Kubernetes技术分析之监控

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，本文介绍 Kubernetes中2个主要的监控模块cAdvisor 和Heapster 。

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是其中最具代表性的一员，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：

{
        "timestamp": "2015-08-06T16:26:14.407749377+08:00",
        "cpu": {
            "usage": {
                "total": 9868208554,
                "per_cpu_usage": [9868208554],
                "user": 1850000000,
                "system": 280000000
            },
            "load_average": 0
        },
        "diskio": {
            "io_service_bytes": [{
                "major": 253,
                "minor": 7,
                "stats": {
                    "Async": 13946880,
                    "Read": 13946880,
                    "Sync": 0,
                    "Total": 13946880,
                    "Write": 0
                }
            }],
            "io_serviced": [{
                "major": 253,
                "minor": 7,
                "stats": {
                    "Async": 369,
                    "Read": 369,
                    "Sync": 0,
                    "Total": 369,
                    "Write": 0
                }
            }]
        },
        "memory": {
            "usage": 8548352,
            "working_set": 4067328,
            "container_data": {
                "pgfault": 6462,
                "pgmajfault": 132
            },
            "hierarchical_data": {
                "pgfault": 6462,
                "pgmajfault": 132
            }
        },
        "network": {
            "name": "",
            "rx_bytes": 0,
            "rx_packets": 0,
            "rx_errors": 0,
            "rx_dropped": 0,
            "tx_bytes": 0,
            "tx_packets": 0,
            "tx_errors": 0,
            "tx_dropped": 0
        },
        "task_stats": {
            "nr_sleeping": 0,
            "nr_running": 0,
            "nr_stopped": 0,
            "nr_uninterruptible": 0,
            "nr_io_wait": 0
        }
    },

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。

上海电脑维修使用Pod方式部署的话问题比较多，本文采用standalone方式部署。

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

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：