集群及应用监控

在前面的安装heapster插件章节,我们已经谈到Kubernetes本身提供了监控插件作为集群和容器监控的选择,但是在实际使用中,因为种种原因,再考虑到跟我们自身的监控系统集成,我们准备重新造轮子。

针对kubernetes集群和应用的监控,相较于传统的虚拟机和物理机的监控有很多不同,因此对于传统监控需要有很多改造的地方,需要关注以下三个方面:

  • Kubernetes集群本身的监控,主要是kubernetes的各个组件
  • kubernetes集群中Pod的监控,Pod的CPU、内存、网络、磁盘等监控
  • 集群内部应用的监控,针对应用本身的监控

Kubernetes集群中的监控

Kubernetes集群中的监控

跟物理机器和虚拟机的监控不同,在kuberntes集群中的监控复杂度更高一些,因为多了一个虚拟化层,当然这个跟直接监控docker容器又不一样,kubernetes在docker之上又抽象了一层service的概念。

在kubernetes中的监控需要考虑到这几个方面:

  • 应该给Pod打上哪些label,这些label将成为监控的metrics。
  • 当应用的Pod漂移了之后怎么办?因为要考虑到Pod的生命周期比虚拟机和物理机短的多,如何持续监控应用的状态?
  • 更多的监控项,kubernetes本身、容器、应用等。
  • 监控指标的来源,是通过heapster收集后汇聚还是直接从每台主机的docker上取?

容器的命名规则

首先我们需要清楚使用cAdvisor收集的数据的格式和字段信息。

当我们通过cAdvisor获取到了容器的信息后,例如访问${NODE_IP}:4194/api/v1.3/docker获取的json结果中的某个容器包含如下字段:

        "labels": {
            "annotation.io.kubernetes.container.hash": "f47f0602", 
            "annotation.io.kubernetes.container.ports": "[{\"containerPort\":80,\"protocol\":\"TCP\"}]", 
            "annotation.io.kubernetes.container.restartCount": "0", 
            "annotation.io.kubernetes.container.terminationMessagePath": "/dev/termination-log", 
            "annotation.io.kubernetes.container.terminationMessagePolicy": "File", 
            "annotation.io.kubernetes.pod.terminationGracePeriod": "30", 
            "io.kubernetes.container.logpath": "/var/log/pods/d8a2e995-3617-11e7-a4b0-ecf4bbe5d414/php-redis_0.log", 
            "io.kubernetes.container.name": "php-redis", 
            "io.kubernetes.docker.type": "container", 
            "io.kubernetes.pod.name": "frontend-2337258262-771lz", 
            "io.kubernetes.pod.namespace": "default", 
            "io.kubernetes.pod.uid": "d8a2e995-3617-11e7-a4b0-ecf4bbe5d414", 
            "io.kubernetes.sandbox.id": "843a0f018c0cef2a5451434713ea3f409f0debc2101d2264227e814ca0745677"
        },

这些信息其实都是kubernetes创建容器时给docker container打的Labels,使用docker inspect $conainer_name命令同样可以看到上述信息。

你是否想过这些label跟容器的名字有什么关系?当你在node节点上执行docker ps看到的容器名字又对应哪个应用的Pod呢?

在kubernetes代码中pkg/kubelet/dockertools/docker.go中的BuildDockerName方法定义了容器的名称规范。

这段容器名称定义代码如下:

// Creates a name which can be reversed to identify both full pod name and container name.
// This function returns stable name, unique name and a unique id.
// Although rand.Uint32() is not really unique, but it's enough for us because error will
// only occur when instances of the same container in the same pod have the same UID. The
// chance is really slim.
func BuildDockerName(dockerName KubeletContainerName, container *v1.Container) (string, string, string) {
    containerName := dockerName.ContainerName + "." + strconv.FormatUint(kubecontainer.HashContainerLegacy(container), 16)
    stableName := fmt.Sprintf("%s_%s_%s_%s",
        containerNamePrefix,
        containerName,
        dockerName.PodFullName,
        dockerName.PodUID)
    UID := fmt.Sprintf("%08x", rand.Uint32())
    return stableName, fmt.Sprintf("%s_%s", stableName, UID), UID
}

