内容简介:grafana 是一个可视化面板,有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持 Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus、OpenTSDB、Elasticsearch 等作为数据源,比 Prometheus 自带的图表展示功能强大太多,更加灵活,有丰富的插件,功能更加强大。接下来我们就来直接安装,同样的,我们将 grafana 安装到 Kubernetes 集群中,第一步同样是去查看 grafana 的 docker 镜像的介绍,我们可以在 docke
前面的课程中我们使用 Prometheus 采集了 Kubernetes 集群中的一些监控数据指标 ,我们也尝试使用 promQL
语句查询出了一些数据,并且在 Prometheus 的 Dashboard 中进行了展示,但是明显可以感觉到 Prometheus 的图表功能相对较弱,所以一般情况下我们会一个第三方的 工具 来展示这些数据,今天我们要和大家使用到的就是 grafana
。
安装
grafana 是一个可视化面板,有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持 Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus、OpenTSDB、Elasticsearch 等作为数据源,比 Prometheus 自带的图表展示功能强大太多,更加灵活,有丰富的插件,功能更加强大。
接下来我们就来直接安装,同样的,我们将 grafana 安装到 Kubernetes 集群中,第一步同样是去查看 grafana 的 docker 镜像的介绍,我们可以在 dockerhub 上去搜索,也可以在官网去查看相关资料,镜像地址如下: https://hub.docker.com/r/grafana/grafana/ ,我们可以看到介绍中运行 grafana 容器的命令非常简单:
$ docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
但是还有一个需要注意的是 Changelog 中 v5.1.0
版本的更新介绍:
- Major restructuring of the container
- Usage of chown removed
- File permissions incompatibility with previous versions
- user id changed from 104 to 472
- group id changed from 107 to 472
- Runs as the grafana user by default (instead of root)
- All default volumes removed
特别需要注意第3条,userid 和 groupid 都有所变化,所以我们在运行的容器的时候需要注意这个变化。现在我们将这个容器转化成 Kubernetes 中的 Pod:(grafana.yaml)
apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: grafana namespace: kube-ops labels: app: grafana spec: revisionHistoryLimit: 10 template: metadata: labels: app: grafana spec: containers: - name: grafana image: grafana/grafana:5.3.4 imagePullPolicy: IfNotPresent ports: - containerPort: 3000 name: grafana env: - name: GF_SECURITY_ADMIN_USER value: admin - name: GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD value: admin321 readinessProbe: failureThreshold: 10 httpGet: path: /api/health port: 3000 scheme: HTTP initialDelaySeconds: 60 periodSeconds: 10 successThreshold: 1 timeoutSeconds: 30 livenessProbe: failureThreshold: 3 httpGet: path: /api/health port: 3000 scheme: HTTP periodSeconds: 10 successThreshold: 1 timeoutSeconds: 1 resources: limits: cpu: 100m memory: 256Mi requests: cpu: 100m memory: 256Mi volumeMounts: - mountPath: /var/lib/grafana subPath: grafana name: storage securityContext: fsGroup: 472 runAsUser: 472 volumes: - name: storage persistentVolumeClaim: claimName: grafana
我们使用了最新的镜像 grafana/grafana:5.3.4
,然后添加了监控检查、资源声明,另外两个比较重要的环境变量 GF_SECURITY_ADMIN_USER
