意：通过上面命令生成的promtheus-cfg.yaml文件会有一些问题，$1和$2这种变量在文件里没有，需要在k8s的master1节点打开promtheus-cfg.yaml文件，手动把$1和$2这种变量写进文件里，promtheus-cfg.yaml文件需要手动修改部分如下：

22行的replacement: ':9100'变成replacement: '${1}:9100'
42行的replacement: /api/v1/nodes//proxy/metrics/cadvisor变成replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
73行的replacement:  变成replacement: $1:$2
103行的replacement:  变成replacement: $1:$2

通过kubectl apply 更新文件

kubectl apply -f prometheus-cfg.yaml

在k8s的master1节点重新生成一个prometheus-deploy.yaml文件

cat >prometheus-deploy.yaml <<EOF
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: prometheus-servernamespace: monitor-salabels:app: prometheus
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: prometheuscomponent: server#matchExpressions:#- {key: app, operator: In, values: [prometheus]}#- {key: component, operator: In, values: [server]}template:metadata:labels:app: prometheuscomponent: serverannotations:prometheus.io/scrape: 'false'spec:nodeName: node1serviceAccountName: monitorcontainers:- name: prometheusimage: prom/prometheus:v2.2.1imagePullPolicy: IfNotPresentcommand:- "/bin/prometheus"args:- "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"- "--storage.tsdb.path=/prometheus"- "--storage.tsdb.retention=24h"- "--web.enable-lifecycle"ports:- containerPort: 9090protocol: TCPvolumeMounts:- mountPath: /etc/prometheusname: prometheus-config- mountPath: /prometheus/name: prometheus-storage-volume- name: k8s-certsmountPath: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/- name: alertmanagerimage: prom/alertmanager:v0.14.0imagePullPolicy: IfNotPresentargs:- "--config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml"- "--log.level=debug"ports:- containerPort: 9093protocol: TCPname: alertmanagervolumeMounts:- name: alertmanager-configmountPath: /etc/alertmanager- name: alertmanager-storagemountPath: /alertmanager- name: localtimemountPath: /etc/localtimevolumes:- name: prometheus-configconfigMap:name: prometheus-config- name: prometheus-storage-volumehostPath:path: /datatype: Directory- name: k8s-certssecret:secretName: etcd-certs- name: alertmanager-configconfigMap:name: alertmanager- name: alertmanager-storagehostPath:path: /data/alertmanagertype: DirectoryOrCreate- name: localtimehostPath:path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai
EOF

生成一个etcd-certs，这个在部署prometheus需要

kubectl -n monitor-sa create secret generic etcd-certs --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key  --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
通过kubectl apply更新yaml文件

kubectl apply -f prometheus-deploy.yaml

#查看prometheus是否部署成功

kubectl get pods -n monitor-sa | grep prometheus

显示如下，可看到pod状态是running，说明prometheus部署成功

NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-server-85dbc6c7f7-nsg94   1/1     Running   0          6m7

在k8s的master1节点重新生成一个alertmanager-svc.yaml文件

cat >alertmanager-svc.yaml <<EOF
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:name: prometheuskubernetes.io/cluster-service: 'true'name: alertmanagernamespace: monitor-sa
spec:ports:- name: alertmanagernodePort: 30066port: 9093protocol: TCPtargetPort: 9093selector:app: prometheussessionAffinity: Nonetype: NodePort
EOF

通过kubectl apply更新yaml文件

kubectl apply -f prometheus-svc.yaml

#查看service在物理机映射的端口

kubectl get svc -n monitor-sa

显示如下：

NAME           TYPE       CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
alertmanager   NodePort   10.111.49.65   <none>        9093:31043/TCP   25s
prometheus     NodePort   10.96.45.93    <none>        9090:30090/TCP   34h

注意：上面可以看到prometheus的service暴漏的端口是31043，alertmanager的service暴露的端口是30066

访问prometheus的web界面

点击status->targets，可看到如下

点击Alerts，可看到如下

把controller-manager的cpu使用率大于90%展开，可看到如下

FIRING表示prometheus已经将告警发给alertmanager，在Alertmanager 中可以看到有一个 alert。

登录到alertmanager web界面

浏览器输入192.168.0.6:30066，显示如下

这样我在我的qq邮箱，1980570647@qq.com就可以收到报警了，如下

配置Alertmanager报警-发送报警到钉钉

打开电脑版钉钉创建机器人
1.创建钉钉机器人

打开电脑版钉钉，创建一个群，创建自定义机器人，按如下步骤创建
https://ding-doc.dingtalk.com/doc#/serverapi2/qf2nxq我创建的机器人如下：
群设置-->智能群助手-->添加机器人-->自定义-->添加机器人名称：kube-event
接收群组：钉钉报警测试安全设置：
自定义关键词：cluster1上面配置好之后点击完成即可，这样就会创建一个kube-event的报警机器人，创建机器人成功之后怎么查看webhook，按如下：点击智能群助手，可以看到刚才创建的kube-event这个机器人，点击kube-event，就会进入到kube-event机器人的设置界面
出现如下内容：
机器人名称：kube-event
接受群组：钉钉报警测试
消息推送：开启
webhook：https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=9c03ff1f47b1d15a10d852398cafb84f8e81ceeb1ba557eddd8a79e5a5e5548e
安全设置：
自定义关键词：cluster1

2.安装钉钉的webhook插件，在k8s的master1节点操作
tar zxvf prometheus-webhook-dingtalk-0.3.0.linux-amd64.tar.gz

prometheus-webhook-dingtalk-0.3.0.linux-amd64.tar.gz压缩包所在的百度网盘地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1_HtVZsItq2KsYvOlkIP9DQ
提取码：d59o

cd prometheus-webhook-dingtalk-0.3.0.linux-amd64

启动钉钉报警插件

nohup ./prometheus-webhook-dingtalk --web.listen-address="0.0.0.0:8060" --ding.profile="cluster1=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=9c03ff1f47b1d15a10d852398cafb84f8e81ceeb1ba557eddd8a79e5a5e5548e" &
对原来的文件做备份
cp alertmanager-cm.yaml alertmanager-cm.yaml.bak

重新生成一个新的alertmanager-cm.yaml文件

cat >alertmanager-cm.yaml <<EOF
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:name: alertmanagernamespace: monitor-sa
data:alertmanager.yml: |-global:resolve_timeout: 1msmtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'smtp_from: '15011572657@163.com'smtp_auth_username: '15011572657'smtp_auth_password: 'BDBPRMLNZGKWRFJP'smtp_require_tls: falseroute:group_by: [alertname]group_wait: 10sgroup_interval: 10srepeat_interval: 10mreceiver: cluster1receivers:- name: cluster1webhook_configs:- url: 'http://192.168.124.16:8060/dingtalk/cluster1/send'send_resolved: true
EOF

通过kubectl apply使配置生效

kubectl delete -f alertmanager-cm.yaml

kubectl  apply  -f alertmanager-cm.yaml

kubectl delete -f prometheus-cfg.yaml

kubectl apply  -f prometheus-cfg.yaml

kubectl delete  -f prometheus-deploy.yaml
kubectl apply  -f  prometheus-deploy.yaml

通过上面步骤，就可以实现钉钉报警了

接下来会给大家写通过alertmanager发送微信报警，根据报警级别实现钉钉+微信+邮箱同时报警，同时还会扩展prometheus监控，如监控tomcat、nginx、mysql、redis、mongodb等组件，也会介绍使用prometheus的pushgateway进行自定义数据的监控等，请关注我的公众号来持续学习。

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