集群参数 - Prometheus自定义监控指标适配器 - 《Rancher 2.4.8 中文文档》

部署 Prometheus 自定义监控指标适配器
配置 Prometheus 自定义监控指标适配器

启用了集群层级的监控以后，您可以查看 Rancher 的监控指标。您也可以部署 Prometheus 自定义监控指标适配器，然后配合储存在集群内的监控指标，使用 HPA。

部署 Prometheus 自定义监控指标适配器

下文使用Prometheus 自定义监控指标适配器 v0.5.0。这是一个自定义监控指标示例。只有集群所有者才可以执行以下步骤。

获取集群监控使用的 service account，它应该已经配置了这个 workload ID：statefulset:cattle-prometheus:prometheus-cluster-monitoring。如果您没有自定义任何选项，service account 的名字应该是cluster-monitoring。

授予 service account 需要的两个权限。

一个角色是kube-system中的extension-apiserver-authentication-reader，您需要在kube-system创建一个Rolebinding。这个权限的作用是从kube-system的 config map 获取 api 集合器配置。

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: custom-metrics-auth-reader
  namespace: kube-system
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: cluster-monitoring
    namespace: cattle-prometheus

另一个角色是集群角色system:auth-delegator，您需要创建一个ClusterRoleBinding。这个权限的作用是允许代理身份认证和鉴权，以实现统一的身份认证和鉴权。

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: custom-metrics:system:auth-delegator
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:auth-delegator
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: cluster-monitoring
    namespace: cattle-prometheus

创建自定义参数适配器的配置文件，以下代码是一个配置文件的示例。下一节会详细讲述如何完成该配置文件。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: adapter-config
  namespace: cattle-prometheus
data:
  config.yaml: |
    rules:
    - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}'
      seriesFilters: []
      resources:
        overrides:
          namespace:
            resource: namespace
          pod_name:
            resource: pod
      name:
        matches: ^container_(.*)_seconds_total$
        as: ""
      metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}[1m])) by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}'
      seriesFilters:
      - isNot: ^container_.*_seconds_total$
      resources:
        overrides:
          namespace:
            resource: namespace
          pod_name:
            resource: pod
      name:
        matches: ^container_(.*)_total$
        as: ""
      metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}[1m])) by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}'
      seriesFilters:
      - isNot: ^container_.*_total$
      resources:
        overrides:
          namespace:
            resource: namespace
          pod_name:
            resource: pod
      name:
        matches: ^container_(.*)$
        as: ""
      metricsQuery: sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}) by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{namespace!="",__name__!~"^container_.*"}'
      seriesFilters:
      - isNot: .*_total$
      resources:
        template: <<.Resource>>
      name:
        matches: ""
        as: ""
      metricsQuery: sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}) by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{namespace!="",__name__!~"^container_.*"}'
      seriesFilters:
      - isNot: .*_seconds_total
      resources:
        template: <<.Resource>>
      name:
        matches: ^(.*)_total$
        as: ""
      metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[1m])) by (<<.GroupBy>>)
    - seriesQuery: '{namespace!="",__name__!~"^container_.*"}'
      seriesFilters: []
      resources:
        template: <<.Resource>>
      name:
        matches: ^(.*)_seconds_total$
        as: ""
      metricsQuery: sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[1m])) by (<<.GroupBy>>)
    resourceRules:
      cpu:
        containerQuery: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{<<.LabelMatchers>>}[1m])) by (<<.GroupBy>>)
        nodeQuery: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{<<.LabelMatchers>>, id='/'}[1m])) by (<<.GroupBy>>)
        resources:
          overrides:
            instance:
              resource: node
            namespace:
              resource: namespace
            pod_name:
              resource: pod
        containerLabel: container_name
      memory:
        containerQuery: sum(container_memory_working_set_bytes{<<.LabelMatchers>>}) by (<<.GroupBy>>)
        nodeQuery: sum(container_memory_working_set_bytes{<<.LabelMatchers>>,id='/'}) by (<<.GroupBy>>)
        resources:
          overrides:
            instance:
              resource: node
            namespace:
              resource: namespace
            pod_name:
              resource: pod
        containerLabel: container_name
      window: 1m

为您的 api server 创建 HTTPS TLS 证书。

openssl req -new -newkey rsa:4096 -x509 -sha256 -days 365 -nodes -out serving.crt -keyout serving.key -subj "/C=CN/CN=custom-metrics-apiserver.cattle-prometheus.svc.cluster.local"
# And you will find serving.crt and serving.key in your path. And then you are going to create a secret in cattle-prometheus namespace.
kubectl create secret generic -n cattle-prometheus cm-adapter-serving-certs --from-file=serving.key=./serving.key --from-file=serving.crt=./serving.crt

然后您可以创建 Prometheus 自定义监控指标适配器。部署前需要以导入 YAML 的方式创建一个服务。请在cattle-prometheus这个命名空间内创建以下资源。

