K8S体系监控-cadvisor监控

K8S体系监控

背景

由于业务容器化的推进，对K8S上运行的业务，也必须做到向之前物理机/虚拟机上一样，要有完备的监控保障。但是，毕竟K8S不是物理机/虚拟机，由于技术实现方式不同，监控方面也是有一定差别的。
Pod是K8S上调度的最小单元，本文就K8S Pod Docker容器该如何监控进行说明。

promethes容器内存监控

round(sum by(name, id, job, node) (container_memory_rss{image!=""}) / sum by(name, id, job, node) (container_spec_memory_limit_bytes{image!=""}) * 100 != +Inf) > 99

说明：

!= +Inf：
过滤正无穷的数据，如果容器没有定义限制内存，测container_spec_memory_limit_bytes值是0；
container_memory_rss:
RSS内存，即常驻内存集（Resident Set Size），是分配给进程使用实际物理内存，而不是磁盘上缓存的虚拟内存。RSS内存包括所有分配的栈内存和堆内存，以及加载到物理内存中的共享库占用的内存空间，但不包括进入交换分区的内存。
container_memory_working_set_bytes 容器使用内存更能体现出mem usage，也是oom killer指标(建议使用)
container_spec_memory_limit_bytes:
容器的内存使用量限制，当k8s中的确认

promethes容器CPU监控

sum by(name, namespace, job) (rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[10m])) >= (sum by(name, namespace, job) (container_spec_cpu_quota{image!=""} / 100000))

说明：
公式平均1s容器使用CPU的时间/配额CPU个数*1s

container_cpu_usage_seconds_total 该容器服务针对每个CPU累计消耗的CPU时间。如果有多个CPU，则总的CPU时间需要把各个CPU耗费的时间相加，可以求出平均1s容器使用的时间
container_spec_cpu_quota 是容器的CPU配额，它的值是：为容器指定的CPU个数*100000。故Pod在1s内CPU的总时间为：Pod的CPU核数 * 1s：

注意：
CPU配额可以通过container_spec_cpu_quota除以container_spec_cpu_period来得到，
或用CPU Limit值kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores也可以

说明：
CPU资源的限制与内存不同。当容器使用的内存超过限制配额后，会被系统加到OOM-Killing候选中。当容器使用CPU资源到达申请配额时，容器不会被系统驱逐或怎么样，只是限制CPU使用。

容器入带宽大于2M

round(sum by (namespace,job,name) (irate(container_network_receive_bytes_total{image!=""}[5m]))  / 1024 /1024*1000)/1000 > 2

说明：k8s对网络的记录级别是pod级别的

容器出带宽大于2M

round(sum by (namespace,job,name) (irate(container_network_transmit_bytes_total{image!=""}[5m]))  / 1024 /1024*1000)/1000 > 2

K8S集群内存使用率

表达式 PromQL语句：

sum (container_memory_working_set_bytes{id="/",kubernetes_io_hostname=~"^$Node$"}) / sum (machine_memory_bytes{kubernetes_io_hostname=~"^$Node$"}) * 100

K8S集群CPU使用率