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12.4. 为虚拟机公开自定义指标

OpenShift Container Platform 包括一个预配置、预安装和自我更新的监控堆栈，可为核心平台组件提供监控。此监控堆栈基于 Prometheus 监控系统。Prometheus 是一个时间序列数据库和用于指标的规则评估引擎。

除了使用 OpenShift Container Platform 监控堆栈外，您还可以使用 CLI 启用对用户定义的项目的监控，并查询通过 node-exporter 服务为虚拟机公开的自定义指标。

12.4.1. 配置节点导出器服务

node-exporter 代理部署在您要从中收集指标的集群中的每个虚拟机上。将 node-exporter 代理配置为服务，以公开与虚拟机关联的内部指标和进程。

先决条件

  • 安装 OpenShift Container Platform CLI oc。
  • 以具有 cluster-admin 权限的用户身份登录集群。
  • 在 openshift-monitoring 项目中创建 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象。
  • 通过将 enableUserWorkload 设置为 true，配置 openshift-user-workload-monitoring 项目中的 user-workload-monitoring-config ConfigMap 对象。

流程

  1. 创建 Service YAML 文件。在以下示例中，该文件名为 node-exporter-service.yaml。 

    kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: node-exporter-service 1
  namespace: dynamation 2
  labels:
    servicetype: metrics 3
spec:
  ports:
    - name: exmet 4
      protocol: TCP
      port: 9100 5
      targetPort: 9100 6
  type: ClusterIP
  selector:
    monitor: metrics 7
    1
    从虚拟机公开指标的 node-exporter 服务。
    2
    创建服务的命名空间。
    3
    服务的标签。ServiceMonitor 使用此标签来匹配此服务。
    4
    提供给通过端口 9100 为 ClusterIP 服务公开指标的端口的名称。
    5
    node-exporter-service 用来侦听请求的目标端口。
    6
    配置有 monitor 标签的虚拟机的 TCP 端口号。
    7
    用于与虚拟机的 pod 匹配的标签。在本例中，任何具有标签 monitor，值为 metrics 的虚拟机的 pod 将被匹配。

  2. 创建 node-exporter 服务： 

    $ oc create -f node-exporter-service.yaml

12.4.2. 配置使用节点 exporter 服务的虚拟机

将 node-exporter 文件下载到虚拟机。然后，创建一个在虚拟机引导时运行 node-exporter 服务的 systemd 服务。

先决条件

  • 该组件的 Pod 在 openshift-user-workload-monitoring 项目中运行。
  • 向需要监控此用户定义的项目的用户授予 monitoring-edit 角色。

流程

  1. 登录虚拟机。

  2. 使用应用到 node-exporter 文件的目录的路径，将 node-exporter 文件下载到虚拟机。 

    $ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.1/node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz

  3. 提取可执行文件并将其放置在 /usr/bin 目录中。 

    $ sudo tar xvf node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz \
    --directory /usr/bin --strip 1 "*/node_exporter"

  4. 在此目录路径中创建 node_exporter.service 文件： /etc/systemd/system。此 systemd 服务文件在虚拟机重启时运行 node-exporter 服务。 

    [Unit]
Description=Prometheus Metrics Exporter
After=network.target
StartLimitIntervalSec=0

[Service]
Type=simple
Restart=always
RestartSec=1
User=root
ExecStart=/usr/bin/node_exporter

[Install]
WantedBy=multi-user.target

  5. 启用并启动 systemd 服务。 

    $ sudo systemctl enable node_exporter.service
$ sudo systemctl start node_exporter.service

验证

  • 验证 node-exporter 代理是否已报告虚拟机的指标。 

    $ curl http://localhost:9100/metrics

    输出示例

    go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 1.5244e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 3.0449e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 3.7913e-05

12.4.3. 为虚拟机创建自定义监控标签

要启用来自单个服务的多个虚拟机的查询，请在虚拟机的 YAML 文件中添加自定义标签。

先决条件

  • 安装 OpenShift Container Platform CLI oc。
  • 以具有 cluster-admin 特权的用户身份登录。
  • 访问 web 控制台以停止和重启虚拟机。

流程

  1. 编辑虚拟机配置文件的模板 spec。在本例中，标签 monitor 具有值 metrics。 

    spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        monitor: metrics
  2. 停止并重启虚拟机，以创建具有与 monitor 标签给定标签名称的新 pod。

12.4.3.1. 查询 node-exporter 服务以获取指标

指标通过 /metrics 规范名称下的 HTTP 服务端点公开。当您查询指标时，Prometheus 会直接从虚拟机公开的指标端点中提取指标，并展示这些指标来查看。

先决条件

  • 您可以使用具有 cluster-admin 特权或 monitoring-edit 角色的用户访问集群。
  • 您已通过配置 node-exporter 服务为用户定义的项目启用了监控。

流程

  1. 通过为服务指定命名空间来获取 HTTP 服务端点： 

    $ oc get service -n <namespace> <node-exporter-service>

  2. 要列出 node-exporter 服务的所有可用指标，请查询 metrics 资源。 

    $ curl http://<172.30.226.162:9100>/metrics | grep -vE "^#|^$"

