Kubernetes技术分析之监控

Kubernetes技术分析之监控

作者：吴龙辉 2015-08-10 14:41:39

云计算 监控是运维的根基，是非常重要的一环，对此Kubernete提供了平台本身以及应用的监控，本文介绍 Kubernetes中2个主要的监控模块cAdvisor 和Heapster 。

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Docker的流行激活了一直不温不火的PaaS，随着而来的是各类Micro-PaaS的出现，Kubernetes是其中***代表性的一员，它是Google多年大规模容器管理技术的开源版本。本系列文章将逐一分析Kubernetes，本文介绍 Kubernetes中2个主要的监控模块cAdvisor 和Heapster 。

Kubernetes监控

监控是运维的根基，是非常重要的一环，对此Kubernete提供了平台本身以及应用的监控，下图是Kubernete中监控的逻辑设计图：

cAdvisor

监控agent, 在每个Kubernetes Node上都会运行cAdvisor 。cadvisor 会收集本机以及容器的监控数据(CPU, memory, filesystem, and network usage statistics)。

在较新的Kubernetes版本里，cadvior功能已经被集成到了kubelet组件中。在Node节点上可以直接访问cadvisor 的界面：

也可以调用cadvisor 的API接口，参考：

https://github.com/google/cadv ... pi.md

下面是cadvisor 一条记录,可以看到统计的监控数据范围：

  
 
 
 
       
  
  
  
  1. { 
    2.    
  
  
  
  2.         "timestamp": "2015-08-06T16:26:14.407749377+08:00", 
    3.    
  
  
  
  3.         "cpu": { 
    4.    
  
  
  
  4.             "usage": { 
    5.    
  
  
  
  5.                 "total": 9868208554, 
    6.    
  
  
  
  6.                 "per_cpu_usage": [9868208554], 
    7.    
  
  
  
  7.                 "user": 1850000000, 
    8.    
  
  
  
  8.                 "system": 280000000 
    9.    
  
  
  
  9.             }, 
    10.    
  
  
  
  10.             "load_average": 0 
    11.    
  
  
  
  11.         }, 
    12.    
  
  
  
  12.         "diskio": { 
    13.    
  
  
  
  13.             "io_service_bytes": [{ 
    14.    
  
  
  
  14.                 "major": 253, 
    15.    
  
  
  
  15.                 "minor": 7, 
    16.    
  
  
  
  16.                 "stats": { 
    17.    
  
  
  
  17.                     "Async": 13946880, 
    18.    
  
  
  
  18.                     "Read": 13946880, 
    19.    
  
  
  
  19.                     "Sync": 0, 
    20.    
  
  
  
  20.                     "Total": 13946880, 
    21.    
  
  
  
  21.                     "Write": 0 
    22.    
  
  
  
  22.                 } 
    23.    
  
  
  
  23.             }], 
    24.    
  
  
  
  24.             "io_serviced": [{ 
    25.    
  
  
  
  25.                 "major": 253, 
    26.    
  
  
  
  26.                 "minor": 7, 
    27.    
  
  
  
  27.                 "stats": { 
    28.    
  
  
  
  28.                     "Async": 369, 
    29.    
  
  
  
  29.                     "Read": 369, 
    30.    
  
  
  
  30.                     "Sync": 0, 
    31.    
  
  
  
  31.                     "Total": 369, 
    32.    
  
  
  
  32.                     "Write": 0 
    33.    
  
  
  
  33.                 } 
    34.    
  
  
  
  34.             }] 
    35.    
  
  
  
  35.         }, 
    36.    
  
  
  
  36.         "memory": { 
    37.    
  
  
  
  37.             "usage": 8548352, 
    38.    
  
  
  
  38.             "working_set": 4067328, 
    39.    
  
  
  
  39.             "container_data": { 
    40.    
  
  
  
  40.                 "pgfault": 6462, 
    41.    
  
  
  
  41.                 "pgmajfault": 132 
    42.    
  
  
  
  42.             }, 
    43.    
  
  
  
  43.             "hierarchical_data": { 
    44.    
  
  
  
  44.                 "pgfault": 6462, 
    45.    
  
  
  
  45.                 "pgmajfault": 132 
    46.    
  
  
  
  46.             } 
    47.    
  
  
  
  47.         }, 
    48.    
  
  
  
  48.         "network": { 
    49.    
  
  
  
  49.             "name": "", 
    50.    
  
  
  
  50.             "rx_bytes": 0, 
    51.    
  
  
  
  51.             "rx_packets": 0, 
    52.    
  
  
  
  52.             "rx_errors": 0, 
    53.    
  
  
  
  53.             "rx_dropped": 0, 
    54.    
  
  
  
  54.             "tx_bytes": 0, 
    55.    
  
  
  
  55.             "tx_packets": 0, 
    56.    
  
  
  
  56.             "tx_errors": 0, 
    57.    
  
  
  
  57.             "tx_dropped": 0 
    58.    
  
  
  
  58.         }, 
    59.    
  
  
  
  59.         "task_stats": { 
    60.    
  
  
  
  60.             "nr_sleeping": 0, 
    61.    
  
  
  
  61.             "nr_running": 0, 
    62.    
  
  
  
  62.             "nr_stopped": 0, 
    63.    
  
  
  
  63.             "nr_uninterruptible": 0, 
    64.    
  
  
  
  64.             "nr_io_wait": 0 
    65.    
  
  
  
  65.         } 
    66.    
  
  
  
  66.     }, 
    67.

Heapster

Heapster 收集所有Kubernetes Node，然后汇总数据，然后可以导到第三方工具(如Influxdb)。

Heapster 可以以Pod的方式运行在Kubernetes平台里，也可以单独运行以standalone的方式。

使用Pod方式部署的话问题比较多，本文采用standalone方式部署。

  
 
 
 
       
  
  
  
  1. $ docker run  -p 8082:8082 \ 
    2.    
  
  
  
  2. --add-host=node1:192.168.3.147 --add-host=node2:192.168.3.148 --add-host=node3:192.168.3.149 \ 
    3.    
  
  
  
  3. kubernetes/heapster:v0.15.0 \ 
    4.    
  
  
  
  4. --source=kubernetes:http://192.168.3.146:8080?inClusterConfig=false&useServiceAccount=false \ 
    5.    
  
  
  
  5. --sink=influxdb:http://10.254.209.104:8086  
    6.

source用于配置监控来源，它支持的参数：

  • inClusterConfig - Use kube config in service accounts associated with heapster's namesapce. (default: true)
  • kubeletPort - kubelet port to use (default: 10255)
  • kubeletHttps - whether to use https to connect to kubelets (default: false)
  • apiVersion - API version to use to talk to Kubernetes. Defaults to the version in kubeConfig.
  • insecure - whether to trust kubernetes certificates (default: false)
  • auth - client auth file to use. Set auth if the service accounts are not usable.
  • useServiceAccount - whether to use the service account token if one is mounted at/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token (default: false)

注意：--add-host主要是因为Heapster 会根据hostname去查询node的IP，参考：

https://github.com/GoogleCloud ... 62998

Heapster 运行后，可以在influxdb查询到数据，说明监控数据已经上报：

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