2.9. 配置持久性存储

如果使用持久性存储运行集群监控，您的指标将保存在持久性卷（PV）中，并可在 Pod 重新启动或重新创建后保留。如果您需要预防指标或警报数据丢失，这是理想方案。在生产环境中，强烈建议配置持久性存储。由于 IO 需求很高，使用本地存储颇有优势。

注意

请参阅推荐的可配置存储技术。

2.9.1. 持久性存储的先决条件

分配充足的专用本地持久性存储，以确保磁盘不会被填满。您需要的存储量取决于 Pod 的数目。如需有关持久性存储系统要求的信息，请参阅 Prometheus 数据库存储要求。
确保持久性卷 (PV) 已准备好以供持久性卷声明 (PVC) 使用，每个副本一个 PV。因为 Prometheus 和 Alertmanager 有两个副本，所以您需要四个 PV 来支持整个监控堆栈。PV 可从 Local Storage Operator 获得，但如果您启用了动态置备存储，则不会使用它。
在配置持久性卷时，使用 Filesystem 作为 volumeMode 参数的存储类型值。
配置本地持久性存储。
注意
如果将本地卷用于持久性存储，请不要使用原始块卷，这在 LocalVolume 对象中的 volumeMode: block 描述。Prometheus 无法使用原始块卷。
重要
Prometheus 不支持兼容 POSIX 的文件系统。例如，一些 NFS 文件系统实现不兼容 POSIX。如果要使用 NFS 文件系统进行存储，请验证与其 NFS 实现完全兼容 POSIX 的供应商。

2.9.2. 配置本地持久性卷声明

要让监控组件使用持久性卷 (PV)，您必须配置持久性卷声明 (PVC)。

先决条件

如果要配置 OpenShift Container Platform 核心监控组件：
- 您可以使用具有 cluster-admin 集群角色的用户身份访问集群。
- 您已创建 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象。
如果您要配置用于监控用户定义的项目的组件：
- 您可以使用具有 cluster-admin 集群角色的用户访问集群，也可以使用在 openshift-user-workload-monitoring 项目中具有 user-workload-monitoring-config-edit 角色的用户访问集群。
- 您已创建了 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象。
已安装 OpenShift CLI（oc）。

流程

编辑 ConfigMap 对象：

为监控 OpenShift Container Platform 核心项目的组件配置 PVC：

编辑 openshift-monitoring 项目中的 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象：
```
$ oc -n openshift-monitoring edit configmap cluster-monitoring-config
```

将组件的 PVC 配置添加到 data/config.yaml 下：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-monitoring-config
  namespace: openshift-monitoring
data:
  config.yaml: |
    <component>:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: <storage_class>
          resources:
            requests:
              storage: <amount_of_storage>

如需有关如何指定 volumeClaimTemplate 的信息，请参阅 Kubernetes 文档中与 PersistentVolumeClaim 相关的内容。

以下示例配置了一个 PVC 来声明用于监控 OpenShift Container Platform 核心组件的 Prometheus 实例的本地持久性存储：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-monitoring-config
  namespace: openshift-monitoring
data:
  config.yaml: |
    prometheusK8s:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: local-storage
          resources:
            requests:
              storage: 40Gi

在上例中，由 Local Storage Operator 创建的存储类称为 local-storage。

以下示例配置了一个 PVC 来声明用于 Alertmanager 的本地持久性存储：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-monitoring-config
  namespace: openshift-monitoring
data:
  config.yaml: |
    alertmanagerMain:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: local-storage
          resources:
            requests:
              storage: 10Gi

要为监控用户定义的项目的组件配置 PVC：

在 openshift-user-workload-monitoring 项目中编辑 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象：
```
$ oc -n openshift-user-workload-monitoring edit configmap user-workload-monitoring-config
```

将组件的 PVC 配置添加到 data/config.yaml 下：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-workload-monitoring-config
  namespace: openshift-user-workload-monitoring
data:
  config.yaml: |
    <component>:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: <storage_class>
          resources:
            requests:
              storage: <amount_of_storage>

如需有关如何指定 volumeClaimTemplate 的信息，请参阅 Kubernetes 文档中与 PersistentVolumeClaim 相关的内容。

以下示例配置了一个 PVC 来为监控用户定义的项目的 Prometheus 实例声明本地持久性存储：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-workload-monitoring-config
  namespace: openshift-user-workload-monitoring
data:
  config.yaml: |
    prometheus:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: local-storage
          resources:
            requests:
              storage: 40Gi

在上例中，由 Local Storage Operator 创建的存储类称为 local-storage。

以下示例配置了一个 PVC 来声明用于 Thanos Ruler 的本地持久性存储：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-workload-monitoring-config
  namespace: openshift-user-workload-monitoring
data:
  config.yaml: |
    thanosRuler:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: local-storage
          resources:
            requests:
              storage: 10Gi

注意

thanosRuler 组件的存储要求取决于要评估的规则数量以及每个规则生成的样本数量。

保存文件以使改变生效。受新配置影响的 Pod 会自动重启，并且应用新的存储配置。
注意
除非集群管理员为用户定义的项目启用了监控，否则应用到 user-workload-monitoring-config ConfigMap 的配置不会被激活。
警告
一旦将更改保存到监控配置映射，可能会重新部署相关项目中的 Pod 和其他资源。该项目中正在运行的监控进程也可能被重启。

