mafeifan 的编程技术分享

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2026-01-16 · via mafeifan 的编程技术分享

阅读本文需要对Prometheus及相关组件有所了解，请先熟悉之前的教程。

在学习Prometheus Operator前，我们有必要先来了解一下：什么是Operator？

当在Kuberentes平台上部署和管理某些复杂应用时，往往会面临不少挑战。

为了简化这个过程，CoreOS公司推出了Operator的概念，这可以理解为是一种自动化的部署与管理工具。

Operator可扩展 Kubernetes API，通过自定义资源（CRD）来封装对于应用的管理方法，从而实现软件配置的代码化管理。

Prometheus Operator顾名思义是针对Prometheus及其相关组件的管理工具，通过对其有效使用，可实现监控系统的快速搭建和高效管理。

本文将为你介绍相关的使用方法。

部署Prometheus Operator

Prometheus Operator对Kubernetes的版本有所要求，需要不低于1.16.x。

$ git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git

$ cd prometheus-operator
$ kubectl  create -f bundle.yaml

# 查看服务实例状态，已部署完成
$ kubectl get pod
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-operator-98d4cf976-djvvr   1/1     Running   0          15m

Operator的部署非常简单，在创建完成后，我们可以开始来部署应用服务。

在Prometheus Operator创建的自定义资源（CRD）中，与Prometheus相关资源的主要有以下几种：

Prometheus
ServiceMonitor
PodMonitor
PrometheusRule

其中Prometheus资源用于声明Prometheus的部署，ServiceMonitor 和 PodMonitor用于配置监控任务，而PrometheusRule则用于告警规则配置。如下图所示，Operator将会监测相关对象资源的变动，并根据资源设置对Prometheus Server进行管理

部署Prometheus

下面，我们先来部署Prometheus实例，这里需创建一个Prometheus资源。

创建namespace。

$ kubectl create ns demo

配置RBAC授权。创建SA

yaml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: demo

# 创建集群角色

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes
  - nodes/metrics
  - services
  - endpoints
  - pods
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: [""]
  resources:
  - configmaps
  verbs: ["get"]
- apiGroups:
  - networking.k8s.io
  resources:
  - ingresses
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
  verbs: ["get"]

# 绑定账号
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: demo

将上面内容保存为yml格式文件，并执行。

$ kubectl apply -f rbac.yml
serviceaccount/prometheus created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created

部署prometheus实例，并指定匹配的ServiceMonitors。

prometheus.yml

yaml

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: monitor
  namespace: demo
spec:
  serviceAccountName: prometheus
  serviceMonitorSelector:
    matchLabels:
      group: demo
  resources:
    limits: 
      memory: 4Gi
    requests:
      memory: 0.5Gi
  enableAdminAPI: false

注释：此处匹配标签为“group: demo”的ServiceMonitors，符合该条件的ServiceMonitors配置会被获取。默认情况下，Prometheus只会在当前namespace查找，如果需要从其他namespace选择，可以在spec中添加serviceMonitorNamespaceSelector字段。

将内容保存为yml格式文件，并执行 kubectl create -f prometheus.yml

查看prometheus服务，确认实例已正常启动。

$ kubectl get pod -n demo
NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-monitor-0      2/2     Running   0          17m

配置prometheus service，并用nodeport的方式开放外部访问。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    nodePort: 30900
    port: 9090
    protocol: TCP
    targetPort: web
  selector:
    prometheus: monitor

执行文件后，查看service已创建完成

$ kubectl get svc prometheus -n demo
NAME         TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
prometheus   NodePort   10.220.105.76   <none>        9090:30900/TCP   13s

此时，我们打开浏览器访问prometheus服务，正常情况下会看到系统已正常运行。

配置监控任务

在完成了Prometheus的部署后，下面我们来了解如何配置监控任务。

先部署一个测试服务example-app，用于验证功能。

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: example-app
  namespace: demo
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: example-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: example-app
    spec:
      containers:
      - name: example-app
        image: fabxc/instrumented_app
        ports:
        - name: web
          containerPort: 8080
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: example-app
  namespace: demo
  labels:
    app: example-app
spec:
  selector:
    app: example-app
  ports:
  - name: web
    port: 8080

执行部署文件后，可看到相关的pod实例已正常运行。

$ kubectl get pod -l app=example-app  -n demo
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
example-app-bb759dfcc-4hfl4   1/1     Running   0          16m
example-app-bb759dfcc-9lmzt   1/1     Running   0          16m
example-app-bb759dfcc-wxgwq   1/1     Running   0          16m

创建ServiceMonitor对象，用于监控该服务。

yaml

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: example-app
  namespace: demo
  labels:
    group: demo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: example-app
  endpoints:
  - port: web

在前面的Prometheus配置中，我们已经配置自动关联标签为“group: demo”的ServiceMonitor。现在，查看Prometheus 的configuration页面，可以发现已生成名为：serviceMonitor/demo/example-app/0 的监控Job。