以下是 Prometheus 自定义监控指标适配器的部署示例。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: custom-metrics-apiserver
  name: custom-metrics-apiserver
  namespace: cattle-prometheus
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: custom-metrics-apiserver
  template:
    metadata:
      labels:
        app: custom-metrics-apiserver
      name: custom-metrics-apiserver
    spec:
      serviceAccountName: cluster-monitoring
      containers:
        - name: custom-metrics-apiserver
          image: directxman12/k8s-prometheus-adapter-amd64:v0.5.0
          args:
            - --secure-port=6443
            - --tls-cert-file=/var/run/serving-cert/serving.crt
            - --tls-private-key-file=/var/run/serving-cert/serving.key
            - --logtostderr=true
            - --prometheus-url=http://prometheus-operated/
            - --metrics-relist-interval=1m
            - --v=10
            - --config=/etc/adapter/config.yaml
          ports:
            - containerPort: 6443
          volumeMounts:
            - mountPath: /var/run/serving-cert
              name: volume-serving-cert
              readOnly: true
            - mountPath: /etc/adapter/
              name: config
              readOnly: true
            - mountPath: /tmp
              name: tmp-vol
      volumes:
        - name: volume-serving-cert
          secret:
            secretName: cm-adapter-serving-certs
        - name: config
          configMap:
            name: adapter-config
        - name: tmp-vol
          emptyDir: {}

以下是服务的部署示例。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: custom-metrics-apiserver
  namespace: cattle-prometheus
spec:
  ports:
    - port: 443
      targetPort: 6443
  selector:
    app: custom-metrics-apiserver

为您的自定义参数 server 创建 API service。

apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1beta1
kind: APIService
metadata:
  name: v1beta1.custom.metrics.k8s.io
spec:
  service:
    name: custom-metrics-apiserver
    namespace: cattle-prometheus
  group: custom.metrics.k8s.io
  version: v1beta1
  insecureSkipTLSVerify: true
  groupPriorityMinimum: 100
  versionPriority: 100

在命令行界面输入kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1命令，校验自定义参数 server 是否已经配置成功。如果从 api 返回了参数，则表示配置成功。

现在您可以使用自定义参数创建 HPA。首先您需要在命名空间中创建一个 NGINX 部署，以下是 HPA 的示例代码。

kind: HorizontalPodAutoscaler
apiVersion: autoscaling/v2beta1
metadata:
  name: nginx
spec:
  scaleTargetRef:
    # point the HPA at the nginx deployment you just created
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx
  # autoscale between 1 and 10 replicas
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    # use a "Pods" metric, which takes the average of the
    # given metric across all pods controlled by the autoscaling target
    - type: Pods
      pods:
        metricName: memory_usage_bytes
        targetAverageValue: 5000000

然后，您的 NGINX 规模会变大，表示使用自定义参数创建的 HPA 开始运行。

配置 Prometheus 自定义监控指标适配器

每一条规则都是独立执行的，所以请保证您配置的规则之间存在互斥关系，说明适配器需要执行的每一个步骤，然后将参数在 API 中暴露。

简而言之，每一条规则由以下四个部分组成：

服务发现（Discovery）：告诉适配器如何找到这条规则涉及的所有参数。
关联（Association）：说明了参数与 Kubernetes 资源之间的关系，如参数 A 代表的是某个 Kubernetes 资源。
名称（Naming)：说明了适配器如何在自定义参数 API 中将特定的参数暴露出去。
查询（Querying）：说明了如何将查询 Kubernetes 参数的转换为 Prometheus 的查询语句。

您可以参考下方的代码示例，查看如何配置只有一条规则的配置文件：

rules:
# this rule matches cumulative cAdvisor metrics measured in seconds
- seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}'
  resources:
    # skip specifying generic resource<->label mappings, and just
    # attach only pod and namespace resources by mapping label names to group-resources
    overrides:
      namespace: {resource: "namespace"},
      pod_name: {resource: "pod"},
  # specify that the `container_` and `_seconds_total` suffixes should be removed.
  # this also introduces an implicit filter on metric family names
  name:
    # we use the value of the capture group implicitly as the API name
    # we could also explicitly write `as: "$1"`
    matches: "^container_(.*)_seconds_total$"
  # specify how to construct a query to fetch samples for a given series
  # This is a Go template where the `.Series` and `.LabelMatchers` string values
  # are availabel, and the delimiters are `<<` and `>>` to avoid conflicts with
  # the prometheus query language
  metricsQuery: "sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}[2m])) by (<<.GroupBy>>)"

