prometheus 是 Google 内部监控报警系统的开源版本，是 Google SRE 思想在其内部不断完善的产物，它的存在是为了更快和高效的发现问题，快速的接入速度，简单灵活的配置都很好的解决了这一切。
https://github.com/cnych/kubeapp/tree/master/prometheus

第一部分：prometheus安装
prometheus的安装方式有很多，为了兼容k8s环境，我们将prometheus搭建在k8s环境里

我在这里prometheus采用nfs挂载方式来存储数据，同时使用configMap管理配置文件。并且我们将所有的prometheus存储在kube-system

#建议将所有的prometheus yaml文件存在一块

mkdir /opt/prometheus -p && cd /opt/prometheus

#生成配置文件

cat >> prometheus.configmap.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: kube-system
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 15s
      scrape_timeout: 15s
    scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'
      static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
EOF

配置文件解释（这里的configmap实际上就是prometheus的配置）
上面包含了3个模块global、rule_files和scrape_configs
其中global模块控制Prometheus Server的全局配置
scrape_interval:表示prometheus抓取指标数据的频率，默认是15s，我们可以覆盖这个值
evaluation_interval:用来控制评估规则的频率，prometheus使用规则产生新的时间序列数据或者产生警报
rule_files模块制定了规则所在的位置，prometheus可以根据这个配置加载规则，用于生产新的时间序列数据或者报警信息，当前我们没有配置任何规则，后期会添加
scrape_configs用于控制prometheus监控哪些资源。由于prometheus通过http的方式来暴露它本身的监控数据，prometheus也能够监控本身的健康情况。在默认的配置有一个单独的job，叫做prometheus，它采集prometheus服务本身的时间序列数据。这个job包含了一个单独的、静态配置的目标；监听localhost上的9090端口。
prometheus默认会通过目标的/metrics路径采集metrics。所以，默认的job通过URL：http://localhost:9090/metrics采集metrics。收集到时间序列包含prometheus服务本身的状态和性能。如果我们还有其他的资源需要监控，可以直接配置在该模块下即可
我们这里暂时只配置了对 prometheus 的监控，然后创建该资源对象：
执行创建

 kubectl create -f prometheus.configmap.yaml
configmap/prometheus-config created

查一下POD状态

 kubectl get configmaps -n kube-system |grep prometheus
prometheus-config                    1      2m23s

配置文件创建完成，如果以后我们有新的资源需要被监控，我们只需要将ConfigMap对象更新即可，现在我们开始创建prometheus的Pod资源

cat >>prometheus.deploy.yaml <<EOF
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-system
  labels:
    app: prometheus
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      serviceAccountName: prometheus
      containers:
      - image: prom/prometheus:v2.4.3
        name: prometheus
        command:
        - "/bin/prometheus"
        args:
        - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
        - "--storage.tsdb.path=/prometheus"
        - "--storage.tsdb.retention=30d"
        - "--web.enable-admin-api"  # 控制对admin HTTP API的访问，其中包括删除时间序列等功能
        - "--web.enable-lifecycle"  # 支持热更新，直接执行localhost:9090/-/reload立即生效
        ports:
        - containerPort: 9090
          protocol: TCP
          name: http
        volumeMounts:
        - mountPath: "/prometheus"
          subPath: prometheus
          name: data
        - mountPath: "/etc/prometheus"
          name: config-volume
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 512Mi
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 512Mi
      securityContext:
        runAsUser: 0
      volumes:
      - name: data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: prometheus
      - configMap:
          name: prometheus-config
        name: config-volume
EOF

在启动程序的时候，除了指定prometheus.yaml(configmap)以外，还通过storage.tsdb.path指定了TSDB数据的存储路径、通过storage.tsdb.rentention设置了保留多长时间的数据，还有下面的web.enable-admin-api参数可以用来开启对admin api的访问权限，参数web.enable-lifecyle用来开启支持热更新，有了这个参数之后，prometheus.yaml(configmap)文件只要更新了，通过执行localhost:9090/-/reload就会立即生效
我们添加了一行securityContext，，其中runAsUser设置为0，这是因为prometheus运行过程中使用的用户是nobody，如果不配置可能会出现权限问题