查看Targets页面，可看到example-app的相关实例已在监控中。

除了ServiceMonitor，还有PodMonitor也可以用于配置监控任务。两者的使用方法类似，PodMonitor主要用于Pod的服务发现，适用于对没有配置service的服务进行监控。限于篇幅原因，此处不展开细说，有兴趣的朋友可自行查看官网。

配置告警规则

现在，我们已配置好监控Job并完成了对目标的监控，接下来可以开始配置告警规则了。告警规则使用PrometheusRule对象来进行设置。

创建PrometheusRule对象，并配置监控规则。

yaml

# demo-rule.yml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
  labels:
    prometheus: example
    role: alert-rules
  name: prometheus-demo-rules
  namespace: demo
spec:
  groups:
  - name: demo.rule
    rules:
    - alert: up监控
      expr: up{job="example-app"} != 1

保存上面文件为yml格式，并执行。

此时需要修改prometheus配置，添加ruleSelector项，使其与PrometheusRule对象关联。

yaml

# prometheus.yml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: monitor
  namespace: demo
spec:
  serviceAccountName: prometheus
  serviceMonitorSelector:
    matchLabels:
      group: demo
  ruleSelector:
    matchLabels:
      role: alert-rules
      prometheus: example
  resources:
    limits: 
      memory: 4Gi
    requests:
      memory: 0.5Gi
  enableAdminAPI: false

执行完成后，查看Prometheus的rules面板，可看到已自动生成相关的告警规则。

管理 Alertmanager

至此，我们完成了关于Prometheus的配置工作，包括创建实例、配置监控任务和告警规则。

当然，整个告警流程除了Prometheus以外，还离不开Alertmanager的支持。在这一点上，Prometheus Operator也可以帮助你实现。

在Prometheus Operator的自定义资源（CRD）中，与Alertmanager管理相关的资源有以下两种：

Alertmanager
AlertmanagerConfig 其中Alertmanager资源用于创建服务实例，AlertmanagerConfig则用于创建Alertmanager的配置。

创建Alertmanager实例

下面，我们来演示如何创建Alertmanager实例。

创建Alertmanager资源。

yaml

# alert.yml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Alertmanager
metadata:
  name: alert
  namespace: demo
spec:
  replicas: 3

当replicas数量大于1时，Prometheus Operator会自动创建Alertmanager的集群。查看状态，可看到实例已正常运行。

$ kubectl get pod -n demo |grep alertmanager
alertmanager-alert-0          2/2     Running   0          11m
alertmanager-alert-1          2/2     Running   0          11m
alertmanager-alert-2          2/2     Running   0          11m

创建service对象，并用nodeport方式开放外部访问。

# alert-svc.yml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: alertmanager-alert
  namespace: demo
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    nodePort: 30905
    port: 9093
    protocol: TCP
    targetPort: web
  selector:
    alertmanager: alert

执行alert-svc.yml文件后，查看service可看到已创建完成。

打开浏览器，访问alertmanager服务，可看到已正常启动。

此时，我们查看alertmanager配置，可发现默认使用了最小化的配置。这个配置对于告警而言没有什么用途，需要定制化配置

配置Alertmanager

下面，我们使用AlertmanagerConfig资源来定制化配置。

创建AlertmanagerConfig对象，添加配置。

yaml

# alert-config.yml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1alpha1
kind: AlertmanagerConfig
metadata:
  name: alert-config
  namespace: demo
  labels:
    alertmanagerConfig: demo
spec:
  route:
    groupBy: ['job']
    groupWait: 30s
    groupInterval: 5m
    repeatInterval: 12h
    receiver: 'webhook'
  receivers:
  - name: 'webhook'
    webhookConfigs:
    - url: 'http://example.com/'

修改alertmanager对象，添加alertmanagerConfigSelector项，并匹配AlertmanagerConfig的label。

yaml

# alert.yml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Alertmanager
metadata:
  name: alert
  namespace: demo
spec:
  replicas: 3
  alertmanagerConfigSelector:
    matchLabels:
      alertmanagerConfig: demo

现在重新登录alertmanager，可查看到配置已更新。

在配置好Alertmanager后，下面我们需要让Prometheus将触发的告警信息发送到Alertmanager ，并由其进行通知。

Prometheus关联Alertmanager

修改Prometheus，添加alerting项，指定alertmanager服务名称。

yaml

# prometheus.yml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: monitor
  namespace: demo
spec:
  serviceAccountName: prometheus
  alerting:
    alertmanagers:
    - namespace: demo
      name: alertmanager-alert
      port: web
  serviceMonitorSelector:
    matchLabels:
      group: demo
  ruleSelector:
    matchLabels:
      role: alert-rules
      prometheus: example
  resources:
    limits: 
      memory: 4Gi
    requests:
      memory: 0.5Gi
  enableAdminAPI: false

查看prometheus信息，可发现已配置相关的告警地址。prometheus在此处是基于服务自动发现方式，获取到alertmanger地址信息。

总结：

如文章如示，使用Prometheus Operator可将配置的工作进行代码化实现，从而较好的简化整个部署和管理过程，让我们得以简单高效的完成工作。另外，这种方式也有利于我们进行定制化管理，如与第三方系统相结合来实现自动化监控，不失为一个很实用的方案。

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