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prometheus完整视频如下：

https://edu.51cto.com/sd/76993

什么是Prometheus Operator？

为了在Kubernetes中能够方便管理和部署Prometheus，我们使用ConfigMap管理Prometheus配置文件。每次对Prometheus配置文件进行升级时，我们需要手动移除已经运行的Pod实例，从而让Kubernetes可以使用最新的配置文件创建Prometheus。而如果当应用实例的数量更多时，通过手动的方式部署和升级Prometheus过程繁琐并且效率低下。从本质上来讲Prometheus属于是典型的有状态应用，而其有包含了一些自身特有的运维管理和配置管理方式。而这些都无法通过Kubernetes原生提供的应用管理概念实现自动化。为了简化这类应用程序的管理复杂度，CoreOS率先引入了Operator的概念，并且首先推出了针对在Kubernetes下运行和管理Etcd的Etcd Operator。并随后推出了Prometheus Operator。

Prometheus Operator工作原理

从概念上来讲Operator就是针对管理特定应用程序的，在Kubernetes基本的Resource和Controller的概念上，以扩展Kubernetes api的形式。帮助用户创建，配置和管理复杂的有状态应用程序。从而实现特定应用程序的常见操作以及运维自动化。在Kubernetes中我们使用Deployment、DamenSet，StatefulSet来管理应用Workload，使用Service，Ingress来管理应用的访问方式，使用ConfigMap和Secret来管理应用配置。我们在集群中对这些资源的创建，更新，删除的动作都会被转换为事件(Event)，Kubernetes的Controller Manager负责监听这些事件并触发相应的任务来满足用户的期望。这种方式我们成为声明式，用户只需要关心应用程序的最终状态，其它的都通过Kubernetes来帮助我们完成，通过这种方式可以大大简化应用的配置管理复杂度。而除了这些原生的Resource资源以外，Kubernetes还允许用户添加自己的自定义资源(Custom Resource)。并且通过实现自定义Controller来实现对Kubernetes的扩展。

如下所示，是Prometheus Operator的架构示意图：

Prometheus的本职就是一组用户自定义的CRD资源以及Controller的实现，Prometheus Operator负责监听这些自定义资源的变化，并且根据这些资源的定义自动化的完成如Prometheus Server自身以及配置的自动化管理工作。

Prometheus Operator能做什么？

要了解Prometheus  Operator能做什么，其实就是要了解Prometheus Operator为我们提供了哪些自定义的Kubernetes资源，列出了Prometheus Operator目前提供的️4类资源：

  • Prometheus：声明式创建和管理Prometheus Server实例；

  • ServiceMonitor：负责声明式的管理监控配置；

  • PrometheusRule：负责声明式的管理告警配置；

  • Alertmanager：声明式的创建和管理Alertmanager实例。

简言之，Prometheus Operator能够帮助用户自动化的创建以及管理Prometheus Server以及其相应的配置。

在k8s集群中部署Prometheus Operator

以下步骤均在k8s的master节点操作

在Kubernetes中安装Prometheus Operator非常简单，用户可以从以下地址中过去Prometheus Operator的源码：

git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git

上面git下来的是一个文件夹prometheus-operator，这个我已经打包成了一个压缩包，压缩包含有之后实验的所有文件，大家可以在百度网盘下载，然后上传到自己的k8s master节点，解压，参考下即可，压缩包在百度网盘地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/10klyCGya4bQxrmtpxqnyHQ 
提取码：cd33

这里，我们为Promethues Operator创建一个单独的命名空间monitoring：

kubectl create namespace monitoring

由于需要对Prometheus Operator进行RBAC授权，而默认的bundle.yaml中使用了default命名空间，因此，在安装Prometheus Operator之前需要先替换一下bundle.yaml文件中所有namespace定义，由default修改为monitoring。通过运行一下命令安装Prometheus Operator的Deployment实例：

cd prometheus-operator/

kubectl -n monitoring apply -f bundle.yaml

Prometheus Operator通过Deployment的形式进行部署，为了能够让Prometheus Operator能够监听和管理Kubernetes资源同时也创建了单独的ServiceAccount以及相关的授权动作。