和 GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD
,用来配置 grafana 的管理员用户和密码的,由于 grafana 将 dashboard、插件这些数据保存在 /var/lib/grafana
这个目录下面的,所以我们这里如果需要做数据持久化的话,就需要针对这个目录进行 volume 挂载声明,其他的和我们之前的 Deployment 没什么区别,由于上面我们刚刚提到的 Changelog 中 grafana 的 userid 和 groupid 有所变化,所以我们这里需要增加一个 securityContext
的声明来进行声明。
当然如果要使用一个 pvc 对象来持久化数据,我们就需要添加一个可用的 pv 供 pvc 绑定使用:(grafana-volume.yaml)
apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: grafana spec: capacity: storage: 1Gi accessModes: - ReadWriteOnce persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle nfs: server: 10.151.30.57 path: /data/k8s --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: grafana namespace: kube-ops spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 1Gi
最后,我们需要对外暴露 grafana 这个服务,所以我们需要一个对应的 Service 对象,当然用 NodePort 或者再建立一个 ingress 对象都是可行的:(grafana-svc.yaml)
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: grafana namespace: kube-ops labels: app: grafana spec: type: NodePort ports: - port: 3000 selector: app: grafana
现在我们直接创建上面的这些资源对象:
$ kubectl create -f grafana-volume.yaml persistentvolume "grafana" created persistentvolumeclaim "grafana" created $ kubectl create -f grafana-deploy.yaml deployment.extensions "grafana" created $ kubectl create -f grafana-svc.yaml service "grafana" created
创建完成后,我们可以查看 grafana 对应的 Pod 是否正常:
$ kubectl get pods -n kube-ops NAME READY STATUS RESTARTS AGE grafana-5f7b965b55-wxvvk 0/1 CrashLoopBackOff 1 22s
我们可以看到这里的状态是 CrashLoopBackOff
,并没有正常启动,我们查看下这个 Pod 的日志:
$ kubectl logs -f grafana-5f7b965b55-wxvvk -n kube-ops GF_PATHS_DATA='/var/lib/grafana' is not writable. You may have issues with file permissions, more information here: http://docs.grafana.org/installation/docker/#migration-from-a-previous-version-of-the-docker-container-to-5-1-or-later mkdir: cannot create directory '/var/lib/grafana/plugins': Permission denied
上面的错误是在 5.1
版本之后才会出现的,当然你也可以使用之前的版本来规避这个问题。
可以看到是日志中错误很明显就是 /var/lib/grafana
目录的权限问题,这还是因为5.1版本后 groupid 更改了引起的问题,我们这里增加了 securityContext
,但是我们将目录 /var/lib/grafana
挂载到 pvc 这边后目录的拥有者并不是上面的 grafana(472)这个用户了,所以我们需要更改下这个目录的所属用户,这个时候我们可以利用一个 Job 任务去更改下该目录的所属用户:(grafana-chown-job.yaml)
apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: grafana-chown namespace: kube-ops spec: template: spec: restartPolicy: Never containers: - name: grafana-chown command: ["chown", "-R", "472:472", "/var/lib/grafana"] image: busybox imagePullPolicy: IfNotPresent volumeMounts: - name: storage subPath: grafana mountPath: /var/lib/grafana volumes: - name: storage persistentVolumeClaim: claimName: grafana
