- 本文档基于heapster 1.5.1和k8s 1.9.x,旧版文档请看heapster 1.4.3
Heapster
监控整个集群资源的过程:首先kubelet内置的cAdvisor收集本node节点的容器资源占用情况,然后heapster从kubelet提供的api采集节点和容器的资源占用,最后heapster 持久化数据存储到influxdb
中(也可以是其他的存储后端,Google Cloud Monitoring等)。
Grafana
则通过配置数据源指向上述 influxdb
,从而界面化显示监控信息。
访问 heapster release页面下载最新 release 1.5.1,参考目录heapster-1.5.1/deploy/kube-config/influxdb
,请在参考官方yaml文件的基础上使用本项目提供的yaml文件
安装比较简单 kubectl create -f /etc/ansible/manifests/heapster/
,主要讲一下注意事项
- 参数
- name: GF_SERVER_ROOT_URL
的设置要根据后续访问grafana的方式确定,如果使用 NodePort方式访问,必须设置成:value: /
;如果使用apiserver proxy方式,必须设置成value: /api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy/
kubernetes.io/cluster-service: 'true'
和type: NodePort
根据上述的访问方式设置,建议使用apiserver 方式,可以增加安全控制
- 需要配置 RBAC 把 ServiceAccount
heapster
与集群预定义的集群角色system:heapster
绑定,这样heapster pod才有相应权限去访问 apiserver
- influxdb 官方建议使用命令行或 HTTP API 接口来查询数据库,从 v1.1.0 版本开始默认关闭 admin UI, 从 v1.3.3 版本开始已经移除 admin UI 插件,如果你因特殊原因需要访问admin UI,请使用 v1.1.1 版本并使用configMap 配置开启它。参考heapster 1.4.3,具体配置yaml文件参考influxdb v1.1.1
$ kubectl get pods -n kube-system | grep -E 'heapster|monitoring'
heapster-3273315324-tmxbg 1/1 Running 0 11m
monitoring-grafana-2255110352-94lpn 1/1 Running 0 11m
monitoring-influxdb-884893134-3vb6n 1/1 Running 0 11m
检查Pods日志:
$ kubectl logs heapster-3273315324-tmxbg -n kube-system
$ kubectl logs monitoring-grafana-2255110352-94lpn -n kube-system
$ kubectl logs monitoring-influxdb-884893134-3vb6n -n kube-system
部署完heapster,使用上一步介绍方法查看kubernets dashboard 界面,就可以看到各 Nodes、Pods 的 CPU、内存、负载等利用率曲线图,如果 dashboard上还无法看到利用率图,使用以下命令重启 dashboard pod:
- 首先删除
kubectl scale deploy kubernetes-dashboard --replicas=0 -n kube-system
- 然后新建
kubectl scale deploy kubernetes-dashboard --replicas=1 -n kube-system
部署完heapster,直接使用 kubectl
客户端工具查看资源使用
# 查看node 节点资源使用情况
$ kubectl top node
# 查看各pod 的资源使用情况
$ kubectl top pod --all-namespaces
kubectl cluster-info | grep grafana
monitoring-grafana is running at https://x.x.x.x:6443/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
请参考上一步 访问dashboard同样的方式,使用证书或者密码认证(参照hosts文件配置,默认:用户admin 密码test1234),访问https://x.x.x.x:6443/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
即可,如图可以点击[Home]选择查看 Cluster
Pods
的监控图形
- 修改
Service
允许 type: NodePort - 修改
Deployment
中参数- name: GF_SERVER_ROOT_URL
为value: /
- 如果之前grafana已经运行,使用
kubectl replace --force -f /etc/ansible/manifests/heapster/grafana.yaml
重启 grafana插件
kubectl get svc -n kube-system|grep grafana
monitoring-grafana NodePort 10.68.135.50 <none> 80:5855/TCP 11m
然后用浏览器访问 http://NodeIP:5855
我们知道监控数据是存储到influxdb
中的,但是默认情况下influxdb.yaml
文件中存储使用的是emptyDir
类型,所以当influxdb POD被删除时,监控数据也就丢失了,以下是使用nfs持久化保存监控数据的例子。
环境准备一个nfs服务器,如果没有可以参考nfs-server创建。
PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC) 提供了方便的持久化卷;PV
是集群的存储资源,就像 node
是集群的计算资源,PV 可以静态或动态创建,这里使用静态方式创建;PVC
就是用来申请PV
资源,它可以直接挂载在POD
里面使用。更多知识请访问官网。根据你监控日志的多少和需保存时间需求创>建固定大小的PV
资源,例子:
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv-influxdb
spec:
capacity:
storage: 5Gi
accessModes:
- ReadWriteMany
volumeMode: Filesystem
persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
storageClassName: slow
nfs:
# 根据实际共享目录修改
path: /share
# 根据实际 nfs服务器地址修改
server: 192.168.1.208
使用PVC 替换 volumes emptyDir:{}
,创建PVC 如下:
kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
name: influxdb-claim
namespace: kube-system
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
volumeMode: Filesystem
resources:
requests:
storage: 3Gi
storageClassName: slow
- 注意
PV
是不区分namespace,而PVC
是区分namespace的
如果之前已经安装本项目创建了heapster
,请使用如下删除 influxdb POD
:
kubectl delete -f /etc/ansible/manifests/heapster/influxdb.yaml
然后使用如下命令新建持久化的 influxdb POD
:
kubectl create -f /etc/ansible/manifests/heapster/influxdb-with-pv/
- 1.查看集群
pv
pvc
情况
$ kubectl get pv
$ kubectl get pvc --all-namespaces
- 2.手动删除
influxdb
,半小时后再次创建,登陆grafana 确认历史数据是否还在。
# 删除 influxdb deploy
kubectl delete -f /etc/ansible/manifests/heapster/influxdb-with-pv/influxdb.yaml
# 等待半小时后重新创建
kubectl create -f /etc/ansible/manifests/heapster/influxdb-with-pv/influxdb.yaml