查看Prometheus Operator部署状态，以确保已正常运行：

kubectl -n monitoring get pods

显示如下，说明pod部署成功：

NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-operator-5974fc7c56-7zr88   1/1     Running   0          63s

注：如果报错ImagePullBackOff，表示不能拉取prometheus-operator镜像，可以把prometheus-operator.tar.gz压缩包上传到k8s的node节点，手动解压即可

docker load -i prometheus-operator.tar.gz

镜像所在的百度网盘地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1zCFuQXVGrF3sdy8XiDGQMQ 
提取码：5hdu

然后再执行如下即可

kubectl -n monitoring delete -f bundle.yaml

kubectl -n monitoring apply -f bundle.yaml

创建Prometheus实例

当集群中已经安装Prometheus Operator之后，对于部署Prometheus Server实例就变成了声明一个Prometheus资源，如下所示，我们在Monitoring命名空间下创建一个Prometheus实例：

cat prometheus-inst.yaml

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: inst
  namespace: monitoring
spec:
  resources:
    requests:
      memory: 400Mi

将以上内容保存到prometheus-inst.yaml文件，并通过kubectl进行创建：

kubectl apply -f  prometheus-inst.yaml

此时，查看monitoring命名空间下的statefulsets资源，可以看到Prometheus Operator自动通过Statefulset创建的Prometheus实例：

kubectl -n monitoring get statefulset

显示如下，说明部署成功了：

NAME              READY   AGE
prometheus-inst   1/1     56s      50m

查看pod实例：

kubectl -n monitoring get pods

显示如下，说明部署成功了：

NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-inst-0                      3/3     Running   1          2m
prometheus-operator-5974fc7c56-7zr88   1/1     Running   0          50m

注：如果报错ErrImagePull，表示不能拉取prometheus镜像，可以把镜像压缩包prometheus-v2_17_2.tar.gz、prometheus-config-reloader_v0_39_0.tar.gz、configmap-reload_v0_3_0.tar.gz上传到k8s的node节点，手动解压：

docker load -i prometheus-v2_17_2.tar.gz

docker load -i prometheus-config-reloader_v0_39_0.tar.gz 

docker load -i configmap-reload_v0_3_0.tar.gz

镜像所在的百度网盘地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1zCFuQXVGrF3sdy8XiDGQMQ 
提取码：5hdu

然后再执行如下即可

kubectl delete  -f  prometheus-inst.yaml

kubectl apply  -f  prometheus-inst.yaml

为prometheus实例创建service，以便在浏览器访问：

cat prometheus-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: prometheus-operator
  name: prometheus-operator-svc
  namespace: monitoring
spec:
  ports:
  - name: operator
    port: 9090
    protocol: TCP
    targetPort: 9090
  selector:
    app: prometheus
    prometheus: inst
  sessionAffinity: None
  type: NodePort

更新yaml文件：

kubectl apply -f prometheus-service.yaml

查看service详细信息：

kubectl get svc -n monitoring

显示如下：

NAME                      TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
prometheus-operated       ClusterIP   None            <none>        9090/TCP         77m
prometheus-operator       ClusterIP   None            <none>        8080/TCP         126m
prometheus-operator-svc   NodePort    10.108.151.60   <none>        9090:31535/TCP   35s

看到最后一行prometheus-operator-svc的type类型是NodePort，在宿主机暴露的端口是31535，我们通过浏览器访问k8s的master  ip:31535即可访问到prometheus ui界面，我这里k8s的master节点ip是192.168.0.6，所以在浏览器访问http://192.168.0.6:31535/config，可以看到目前Operator创建了只包含基本配置的Prometheus实例：


使用ServiceMonitor管理监控配置

修改监控配置项也是Prometheus下常用的运维操作之一，为了能够自动化的管理Prometheus的配置，Prometheus Operator使用了自定义资源类型ServiceMonitor来描述监控对象的信息。这里我们首先在集群中部署一个示例应用，将以下内容保存到example-app.yaml，并使用kubectl命令行工具创建：

cat example-app.yaml

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: example-app
  labels:
    app: example-app
spec:
  selector:
    app: example-app
  ports:
  - name: web
    port: 8080
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: example-app
spec:
  selector:
    matchLabels:
       app: example-app
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: example-app
    spec:
      containers:
      - name: example-app
        image: fabxc/instrumented_app
        ports:
        - name: web
          containerPort: 8080