上面我们利用一个 busybox 镜像将 /var/lib/grafana
目录更改成了 472
这个 user 和 group,不过还需要注意的是下面的 volumeMounts 和 volumes 需要和上面的 Deployment 对应上。
现在我们删除之前创建的 Deployment 对象,重新创建:
$ kubectl delete -f grafana-deploy.yaml deployment.extensions "grafana" deleted $ kubectl create -f grafana-deploy.yaml deployment.extensions "grafana" created $ kubectl create -f grafana-chown-job.yaml job.batch "grafana-chown" created
重新执行完成后,可以查看下上面的创建的资源对象是否正确了:
$ kubectl get pod -n kube-ops NAME READY STATUS RESTARTS AGE grafana-79477fbb7c-2mb84 1/1 Running 0 2m grafana-chown-k8zt7 0/1 Completed 0 2m
我们可以看到有一个状态为 Completed
的 Pod,这就是上面我们用来更改 grafana 目录权限的 Pod,是一个 Job 任务,所以执行成功后就退出了,状态变成了 Completed
,而上面的 grafana 的 Pod 也已经是 Running
状态了,可以查看下该 Pod 的日志确认下:
$ kubectl logs -f grafana-79477fbb7c-2mb84 -n kube-ops t=2018-11-14T19:57:31+0000 lvl=info msg="Starting Grafana" logger=server version=5.3.4 commit=69630b9 compiled=2018-11-13T12:19:12+0000 ...... logger=settings var="GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin" t=2018-11-14T19:57:31+0000 lvl=info msg="Config overridden from Environment variable" ...... t=2018-11-14T19:57:32+0000 lvl=info msg="Initializing Stream Manager" t=2018-11-14T19:57:32+0000 lvl=info msg="HTTP Server Listen" logger=http.server address=0.0.0.0:3000 protocol=http subUrl= socket=
看到上面的日志信息就证明我们的 grafana 的 Pod 已经正常启动起来了。这个时候我们可以查看 Service 对象:
$ kubectl get svc -n kube-ops NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE grafana NodePort 10.97.46.27 <none> 3000:30105/TCP 1h
现在我们就可以在浏览器中使用 http://<任意节点IP:30105>
来访问 grafana 这个服务了:
由于上面我们配置了管理员的,所以第一次打开的时候会跳转到登录界面,然后就可以用上面我们配置的两个环境变量的值来进行登录了,登录完成后就可以进入到下面 Grafana 的首页:
配置
在上面的首页中我们可以看到已经安装了 Grafana,接下来点击 Add data source
进入添加数据源界面。
数据源
我们这个地方配置的数据源是 Prometheus,所以选择这个 Type 即可,给改数据源添加一个 name:prometheus-ds,最主要的是下面 HTTP
区域是配置数据源的访问模式。
访问模式是用来控制如何处理对数据源的请求的:
- 服务器(Server)访问模式(默认):所有请求都将从浏览器发送到 Grafana 后端的服务器,后者又将请求转发到数据源,通过这种方式可以避免一些跨域问题,其实就是在 Grafana 后端做了一次转发,需要从Grafana 后端服务器访问该 URL。
- 浏览器(Browser)访问模式:所有请求都将从浏览器直接发送到数据源,但是有可能会有一些跨域的限制,使用此访问模式,需要从浏览器直接访问该 URL。
由于我们这个地方 Prometheus 通过 NodePort 的方式的对外暴露的服务,所以我们这个地方是不是可以使用浏览器访问模式直接访问 Prometheus 的外网地址,但是这种方式显然不是最好的,相当于走的是外网,而我们这里 Prometheus 和 Grafana 都处于 kube-ops 这同一个 namespace 下面,是不是在集群内部直接通过 DNS 的形式就可以访问了,而且还都是走的内网流量,所以我们这里用服务器访问模式显然更好,数据源地址: http://prometheus:9090
(因为在同一个 namespace 下面所以直接用 Service 名也可以),然后其他的配置信息就根据实际情况了,比如 Auth 认证,我们这里没有,所以跳过即可,点击最下方的 Save & Test
提示成功证明我们的数据源配置正确:
数据源添加完成后,就可以来添加 Dashboard 了。
Dashboard