NFS搭建步骤

for i in 192.168.43.161 192.168.43.162 192.168.43.163 192.168.43.164;do ssh root@$i "yum install nfs-utils rpcbind -y";done

192.168.43.164（NFS server ）其它节点挂载
NFS服务器操作如下

mkdir -p /data/k8s 
systemctl start rpcbind
systemctl enable rpcbind
systemctl enable nfs
echo "/data/k8s  192.168.43.0/24(rw,no_root_squash,sync)" >>/etc/exports

#IP改成网段
其他k8s节点直接启动rpcbind并且挂载目录就可以

systemctl start rpcbind
systemctl enable rpcbind
mkdir /data/k8s -p
mount -t nfs 192.168.43164:/data/k8s /data/k8s

#创建完成，测试一下
prometheus.yaml文件对应的ConfigMap对象通过volume的形式挂载进Pod，这样ConfigMap更新后，对应的pod也会热更新，然后我们在执行上面的reload请求，prometheus配置就生效了。除此之外，对了将时间数据进行持久化，我们将数据目录和一个pvc对象进行了绑定，所以我们需要提前创建pvc对象

cat >>prometheus-volume.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: prometheus
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
  nfs:
    server: 192.168.43。164
    path: /data/k8s
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-system
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
EOF

#nfs
server nfs服务器ip
path 挂载点，提前挂在好，确保可以写入
关于NFS配置挂载目录的之类的就不介绍了，注意好权限，前期允许所有用户创建文件
这里通过一个简单的NFS作为存储后端创建一个pv & pvc

# kubectl create -f prometheus-volume.yaml
persistentvolume/prometheus created
persistentvolumeclaim/prometheus created

创建完，看一下状态

 kubectl get pvc --all-namespaces
NAMESPACE     NAME         STATUS   VOLUME       CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
kube-system   prometheus   Bound    prometheus   10Gi       RWO                           47s

 kubectl get pv prometheus
NAME         CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM                    STORAGECLASS   REASON   AGE
prometheus   10Gi       RWO            Recycle          Bound    kube-system/prometheus                           51s

我创建的pv和pvc大小都是10g，只是测试存储为10g。线上可以修改为200或者更多，一般prometheus数据保留15-30天就可以，如果数据量过大建议使用TSBD分布式存储
我们这里还需要创建rbac认证，因为prometheus需要访问k8s集群内部的资源

cat >>prometheus-rbac.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  - services
  - endpoints
  - pods
  - nodes/proxy
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - configmaps
  - nodes/metrics
  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: kube-system
EOF

由于我们要获取的资源，在每一个namespace下面都有可能存在，所以我们这里使用的是ClusterRole的资源对象，nonResourceURLs是用来对非资源型metrics进行操作的权限声明
创建rbac文件

# kubectl create -f prometheus-rbac.yaml
serviceaccount/prometheus created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created

我们将ConfigMap volume rbac 创建完毕后，就可以创建prometheus.deploy.yaml了，运行prometheus服务

# kubectl create -f prometheus.deploy.yaml
deployment.extensions/prometheus created
[root@abcdocker prometheus]# kubectl get pod -n kube-system |grep prometheus
prometheus-dd856f675-jn9v2              1/1     Running            0          15s

#这里1/1 状态为Running即可
现在我们prometheus服务状态是已经正常了，但是我们在浏览器是无法访问prometheus的 webui服务。那么我们还需要创建一个service

cat >>prometeheus-svc.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
  namespace: kube-system
  labels:
    app: prometheus
spec:
  selector:
    app: prometheus
  type: NodePort
  ports:
    - name: web
      port: 9090
      targetPort: http
EOF

为了方便测试，我这里使用的是NodePort，我们也可以创建一个Ingress对象使用域名访问

# kubectl create -f prometeheus-svc.yaml
service/prometheus created
[root@abcdocker prometheus]# kubectl get svc -n kube-system |grep prometheus
prometheus             NodePort    10.101.143.162           9090:32331/TCP           18s