2.9.3. 重新定义持久性存储卷的大小

OpenShift Container Platform 不支持重新定义 StatefulSet 资源使用的现有持久性存储卷的大小，即使底层 StorageClass 资源支持持久性卷大小。因此，即使为具有更大大小的现有持久性卷声明 (PVC) 更新 storage 字段，这个设置也不会传播到关联的持久性卷 (PV)。

但是，仍可使用手动过程重新定义 PV 的大小。如果要为监控组件（如 Prometheus、Thanos Ruler 或 Alertmanager）重新定义 PV 的大小，您可以更新配置该组件的相应配置映射。然后，修补 PVC 并删除 pod。Orphaning pod 立即重新创建 StatefulSet 资源，并使用新的 PVC 设置自动更新 pod 中挂载的卷大小。此过程中不会发生服务中断。

先决条件

已安装 OpenShift CLI(oc)。
如果要配置 OpenShift Container Platform 核心监控组件：
- 您可以使用具有 cluster-admin 集群角色的用户身份访问集群。
- 您已创建 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象。
- 至少有一个 PVC 用于 OpenShift Container Platform 核心监控组件。
如果您要配置用于监控用户定义的项目的组件：
- 您可以使用具有 cluster-admin 集群角色的用户访问集群，也可以使用在 openshift-user-workload-monitoring 项目中具有 user-workload-monitoring-config-edit 角色的用户访问集群。
- 您已创建了 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象。
- 至少有一个 PVC 用于监控用户定义的项目的组件。

流程

编辑 ConfigMap 对象：

为监控 OpenShift Container Platform 核心项目的组件重新定义 PVC 的大小：

编辑 openshift-monitoring 项目中的 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象：
```
$ oc -n openshift-monitoring edit configmap cluster-monitoring-config
```

在 data/config.yaml 下为组件添加新存储大小：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-monitoring-config
  namespace: openshift-monitoring
data:
  config.yaml: |
    <component>: 1
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: <storage_class> 2
          resources:
            requests:
              storage: <amount_of_storage> 3

1: 指定核心监控组件。
2: 指定存储类。
3: 指定存储卷的新大小。

以下示例配置了一个 PVC，它将监控 OpenShift Container Platform 核心组件的 Prometheus 实例的本地持久性存储设置为 100GB：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-monitoring-config
  namespace: openshift-monitoring
data:
  config.yaml: |
    prometheusK8s:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: local-storage
          resources:
            requests:
              storage: 100Gi

以下示例配置了一个 PVC，将 Alertmanager 的本地持久性存储设置为 40GB：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-monitoring-config
  namespace: openshift-monitoring
data:
  config.yaml: |
    alertmanagerMain:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: local-storage
          resources:
            requests:
              storage: 40Gi

为监控用户定义的项目的组件调整 PVC 大小：

注意

您可以调整监控用户定义的项目的 Thanos Ruler 和 Prometheus 实例的大小。

在 openshift-user-workload-monitoring 项目中编辑 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象：
```
$ oc -n openshift-user-workload-monitoring edit configmap user-workload-monitoring-config
```

在 data/config.yaml 下更新监控组件的 PVC 配置：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-workload-monitoring-config
  namespace: openshift-user-workload-monitoring
data:
  config.yaml: |
    <component>: 1
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: <storage_class> 2
          resources:
            requests:
              storage: <amount_of_storage> 3

1: 指定核心监控组件。
2: 指定存储类。
3: 指定存储卷的新大小。

以下示例将监控用户定义的项目的 Prometheus 实例的 PVC 大小配置为 100GB：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-workload-monitoring-config
  namespace: openshift-user-workload-monitoring
data:
  config.yaml: |
    prometheus:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: local-storage
          resources:
            requests:
              storage: 100Gi

以下示例将 Thanos Ruler 的 PVC 大小设置为 20GB：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-workload-monitoring-config
  namespace: openshift-user-workload-monitoring
data:
  config.yaml: |
    thanosRuler:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: local-storage
          resources:
            requests:
              storage: 20Gi

注意

thanosRuler 组件的存储要求取决于要评估的规则数量以及每个规则生成的样本数量。

保存文件以使改变生效。受新配置重启影响的 Pod 会自动重启。
警告
当您将更改保存到监控配置映射时，可能会重新部署相关项目中的 Pod 和其他资源。该项目中运行的监控进程也可能被重启。

使用更新的存储请求手动对每个 PVC 进行补丁。以下示例将 openshift-monitoring 命名空间中的 Prometheus 组件的存储大小调整为 100Gi：

$ for p in $(oc -n openshift-monitoring get pvc -l app.kubernetes.io/name=prometheus -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name} {end}'); do \
  oc -n openshift-monitoring patch pvc/${p} --patch '{"spec": {"resources": {"requests": {"storage":"100Gi"}}}}'; \
  done

使用 --cascade=orphan 参数删除底层 StatefulSet:

$ oc delete statefulset -l app.kubernetes.io/name=prometheus --cascade=orphan

2.9.4. 修改 Prometheus 指标数据的保留时间

默认情况下，OpenShift Container Platform 监控堆栈将 Prometheus 数据的保留时间配置为 15 天。您可以修改保留时间来更改将在多久后删除数据。

先决条件

如果要配置 OpenShift Container Platform 核心监控组件：
- 您可以使用具有 cluster-admin 角色的用户访问集群。
- 您已创建 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象。
如果您要配置用于监控用户定义的项目的组件：
- 您可以使用具有 cluster-admin 角色的用户访问集群，也可以使用在 openshift-user-workload-monitoring 项目中具有 user-workload-monitoring-config-edit 角色的用户访问集群。
- 您已创建了 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象。
已安装 OpenShift CLI（oc）。

流程

编辑 ConfigMap 对象：
- 要修改用于监控 OpenShift Container Platform 核心项目的 Prometheus 实例的保留时间：
  1. 编辑 openshift-monitoring 项目中的 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象：
    $ oc -n openshift-monitoring edit configmap cluster-monitoring-config
  2. 将保留时间配置放添加到 data/config.yaml 下：
    apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: cluster-monitoring-config namespace: openshift-monitoring data: config.yaml: | prometheusK8s: retention: <time_specification>
    将 <time_specification> 替换为一个数字，后面紧跟 ms（毫秒）、s（秒）、m（分钟）、h（小时）、d（天）、w（周）或 y（年）。
    以下示例将监控 OpenShift Container Platform 核心组件的 Prometheus 实例的保留时间设置为 24 小时：
    apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: cluster-monitoring-config namespace: openshift-monitoring data: config.yaml: | prometheusK8s: retention: 24h
- 要为监控用户定义的项目的 Prometheus 实例修改保留时间：
  1. 在 openshift-user-workload-monitoring 项目中编辑 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象：
    $ oc -n openshift-user-workload-monitoring edit configmap user-workload-monitoring-config
  2. 将保留时间配置放添加到 data/config.yaml 下：
    apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: user-workload-monitoring-config namespace: openshift-user-workload-monitoring data: config.yaml: | prometheus: retention: <time_specification>
    将 <time_specification> 替换为一个数字，后面紧跟 ms（毫秒）、s（秒）、m（分钟）、h（小时）、d（天）、w（周）或 y（年）。
    以下示例针对监控用户定义的项目的 Prometheus 实例，将保留时间设置为 24 小时：
    apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: user-workload-monitoring-config namespace: openshift-user-workload-monitoring data: config.yaml: | prometheus: retention: 24h
保存文件以使改变生效。受新配置影响的 Pod 会自动重启。
注意
除非集群管理员为用户定义的项目启用了监控，否则应用到 user-workload-monitoring-config ConfigMap 的配置不会被激活。
警告
一旦将更改保存到监控配置映射，可能会重新部署相关项目中的 Pod 和其他资源。该项目中正在运行的监控进程也可能被重启。

2.9.5. 修改 Thanos Ruler 指标数据的保留时间

默认情况下，对于用户定义的项目，Thanos Ruler 会在 24 小时内自动保留指标数据。您可以通过在 openshift-user-workload-monitoring 命名空间中指定 user-workload-monitoring-config 配置映射中的 time 值来修改这些数据的保留时间。

先决条件

已安装 OpenShift CLI(oc)。
集群管理员为用户定义的项目启用了监控。
您可以使用具有 cluster-admin 集群角色或具有 openshift-user-workload-monitoring 项目中的 user-workload-monitoring-config-edit 角色的用户访问集群。
您已创建了 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象。

警告

保存对监控配置映射的更改可能会重启监控进程，并在相关项目中重新部署 pod 和其他资源。该项目中正在运行的监控进程可能会重启。

流程

在 openshift-user-workload-monitoring 项目中编辑 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象：
```
$ oc -n openshift-user-workload-monitoring edit configmap user-workload-monitoring-config
```

将保留时间配置添加到 data/config.yaml 下：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-workload-monitoring-config
  namespace: openshift-user-workload-monitoring
data:
  config.yaml: |
    thanosRuler:
      retention: <time_specification> 1

1: 以以下格式指定保留时间：数字直接后跟 ms （毫秒）、s （秒）、m （分钟）、h （小时）、d （天）、w （周）或 y （年）。您还可以组合指定时间值，如 1h30m15s。默认值为 24h。

以下示例将 Thanos Ruler 数据的保留时间设置为 10 天：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-workload-monitoring-config
  namespace: openshift-user-workload-monitoring
data:
  config.yaml: |
    thanosRuler:
      retention: 10d

保存文件以使改变生效。受新配置影响的 Pod 会自动重启。

其他资源

2.9. 配置持久性存储

2.9.1. 持久性存储的先决条件

2.9.2. 配置本地持久性卷声明

2.9.3. 重新定义持久性存储卷的大小

2.9.4. 修改 Prometheus 指标数据的保留时间

2.9.5. 修改 Thanos Ruler 指标数据的保留时间

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