服务发现（Discovery）

服务发现（Discovery）指定需要处理的 Prometheus 的参数，通过seriesQuery挑选需要处理的参数集合，通过seriesFilters精确过滤参数。seriesQuery用于挑选需要处理的参数集合。Prometheus 参数适配器会使用该机器的标签信息，后续还会用到 “metric-name-label-names”。

seriesFilters用于精确过滤参数。在大部分情况下，过滤参数只需要用到seriesQuery。但是当两条规则的关系不为互斥时，需要同时使用seriesFilters和seriesQuery，以达到精确过滤的目的。首先通过seriesQuery查询，然后通过seriesFilters过滤返回信息。

seriesFilters提供了以下两个过滤方式：

is: <regex>，返回名称和<regex>中的字符串匹配的 series。
isNot: <regex>，返回名称和<regex>中的字符串不匹配的 series。

例如：

# match all cAdvisor metrics that aren't measured in seconds
seriesQuery: '{__name__=~"^container_.*_total",container_name!="POD",namespace!="",pod_name!=""}'
seriesFilters:
  isNot: "^container_.*_seconds_total"

关联（Association）

关联负责的是设置 metric 与 kubernetes resources 的映射关系，resources控制这个过程。

有两种关联 Kubernetes 资源和参数的方式。在这两种方式中，标签（label）的值都会变成某个对象。

一种方式是基于标签名称指定匹配某些样式的名称。这可以通过template实现。样式通过 GO 模板指定，Group和Resource表示组合资源。系统会自动辨别是哪个组，所以您可能不会用到Group，例如：

# any label `kube_<group>_<resource>` becomes <group>.<resource> in Kubernetes
resources:
  template: "kube_<<.Group>>_<<.Resource>>"

另一种方式是使用overrides指定匹配某些样式的名称，一个overrides可以指定一种 Prometheus label 和 Kubernetes 资源的映射关系，例如：

# the microservice label corresponds to the apps.deployment resource
resource:
  overrides:
    microservice: { group: "apps", resource: "deployment" }

上述两种方法没有互斥性，您可以在一条规则中同时使用这两种方法。使用第一种方法的目的是创建一个模板，使用第二种方式的目的是针对某些资源中的可能存在特例，可以使用该方式处理这些特例。

只要您有对应的标签，resource 可以指代 Kubernetes 集群中的任意资源。

命名（Naming）

命名（Naming）用于将 prometheus metrics 名称转化为 custom metrics API 所使用的 metrics 名称，但不会改变其本身的 metric 名称，name控制这个过程。

命名是通过指定参数名称的模板，从 Prometheus name 提取 API name，然后将 name 转换为您指定的 name。

该名称的模板通过 matches指定，是一个正则表达式。如果没有指定特定的值，默认值为.*。

名称的转换通过 as 指定。您可以使用在matches提到任何捕获组（capture group）。如果matches没有捕获组，as的默认值为$0。如果matches有 1 个捕获组，as的默认值为$1。如果matches有 2 个或更多的捕获组，您必须指定as的值。

例如：

# match turn any name <name>_total to <name>_per_second
# e.g. http_requests_total becomes http_requests_per_second
name:
  matches: "^(.*)_total$"
  as: "${1}_per_second"

查询（Querying）

处理调用 custom metrics API 获取到的 metrics 的 value，该值最终提供给 HPA 进行扩缩容，通过 metricsQuery指定。

metricsQuery是一个 GO 模板，它会转化为一个 Prometheus 查询语句，使用 custom metrics API 调用的某个特定 call。一个给定的 call 会被分解为 metric name、组资源和一个或多个组资源内的对象。这些参数会被转换成以下格式：

Series: metric name，参数名称
LabelMatchers: 以逗号分割的 objects，当前表示特定 group-resource 加上命名空间的 label(如果该 group-resource 是 namespaced 的)
GroupBy: 以逗号分割的 label 的集合，当前表示 LabelMatchers 中的 group-resource label。当前GroupBy包含LabelMatchers内的所有组资源 label。

假设我们有一个 series，http_requests_total （以http_requests_per_second 在 API 中暴露），有service、pod、 ingress、namespace和verb这几个 label。前四个 label 有对应的 Kubernetes 资源。如果有人请求了pod1和pod2的参数pods/http_request_per_second，我们会有如下的代码：

Series: "http_requests_total"
LabelMatchers: "pod=~\"pod1|pod2",namespace="somens"
GroupBy: pod

除了以上三个域之外，还有两个域

LabelValuesByName：LabelMatchers 中 label 和 value 的映射。使用|预连接（Prometheus 使用的是=~）。
GroupBySlice：GroupBy的一个子集。

大多数情况下，您只会用到 Series、LabelMatchers、和GroupBy，其他两个是高级选项。

这个查询语句应该为每个请求对象返回一个值。适配器会使用返回 series 的 labels 关联对应的对象。

例如：

# convert cumulative cAdvisor metrics into rates calculated over 2 minutes
metricsQuery: "sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>,container_name!="POD"}[2m])) by (<<.GroupBy>>)"