【运维面试】k8s的监控指标

内容导读

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内容图文

一般在公司里我们都是使用prometheus进行监控，先说一下prometheus的工作核心：
prometheus是使用 Pull （抓取）的方式去搜集被监控对象的 Metrics 数据（监控指标数据），然后，再把这些数据保存在一个 TSDB （时间序列数据库，比如 OpenTSDB、InfluxDB 等）当中，以便后续可以按照时间进行检索。

有了这套核心监控机制， Prometheus 剩下的组件就是用来配合这套机制的运行。比如 Pushgateway，可以允许被监控对象以 Push 的方式向 Prometheus 推送 Metrics 数据。

而 Alertmanager，则可以根据 Metrics 信息灵活地设置报警。当然， Prometheus 最受用户欢迎的功能，还是通过 Grafana 对外暴露出的、可以灵活配置的监控数据可视化界面。

kubernetes的监控体系：

1. 宿主机的监控数据： 比如节点的负载，CPU，内存，磁盘，网络这些常规的信息，当然你也可以查看https://github.com/prometheus/node_exporter#enabled-by-default
   来看看这些指标，实在是太多了。

2. 对apiserver，kubelet等组件的监控，比如工作队列的长度，请求的QPS和数据延迟等，主要是检查k8s本身的工作情况

3. k8s相关的监控数据，比如对pod，node，容器，service等主要k8s概念进行监控。

在监控指标的规划上需要遵从USE原则和RED原则

USE:

1. 利用率
2. 饱和度
3. 错误率

RED原则：
4. 每秒请求数
5. 每秒错误数
6. 服务响应时间

这里需要注意： promotheus采用的是pull的模式。

内容总结

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内容备注

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