同样,切换到主页,我们可以根据自己的需求手动新建一个 Dashboard,除此之外,grafana 的官方网站上还有很多公共的 Dashboard 可以供我们使用,我们这里可以使用 Kubernetes cluster monitoring (via Prometheus)(dashboard id 为162) 这个 Dashboard 来展示 Kubernetes 集群的监控信息,在左侧侧边栏 Create 中点击 import
导入:
我们可以将上面编号 162
的 dashboard 下载到本地,然后这里重新上传即可,也可以在上面的文本框中直接输入 162
编号回车即可,导入这个 dashboard:
需要注意的是在执行上面的 import 之前要记得选择我们的 prometheus-ds
这个名字的数据源,执行 import
操作,就可以进入到 dashboard 页面:
我们可以看到 dashboard 页面上出现了很多漂亮的图表,但是看上去数据不正常,这是因为这个 dashboard 里面需要的数据指标名称和我们 Prometheus 里面采集到的数据指标不一致造成的,比如,第一个 Cluster memory usage(集群内存使用情况)
,我们可以点击标题 -> Edit,进入编辑这个图表的编辑页面:
进入编辑页面我们就可以看到这个图表的查询语句:
(sum(node_memory_MemTotal) - sum(node_memory_MemFree+node_memory_Buffers+node_memory_Cached) ) / sum(node_memory_MemTotal) * 100
这就是我们之前在 Prometheus 里面查询的 promQL
语句,我们可以将上面的查询语句复制到 Prometheus 的 Graph 页面进行查询,其实可以预想到是没有对应的数据的,因为我们用 node_exporter
采集到的数据指标不是 node_memory_MemTotal
关键字,而是 node_memory_MemTotal_bytes
,将上面的 promQL
语句做相应的更改:
(sum(node_memory_MemTotal_bytes) - sum(node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes)) / sum(node_memory_MemTotal_bytes) * 100
这个语句的意思就是 (整个集群的内存-(整个集群剩余的内存以及Buffer和Cached))/整个集群的内存
,简单来说就是总的集群内存使用百分比。将上面 grafana 的 promQL
语句替换掉,就可以看到图表正常了:
同样的,我们可以更改后面的 CPU 和 FileSystem 的使用率:
同样下面的 Pod CPU Usage
用来展示 Pod CPU 的使用情况,对应的 promQL
语句如下,根据 pod_name 来进行统计:
sum by (pod_name)(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="", pod_name!=""}[1m]))
按照上面的方法替换 grafana 中的 dashboard 图表中的查询语句:
其他的也按照我们的实际需求重新编辑下就可以,下图是最终整个 dashboard 的效果图:
最后要记得保存这个 dashboard,下面的链接是我修改后的 dashboard json 文件地址,你可以直接下载下来导入到 grafana 当中,当然你也可以根据实际情况进行相应的更改: k8s-cluster-grafana-dashboard.json 。
除此之外,我们也可以前往 grafana dashboard 的页面去搜索其他的关于 Kubernetes 的监控页面,地址: https://grafana.com/dashboards ,比如id 为747和741的这两个 dashboard。
插件
上面是我们最常用的 grafana 当中的 dashboard 的功能的使用,然后我们也可以来进行一些其他的系统管理,比如添加用户,为用户添加权限等等,我们也可以安装一些其他插件,比如 grafana 就有一个专门针对 Kubernetes 集群监控的插件: grafana-kubernetes-app
要安装这个插件,需要到 grafana 的 Pod 里面去执行安装命令:
$ kubectl get pods -n kube-ops NAME READY STATUS RESTARTS AGE grafana-79477fbb7c-v4prs 1/1 Running 0 23m $ kubectl exec -it grafana-79477fbb7c-v4prs /bin/bash -n kube-ops grafana@grafana-79477fbb7c-v4prs:/usr/share/grafana$ grafana-cli plugins install grafana-kubernetes-app installing grafana-kubernetes-app @ 1.0.1 from url: https://grafana.com/api/plugins/grafana-kubernetes-app/versions/1.0.1/download into: /var/lib/grafana/plugins ✔ Installed grafana-kubernetes-app successfully Restart grafana after installing plugins . <service grafana-server restart> grafana@grafana-79477fbb7c-v4prs:/usr/share/grafana$
