K8S 监控告警原生演进

旧街凉风 提交于 2020-04-10 16:24:06

公司在虚拟机时代已有一套完善而强大的监控告警系统:agent 支持采集丰富的监控指标、监控日志的错误字段和进程存活并发送告警,后端提供强大的聚合方式和灵活的告警配置,前端具备强大的可视化能力。在如此优秀的监控告警系统映衬下,一切开源的方案都显得如此苍白无力,所以毫无疑问将该 agent 稍微改造即塞到胖容器中。该方案很好的适配已有的监控告警体系,但是不利于 agent 的升级维护,也不符合原生的玩法,所以对监控进行一些改造,本文主要谈谈相关经验,即 K8S 如何在原生玩法下对接已有的监控告警系统。

指标

首先讨论 PaaS 平台需要采集哪些指标,这些指标可以分为容器指标和宿主机指标两个层面。无论是宿主机还是容器,如下是常用的监控指标:

  • CPU:usr, sys, iowait, irq, softirq, load
  • GPU:显卡使用量,显存使用量
  • 内存:主要为内存的真实使用
  • 网络:网卡出入带宽,网卡出入包速率,丢包率等
  • 磁盘:读写 iops,读写带宽,ioutil,磁盘使用率等
  • 上下文切换数

容器监控指标

CAdvisor 内置于 Kubelet 中,默认采集该节点所有容器的一些监控指标。其中容器的 cpu 通过容器中 /sys/fs/cgroup/cpu 相关文件所得,内存指标通过容器中 /sys/fs/cgroup/memory/ 相关文件获取,磁盘指标源自 /sys/fs/cgroup/blkio/ 下相关文件,网络则是通过读取容器的 /proc/<pid>/net/dev 获取。具体而言,cAdvisor 支持获取如下指标:

  • CPU:user, sys, load
  • GPU:显卡使用量,显存使用量
  • 内存:内存使用率, pagefault, pgmajfault 等
  • 网络:网卡出入带宽,网卡出入包速率,丢包率,tcp 状态统计等
  • 磁盘:同步和异步读写 iops,同步和异步读写带宽等

虽然 cAdvisor 缺乏 irq, iowait, 上下文切换等监控指标,但是整体比较全面,既能满足日常的监控需要,也能满足大部分问题定位场景的需求。单进程容器下只有业务进程,容器的状态代表了业务进程的状态,故业务进程的状态实质由 K8S 维护,故容器内部无需监控进程状态。此外由于把业务日志告警的功能移植到日志管理模块,所以容器中无需再运行自研的监控告警 agent。

宿主机监控指标

CAdvisor 还能收集宿主机基本监控指标,它们和容器的指标大同小异。但是 cAdvisor 不能监控宿主机上的进程存活状态,也不能监控宿主机上的硬件异常,不满足我们实际需求。

node-problem-detector 是监控宿主机异常的开源方案,它支持监控 KernelDeadlock,ABRT 等异常场景,还支持用户扩展插件,支持对接 prometheus,对于完全采用 K8S 配套开源监控体系来说,node-problem-detector 是一个很好的补充。由于自研的监控告警 agent 的功能非常强大,它能收集宿主机详细完善的指标,探测宿主机的进程存活状态,监控宿主机的硬件和内核异常事件,稳定的运行了数年,所以没有必要引入 node-problem-delector 这个轮子。

方案

开源方案

围绕 K8S 诞生了很多监控的项目,如 cAdvisor,heapster,promethues,kube-state-metrics 等,这些项目有的已经消亡,有的已成 CNFC 的成员。它们的核心功能在于数据的采集和分发,而数据的存储和展示采用的方案几乎都是监控告警领域的经典项目。

  • 监控指标展示:grafana。
  • 监控数据存储:influxDB, levelDB 等时间序列数据库。
  • 数据采集:采用 cAdvisor 采集容器和宿主机的基础指标,node-problem-detector 监控宿主机状态,kube-state-metrics 采集 K8S 的集群资源信息。
  • 数据收集聚合:heapster(已废弃), promethues 基本成本数据搜集和聚合的中心,还支持告警和展示。

下图是一种可选的基于开源的原生监控方案,可以根据自身情况决定是否需要告警模块,以及 prometheus 的存储方案。

收集

落地实践

在实际的演进情况来看,考虑到现有监控体系的完备、强大和稳定,所以很大程度上沿用现有的监控体系,仅在数据的采集方面做了原生方向的演进。

首先移除了容器中的自研的监控 agent,完全依赖 cAdvisor 采集容器的监控数据。通过宿主机上自研监控 agent 周期性拉取 cAdvisor 数据,实现了容器指标数据的上报。

其次保留了宿主机上自研的监控 agent,并以 daemonset 的形式运行在各个宿主机上,便于升级和管控。该 daemonset 下的容器与宿主机共享网络,以监控宿主机的网络性;共享了 PID namespace,以便监控进程状态;还 mount 了宿主机上的日志目录,以便监控宿主机的日志异常。

实践

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