更新yaml文件：

kubectl apply -f example-app.yaml

示例应用会通过Deployment创建3个Pod实例，并且通过Service暴露应用访问信息。

kubectl get pods

显示如下：

NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
example-app-bb759dfcc-7njwm           1/1     Running   0          110s
example-app-bb759dfcc-8sl77           1/1     Running   0          110s
example-app-bb759dfcc-ckjqf           1/1     Running   0          110s

在本地通过port-forward访问任意Pod实例

kubectl port-forward deployments/example-app 8080:8080

访问本地的http://localhost:8080/metrics实例应用程序会返回以下样本数据：

curl localhost:8080/metrics

显示如下：

# HELP codelab_api_http_requests_in_progress The current number of API HTTP requests in progress.
# TYPE codelab_api_http_requests_in_progress gauge
codelab_api_http_requests_in_progress 3
# HELP codelab_api_request_duration_seconds A histogram of the API HTTP request durations in seconds.
# TYPE codelab_api_request_duration_seconds histogram
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.0001"} 0
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.00015000000000000001"} 0
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.00022500000000000002"} 0
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.0003375"} 0
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.00050625"} 0
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.000759375"} 0
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.0011390624999999999"} 0
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.0017085937499999998"} 0
codelab_api_request_duration_seconds_bucket{method="GET",path="/api/bar",status="200",le="0.0025628906249999996"} 0

为了能够让Prometheus能够采集部署在Kubernetes下应用的监控数据，在原生的Prometheus配置方式中，我们在Prometheus配置文件中定义单独的Job，同时使用kubernetes_sd定义整个服务发现过程。而在Prometheus Operator中，则可以直接声明一个ServiceMonitor对象，如下所示：

cat example-app-service-monitor.yaml

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: example-app
  namespace: monitoring
  labels:
    team: frontend
spec:
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - default
  selector:
    matchLabels:
      app: example-app
  endpoints:
  - port: web

通过定义selector中的标签定义选择监控目标的Pod对象，同时在endpoints中指定port名称为web的端口。默认情况下ServiceMonitor和监控对象必须是在相同Namespace下的。在本示例中由于Prometheus是部署在Monitoring命名空间下，因此为了能够关联default命名空间下的example对象，需要使用namespaceSelector定义让其可以跨命名空间关联ServiceMonitor资源。保存以上内容到example-app-service-monitor.yaml文件中，并通过kubectl创建：

kubectl create -f example-app-service-monitor.yaml

如果希望ServiceMonitor可以关联任意命名空间下的标签，则通过以下方式定义：

spec:
  namespaceSelector:
    any: true

如果监控的Target对象启用了BasicAuth认证，那在定义ServiceMonitor对象时，可以使用endpoints配置中定义basicAuth如下所示：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: example-app
  namespace: monitoring
  labels:
    team: frontend
spec:
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - default
  selector:
    matchLabels:
      app: example-app
  endpoints:
  - basicAuth:
      password:
        name: basic-auth
        key: password
      username:
        name: basic-auth
        key: user
    port: web

其中basicAuth中关联了名为basic-auth的Secret对象，用户需要手动将认证信息保存到Secret中:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: basic-auth
data:
  password: dG9vcg== # base64编码后的密码
  user: YWRtaW4= # base64编码后的用户名
type: Opaque

关联Promethues与ServiceMonitor

Prometheus与ServiceMonitor之间的关联关系使用serviceMonitorSelector定义，在Prometheus中通过标签选择当前需要监控的ServiceMonitor对象。修改prometheus-inst.yaml中Prometheus的定义如下所示： 为了能够让Prometheus关联到ServiceMonitor，需要在Pormtheus定义中使用serviceMonitorSelector，我们可以通过标签选择当前Prometheus需要监控的ServiceMonitor对象。修改prometheus-inst.yaml中Prometheus的定义如下所示：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: inst
  namespace: monitoring
spec:
  serviceMonitorSelector:
    matchLabels:
      team: frontend
  resources:
    requests:
      memory: 400Mi

