工作中使用kub-prometheus整理的一些指标项

k8s版本和prometheus版本可能会有不同，官网提供的标准指标说明，但指代的不是很明确，官方地址官网指标说明

pod指标

配置的最大内存：kube_pod_container_resource_limits_memory_bytes{namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”}

配置的最大cpu：kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores{namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”}

内存使用率：sum(container_memory_working_set_bytes{namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”})by(pod)/sum(container_spec_memory_limit_bytes{namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”})by (pod)*100

cpu利用率：node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate{namespace=“qiaofeng-namespace”,container=“example-app”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”}*100

一、cpu/内存/负载

1. cpu

• 配置的最大cpu：kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores{namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”}
• cpu使用率：

node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate{namespace=“qiaofeng-namespace”,container=“example-app”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”}*100

2. 内存

• 配置的最大内存(0表示没有配置)：kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores{namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”}
• 内存使用率: node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate{namespace=“qiaofeng-namespace”,container=“example-app”,pod=“example-app-5467f47778-ktzgn”}*100

3. 系统平均负载–（低版本的k8s好像没这个指标）

• 1m间隔：container_cpu_load_average_10s{}

• 10m间隔：container_cpu_load_average_10s{}

• 15m间隔：container_cpu_load_average_10s{}

  建议根据查询的步长来选择间隔时长

三、网络

1. 网络接收（流入）

• 接收字节的累积计数变化量：idelta(container_network_receive_bytes_total{interface=“eth0”,namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}[1m])
• 接收数据包的累积计数变化量：idelta(container_network_receive_packets_total{interface=“eth0”,namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}[1m])
• 接收时遇到的错误累计数变化量：idelta(container_network_receive_errors_total{interface=“eth0”,namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}[1m])
• 接收时丢弃的数据包的累积变化量：idelta(container_network_receive_packets_dropped_total{interface=“eth0”,namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}[1m])

2. 网络传输（流出）

• 传输字节的累积计数变化量：idelta(container_network_transmit_bytes_total{interface=“eth0”,namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}[1m])

• 传输数据包的累积计数变化量：idelta(container_network_transmit_packets_total{interface=“eth0”,namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}[1m])

• 传输时遇到的错误累积计数变化量：idelta(container_network_transmit_errors_total{interface=“eth0”,namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}[1m])

• 传输时丢弃的数据包的累积计数变化量：idelta(container_network_transmit_packets_dropped_total{interface=“eth0”,namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}[1m])

3. 线程数

• 容器内运行的线程数：container_threads{namespace=“qiaofeng-namespace”,pod=“example-app-5849f9c9b-l7k8z”}
• 容器最大线程数：没读到该指标

jvm指标项

1. 应用基本信息

• 项目运行状态：up{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}
• 项目运行时长(毫秒)：java_lang_Runtime_Uptime{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}
• 项目start时刻(秒): process_start_time_seconds{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}
• jdk版本：jvm_info{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}

2. 堆内存

• 配置的最大堆内内存(Max Heap): jvm_memory_bytes_max{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod", area="heap"}
• 配置的最大堆外内存，没配置返回-1(Max NoHeap): jvm_memory_bytes_max{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",area="nonheap"}
• 已使用堆内内存(Used_Heap) ： jvm_memory_bytes_used{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",area="heap"}
• 已使用堆外内存(Used_Heap) ： jvm_memory_bytes_used{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",area="noheap"}

3. jvm cpu

• 获取所在操作系统cpu百分比(system cpu Ratio)： java_lang_OperatingSystem_SystemCpuLoad{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"} * 100
• ***应用所使用的cpu百分比(process cpu Ratio)： java_lang_OperatingSystem_ProcessCpuLoad{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"} * 100
• ***应用所操作系统的cpu核数(System Cpus Count)： java_lang_OperatingSystem_AvailableProcessors{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}
• ***应用所在操作系统的cpu使用率(System Cpus Ratio)： java_lang_OperatingSystem_SystemCpuLoad{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}

4. jvm Total gc

• YGC 总次数(Total YGC)：jvm_gc_collection_seconds_count{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",gc="Copy"}
• FGC 总次数(Total FGC)：jvm_gc_collection_seconds_count{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",gc="MarkSweepCompact"}

5. jvm Count gcTime

• YGCT 总耗时-秒级别(Count YGCT)：jvm_gc_collection_seconds_sum{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",gc="Copy"}
• FGCT总耗时-秒级别(Count FGCT)：jvm_gc_collection_seconds_sum{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",gc="MarkSweepCompact"}

6. jvm Increment Gc Count 增量信息，

• 某时段发生的YGC总次数(Increment YGC Count ): idelta(jvm_gc_collection_seconds_count{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",gc="Copy"}[1m])
• 某时段发生的FGC总次数(Increment FGC Count)-数据粒度前端传: idelta(jvm_gc_collection_seconds_count{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",gc="MarkSweepCompact"}[1m])
• 某个时间段YGC增量的总时长) ( Increment YGC Time)： idelta(jvm_gc_collection_seconds_sum{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",gc="Copy"}[1m])
• 某个时间段FGC增量的总时长) ( Increment FGC Time)： idelta(jvm_gc_collection_seconds_sum{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod",gc="Copy"}[1m])

7. Threads 线程

• 线程数峰值-感觉没啥用： jvm_threads_peak{namespace="$namespace",service="$service",pod="$pod"}

• 当前线程数： jvm_threads_current{namespace="$namespace",service="$service",pod="$pod"}

• jvm后台线程数守护线程数：jvm_threads_daemon{namespace="$namespace",service="$service",pod="$pod"}

• 死锁线程数量： jvm_threads_deadlocked{namespace="$namespace",service="$service",pod="$pod"}

• 获取某个状态的线程数–可以单开一个坐标轴，包含

• 

8. classes

• 获取当前jvm已加载数量：jvm_classes_loaded
• 从jvm运行开始加载的类的数量，这是一个Counter指标，递增：jvm_classes_loaded_total
• 获取每段时间加载的类数量： idelta(jvm_classes_loaded_total{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}[1m])
• jvm运行后卸载的类数量，这是一个Counter指标: jvm_classes_unloaded_total{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}
• 获取每段时间卸载类数量：idelta(jvm_classes_unloaded_total{namespace="$namespace", service="$service", pod="$pod"}[1m])

9）堆外内存之nio缓存内存(DirectByteBuffer)

获取分配的缓冲区大小：jvm_buffer_pool_capacity_bytes{pool=“direct”}

获取已经使用缓存区大小：jvm_buffer_pool_used_buffers{pool=“direct”}