    输出示例

    node_arp_entries{device="eth0"} 1
node_boot_time_seconds 1.643153218e+09
node_context_switches_total 4.4938158e+07
node_cooling_device_cur_state{name="0",type="Processor"} 0
node_cooling_device_max_state{name="0",type="Processor"} 0
node_cpu_guest_seconds_total{cpu="0",mode="nice"} 0
node_cpu_guest_seconds_total{cpu="0",mode="user"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 1.10586485e+06
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="iowait"} 37.61
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="irq"} 233.91
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="nice"} 551.47
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="softirq"} 87.3
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="steal"} 86.12
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="system"} 464.15
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="user"} 1075.2
node_disk_discard_time_seconds_total{device="vda"} 0
node_disk_discard_time_seconds_total{device="vdb"} 0
node_disk_discarded_sectors_total{device="vda"} 0
node_disk_discarded_sectors_total{device="vdb"} 0
node_disk_discards_completed_total{device="vda"} 0
node_disk_discards_completed_total{device="vdb"} 0
node_disk_discards_merged_total{device="vda"} 0
node_disk_discards_merged_total{device="vdb"} 0
node_disk_info{device="vda",major="252",minor="0"} 1
node_disk_info{device="vdb",major="252",minor="16"} 1
node_disk_io_now{device="vda"} 0
node_disk_io_now{device="vdb"} 0
node_disk_io_time_seconds_total{device="vda"} 174
node_disk_io_time_seconds_total{device="vdb"} 0.054
node_disk_io_time_weighted_seconds_total{device="vda"} 259.79200000000003
node_disk_io_time_weighted_seconds_total{device="vdb"} 0.039
node_disk_read_bytes_total{device="vda"} 3.71867136e+08
node_disk_read_bytes_total{device="vdb"} 366592
node_disk_read_time_seconds_total{device="vda"} 19.128
node_disk_read_time_seconds_total{device="vdb"} 0.039
node_disk_reads_completed_total{device="vda"} 5619
node_disk_reads_completed_total{device="vdb"} 96
node_disk_reads_merged_total{device="vda"} 5
node_disk_reads_merged_total{device="vdb"} 0
node_disk_write_time_seconds_total{device="vda"} 240.66400000000002
node_disk_write_time_seconds_total{device="vdb"} 0
node_disk_writes_completed_total{device="vda"} 71584
node_disk_writes_completed_total{device="vdb"} 0
node_disk_writes_merged_total{device="vda"} 19761
node_disk_writes_merged_total{device="vdb"} 0
node_disk_written_bytes_total{device="vda"} 2.007924224e+09
node_disk_written_bytes_total{device="vdb"} 0

12.4.4. 为节点 exporter 服务创建 ServiceMonitor 资源

您可以使用 Prometheus 客户端库和从 /metrics 端点中提取指标来访问和查看 node-exporter 服务公开的指标。使用 ServiceMonitor 自定义资源定义(CRD)来监控节点 exporter 服务。

先决条件

  • 您可以使用具有 cluster-admin 特权或 monitoring-edit 角色的用户访问集群。
  • 您已通过配置 node-exporter 服务为用户定义的项目启用了监控。

流程

  1. 为 ServiceMonitor 资源配置创建一个 YAML 文件。在本例中，服务监控器与带有标签 metrics 的任意服务匹配，每 30 秒对 exmet 端口进行查询。 

    apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  labels:
    k8s-app: node-exporter-metrics-monitor
  name: node-exporter-metrics-monitor 1
  namespace: dynamation 2
spec:
  endpoints:
  - interval: 30s 3
    port: exmet 4
    scheme: http
  selector:
    matchLabels:
      servicetype: metrics
    1
    ServiceMonitor 的名称。
    2
    创建 ServiceMonitor 的命名空间。
    3
    要查询端口的时间间隔。
    4
    每 30 秒查询的端口名称

  2. 为 node-exporter 服务创建 ServiceMonitor 配置。 

    $ oc create -f node-exporter-metrics-monitor.yaml

12.4.4.1. 访问集群外的节点导出服务

您可以访问集群外的 node-exporter 服务，并查看公开的指标。

先决条件

  • 您可以使用具有 cluster-admin 特权或 monitoring-edit 角色的用户访问集群。
  • 您已通过配置 node-exporter 服务为用户定义的项目启用了监控。

流程

  1. 公开 node-exporter 服务。 

    $ oc expose service -n <namespace> <node_exporter_service_name>

  2. 获取路由的 FQDN（全限定域名）。 

    $ oc get route -o=custom-columns=NAME:.metadata.name,DNS:.spec.host

    输出示例

    NAME                    DNS
node-exporter-service   node-exporter-service-dynamation.apps.cluster.example.org

  3. 使用 curl 命令显示 node-exporter 服务的指标。 

    $ curl -s http://node-exporter-service-dynamation.apps.cluster.example.org/metrics

    输出示例

    go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 1.5382e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 3.1163e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 3.8546e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 4.9139e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.000189423

12.4.5. 其他资源

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