将对Prometheus的变更应用到集群中：

$ kubectl -n monitoring apply -f prometheus-inst.yaml

此时，在浏览http://192.168.0.6:31535/config查看Prometheus配置信息，我们会惊喜的发现Prometheus中配置文件自动包含了一条名为monitoring/example-app/0的Job配置：

global:
  scrape_interval: 30s
  scrape_timeout: 10s
  evaluation_interval: 30s
  external_labels:
    prometheus: monitoring/inst
    prometheus_replica: prometheus-inst-0
alerting:
  alert_relabel_configs:
  - separator: ;
    regex: prometheus_replica
    replacement: $1
    action: labeldrop
rule_files:
- /etc/prometheus/rules/prometheus-inst-rulefiles-0/*.yaml
scrape_configs:
- job_name: monitoring/example-app/0
  honor_timestamps: true
  scrape_interval: 30s
  scrape_timeout: 10s
  metrics_path: /metrics
  scheme: http
  kubernetes_sd_configs:
  - role: endpoints
    namespaces:
      names:
      - default
  relabel_configs:
  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_label_app]
    separator: ;
    regex: example-app
    replacement: $1
    action: keep
  - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_port_name]
    separator: ;
    regex: web
    replacement: $1
    action: keep
  - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_address_target_kind, __meta_kubernetes_endpoint_address_target_name]
    separator: ;
    regex: Node;(.*)
    target_label: node
    replacement: ${1}
    action: replace
  - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_address_target_kind, __meta_kubernetes_endpoint_address_target_name]
    separator: ;
    regex: Pod;(.*)
    target_label: pod
    replacement: ${1}
    action: replace
  - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
    separator: ;
    regex: (.*)
    target_label: namespace
    replacement: $1
    action: replace
  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
    separator: ;
    regex: (.*)
    target_label: service
    replacement: $1
    action: replace
  - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
    separator: ;
    regex: (.*)
    target_label: pod
    replacement: $1
    action: replace
  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
    separator: ;
    regex: (.*)
    target_label: job
    replacement: ${1}
    action: replace
  - separator: ;
    regex: (.*)
    target_label: endpoint
    replacement: web
    action: replace

不过，如果细心的读者可能会发现，虽然Job配置有了，但是Prometheus的Target中并没包含任何的监控对象。查看Prometheus的Pod实例日志，可以看到如下信息：

level=error ts=2018-12-15T12:52:48.452108433Z caller=main.go:240 component=k8s_client_runtime err="github.com/prometheus/prometheus/discovery/kubernetes/kubernetes.go:300: Failed to list *v1.Endpoints: endpoints is forbidden: User \"system:serviceaccount:monitoring:default\" cannot list endpoints in the namespace \"default\""

自定义ServiceAccount

由于默认创建的Prometheus实例使用的是monitoring命名空间下的default账号，该账号并没有权限能够获取default命名空间下的任何资源信息。

为了修复这个问题，我们需要在Monitoring命名空间下为创建一个名为Prometheus的ServiceAccount，并且为该账号赋予相应的集群访问权限。

cat prometheus-rbac.yaml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes
  - services
  - endpoints
  - pods
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: [""]
  resources:
  - configmaps
  verbs: ["get"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
  verbs: ["get"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: monitoring

将以上内容保存到prometheus-rbac.yaml文件中，并且通过kubectl创建相应资源：

kubectl -n monitoring apply -f prometheus-rbac.yaml

在完成ServiceAccount创建后，修改prometheus-inst.yaml，并添加ServiceAccount如下所示：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: inst
  namespace: monitoring
spec:
  serviceAccountName: prometheus
  serviceMonitorSelector:
    matchLabels:
      team: frontend
  resources:
    requests:
      memory: 400Mi

保存Prometheus变更到集群中：

kubectl -n monitoring apply -f prometheus-inst.yaml

等待Prometheus Operator完成相关配置变更后，此时查看Prometheus，我们就能看到当前Prometheus已经能够正常的采集实例应用的相关监控数据了。

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