这里定义的端口为32331,我们直接在浏览器上任意节点输入ip+端口即可

我们可以查看一下当前监控规则
默认prometheus会监控自己
Status–>Targets
查看一下数据，是否收集到数据,prometheus安装完成

---

第二部分：Grafana
由于Prometheus自带的web Ui图标功能相对较弱，所以一般情况下我们会使用一个第三方的工具来展示这些数据
Grafana介绍
grafana 是一个可视化面包，有着非常漂亮的图片和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形化编辑器，支持Graphite、Zabbix、InfluxDB、Prometheus、OpenTSDB、Elasticasearch等作为数据源，比Prometheus自带的图标展示功能强大很多，更加灵活，有丰富的插件
我们这里使用deployment持久化安装grafana

cat >>grafana_deployment.yaml <<EOF
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: grafana
  namespace: kube-system
  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: abcdocker
        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: 300m
            memory: 1024Mi
          requests:
            cpu: 300m
            memory: 1024Mi
        volumeMounts:
        - mountPath: /var/lib/grafana
          subPath: grafana
          name: storage
      securityContext:
        fsGroup: 472
        runAsUser: 472
      volumes:
      - name: storage
        persistentVolumeClaim:
          claimName: grafana
EOF

这里使用了grafana 5.3.4的镜像，添加了监控检查、资源声明，比较重要的变量是GF_SECURITY_ADMIN_USER和GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD为grafana的账号和密码。
由于grafana将dashboard、插件这些数据保留在/var/lib/grafana目录下，所以我们这里需要做持久化，同时要针对这个目录做挂载声明，由于5.3.4版本用户的userid和groupid都有所变化，所以这里添加了一个securityContext设置用户ID

现在我们添加一个pv和pvc用于绑定grafana

cat >>grafana_volume.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: grafana
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
  nfs:
    server: 10.4.82.138
    path: /data/k8s
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: grafana
  namespace: kube-system
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
EOF

这里配置依旧使用NFS进行挂载使用
现在我们还需要创建一个service，使用NodePort

cat >>grafana_svc.yaml<<EOF
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: grafana
  namespace: kube-system
  labels:
    app: grafana
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 3000
  selector:
    app: grafana
EOF

由于5.1(可以选择5.1之前的docker镜像，可以避免此类错误)版本后groupid更改，同时我们将/var/lib/grafana挂载到pvc后，目录拥有者可能不是grafana用户，所以我们还需要添加一个Job用于授权目录

cat grafana_job.yaml <<EOF
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: grafana-chown
  namespace: kube-system
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
EOF

这里使用一个busybox镜像将/var/lib/grafana目录修改为权限472
#需要先创建pv和pvc (这里是需要安装顺序来创建)

kubectl create -f grafana_volume.yaml
kubectl create -f grafana_job.yaml
kubectl create -f grafana_deployment.yaml
kubectl create -f grafana_svc.yaml

创建完成后我们打开grafana的dashboard界面

# kubectl get svc -n kube-system |grep grafana
grafana                NodePort    10.98.192.213            3000:32452/TCP           9h

然后我们在任意集群中的节点访问端口为32452
这里的集群密码就是上面我们创建deployment里面设置的变量，我这里用户设置为admin密码abcdocker

登陆到grafana就显示到了我们的引导界面

第一次创建grafana需要添加数据源

类型选择prometheus

这里的地址我们填写下面的url
http://prometheus.kube-system.svc.cluster.local:9090
这里的prometheus代表service名称
kube-system代表命名空间

这里的Access配置要说明一下
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。

我们可以检查一下数据源是否配置成功

数据源添加完毕后，接下来添加New dashboard

这里我们可以自定义模板，或者可以使用别人写好的模板 （写好的模板后面是需要我们自己修改的）

grafana提供了很多模板，类似和docker镜像仓库一下。导入模板也极其简单。点击上方的Dashboard

下载模板
https://grafana.com/dashboards/