// Unpacks a container name, returning the pod full name and container name we would have used to
// construct the docker name. If we are unable to parse the name, an error is returned.
func ParseDockerName(name string) (dockerName *KubeletContainerName, hash uint64, err error) {
    // For some reason docker appears to be appending '/' to names.
    // If it's there, strip it.
    name = strings.TrimPrefix(name, "/")
    parts := strings.Split(name, "_")
    if len(parts) == 0 || parts[0] != containerNamePrefix {
        err = fmt.Errorf("failed to parse Docker container name %q into parts", name)
        return nil, 0, err
    }
    if len(parts) < 6 {
        // We have at least 5 fields. We may have more in the future.
        // Anything with less fields than this is not something we can
        // manage.
        glog.Warningf("found a container with the %q prefix, but too few fields (%d): %q", containerNamePrefix, len(parts), name)
        err = fmt.Errorf("Docker container name %q has less parts than expected %v", name, parts)
        return nil, 0, err
    }

    nameParts := strings.Split(parts[1], ".")
    containerName := nameParts[0]
    if len(nameParts) > 1 {
        hash, err = strconv.ParseUint(nameParts[1], 16, 32)
        if err != nil {
            glog.Warningf("invalid container hash %q in container %q", nameParts[1], name)
        }
    }

    podFullName := parts[2] + "_" + parts[3]
    podUID := types.UID(parts[4])

    return &KubeletContainerName{podFullName, podUID, containerName}, hash, nil
}

我们可以看到容器名称中包含如下几个字段,中间用下划线隔开,至少有6个字段,未来可能添加更多字段。

下面的是四个基本字段。

containerNamePrefix_containerName_PodFullName_PodUID

所有kubernetes启动的容器的containerNamePrefix都是k8s。

Kubernetes启动的docker容器的容器名称规范,下面以官方示例guestbook为例,Deployment 名为 frontend中启动的名为php-redis的docker容器的副本书为3。

Deployment frontend的配置如下:

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: frontend
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: guestbook
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: php-redis
        image: bj-xg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/gb-frontend:v4
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        env:
        - name: GET_HOSTS_FROM
          value: dns
        ports:
        - containerPort: 80

我们选取三个实例中的一个运行php-redis的docker容器。

k8s_php-redis_frontend-2337258262-154p7_default_d8a2e2dd-3617-11e7-a4b0-ecf4bbe5d414_0
  • containerNamePrefix:k8s
  • containerName:php-redis
  • podFullName:frontend-2337258262-154p7
  • computeHash:154p7
  • deploymentName:frontend
  • replicaSetName:frontend-2337258262
  • namespace:default
  • podUID:d8a2e2dd-3617-11e7-a4b0-ecf4bbe5d414

kubernetes容器命名规则解析,见下图所示。

kubernetes的容器命名规则示意图

使用Heapster进行集群监控

Heapster是kubernetes官方提供的监控方案,我们在前面的章节中已经讲解了如何部署和使用heapster,见安装Heapster插件

但是Grafana显示的指标只根据Namespace和Pod两层来分类,实在有些单薄,我们希望通过应用的label增加service这一层分类。架构图如下:

Heapster架构图(改进版)

在不改变原有架构的基础上,通过应用的label来区分不同应用的pod。

应用监控

Kubernetes中应用的监控架构如图:

应用监控架构图

这种方式有以下几个要点:

  • 访问kubernetes API获取应用Pod的IP和端口
  • Pod labels作为监控metric的tag
  • 直接访问应用的Pod的IP和端口获取应用监控数据
  • metrics发送到OWL中存储和展示

应用拓扑状态图

对于复杂的应用编排和依赖关系,我们希望能够有清晰的图标一览应用状态和拓扑关系,因此我们用到了Weaveworks开源的scope

安装scope

我们在kubernetes集群上使用standalone方式安装,详情参考Installing Weave Scope

使用scope.yaml文件安装scope,该服务安装在kube-system namespace下。

$ kubectl apply -f scope.yaml

创建一个新的Ingress:kube-system.yaml,配置如下:

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: traefik-ingress
  namespace: kube-system
spec:
  rules:
    - host: scope.weave.io
      http:
        paths:
        - path: /
          backend:
            serviceName: weave-scope-app
            servicePort: 80

执行kubectl apply -f kube-system.yaml后在你的主机上的/etc/hosts文件中添加一条记录:

172.20.0.119 scope.weave.io

在浏览器中访问scope.weave.io就可以访问到scope了,详见边缘节点配置

应用拓扑图

如上图所示,scope可以监控kubernetes集群中的一系列资源的状态、资源使用情况、应用拓扑、scale、还可以直接通过浏览器进入容器内部调试等。

参考

Monitoring in the Kubernetes Era

powered by Gitbook 该教程制作时间: 2018-01-05 20:58:50