安装完成后需要重启 grafana 才会生效,我们这里直接删除 Pod,重建即可,然后回到 grafana 页面中,切换到 plugins 页面可以发现下面多了一个 Kubernetes 的插件,点击进来启用即可,然后点击 Next up
旁边的链接配置集群
这里我们可以添加一个新的 Kubernetes 集群,这里需要填写集群的访问地址: https://kubernetes.default
,然后比较重要的是集群访问的证书,勾选上 TLS Client Auth
和 With CA Cert
这两项。
集群访问的证书文件,用我们访问集群的 kubectl 的配置文件中的证书信息(~/.kube/config)即可,其中属性 certificate-authority-data
、 client-certificate-data
、 client-key-data
就对应这 CA 证书、Client 证书、Client 私钥,不过 config 文件里面的内容是 base64
编码过后的,所以我们这里填写的时候要做 base64
解码。
另外需要将解码过后的 \n
换成换行符,不然认证会失败。
配置完成后,可以直接点击 Deploy
(实际上前面的课程中我们都已经部署过相关的资源了),然后点击 Save
,就可以获取到集群的监控资源信息了。
可以看到上面展示了整个集群的状态,可以查看上面的一些 Dashboard:
报警
grafana 4 版本以上就支持了报警功能,这使得我们利用 grafana 作为监控面板更为完整,因为报警是监控系统中必不可少的环节,grafana 支持很多种形式的报警功能,比如 email、钉钉、slack、webhook 等等,我们这里来测试下 email 和 钉钉。
email 报警
要启用 email 报警需要在启动配置文件中 /etc/grafana/grafan.ini
开启 SMTP 服务,我们这里同样利用一个 ConfigMap 资源对象挂载到 grafana Pod 中:(grafana-cm.yaml)
apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: grafana-config namespace: kube-ops data: grafana.ini: | [server] root_url = http://<你grafana的url地址> [smtp] enabled = true host = smtp.163.com:25 user = ych_1024@163.com password = <邮箱密码> skip_verify = true from_address = ych_1024@163.com [alerting] enabled = true execute_alerts = true
上面配置了我的 163 邮箱,开启报警功能,当然我们还得将这个 ConfigMap 文件挂载到 Pod 中去:
volumeMounts: - mountPath: "/etc/grafana" name: config volumes: - name: config configMap: name: grafana-config
创建 ConfigMap 对象,更新 Deployment:
$ kubectl create -f grafana-cm.yaml $ kubectl apply -f grafana-deploy.yaml
更新完成后,在 grafana 的 webui 中 Alert
页面测试邮件报警:
发送测试后,正常情况下就可以收到测试报警邮件:
钉钉报警
上面我们也说了 grafana 也是支持钉钉报警的,在钉钉群里面添加群机器人,选择最后的自定义机器人:
添加完成后可以得到一个 webhook 的地址,然后将这个 webhook 地址添加到上面 grafana webui 的报警测试页面进行测试,就可以在钉钉群里面收到报警测试信息了:
配置
目前只有 Graph 支持报警功能,所以我们选择 Graph 相关图表,点击编辑,进入 Graph 编辑页面可以看到有一个 Alert 模块,切换过来创建报警:
然后配置相关参数:
- 1、Alert 名称,可以自定义。
- 2、执行的频率,这里我选择每60s检测一次。
- 3、判断标准,默认是 avg,这里是下拉框,自己按需求选择。
- 4、query(A,5m,now),字母A代表选择的metrics 中设置的 sql,也可以选择其它在 metrics中设置的,但这里是单选。
5m
代表从现在起往之前的五分钟,即5m
之前的那个点为时间的起始点,now
为时间的结束点,此外这里可以自己手动输入时间。 - 5、设置的预警临界点,这里手动输入,和6是同样功能,6可以手动移动,两种操作是等同的。
然后需要设置报警发送信息,点击侧边的 Notifications
:
其中 Send to
就是前面我们配置过的发送邮件和钉钉的报警频道的名称。
配置完成后需要保存下这个 graph,否则发送报警可能会失败,然后点击 Alert 区域的 Test Rule
可以来测试报警规则,然后邮件和钉钉正常来说就可以收到报警信息了。
邮件报警信息:
钉钉报警信息:
到这里就完成了使用 grafana 来展示 Kubernetes 集群的监控图表信息以及报警配置,但是我们明显可以感觉到 grafana 的优势在于图表的展示,报警功能有点弱,所以一般来说,在生产环境我们不会直接使用 grafana 的报警功能,更多的是使用功能更加强大的 AlertManager
,下节课我们再来和大家介绍了。
本文节选自 从Docker到Kubernetes进阶
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