這篇文章主要講解了“如何使用Prometheus在Kubernetes中監(jiān)控應(yīng)用程序”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“如何使用Prometheus在Kubernetes中監(jiān)控應(yīng)用程序”吧！

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什么是Prometheus監(jiān)控？

最近有很多關(guān)于Prometheus的消息，尤其是在Kubernetes中監(jiān)控應(yīng)用程序這方面。深入RED方法之前，我們先了解一些背景內(nèi)容。應(yīng)用程序運(yùn)行在容器上并由Kubernetes負(fù)責(zé)調(diào)度，在此環(huán)境中它們是高度自動化并且動態(tài)的。傳統(tǒng)的監(jiān)控工具一般是基于服務(wù)器，只監(jiān)控靜態(tài)的服務(wù)，所以當(dāng)要在這種動態(tài)環(huán)境監(jiān)控應(yīng)用程序時，傳統(tǒng)的監(jiān)控工具往往很難滿足這一需求。

這時就需要Prometheus出馬了。

Prometheus是一個開源項(xiàng)目，最初由SoundCloud的工程師開發(fā)。它專門用于監(jiān)控那些運(yùn)行在容器中的微服務(wù)。每經(jīng)過一個時間間隔，數(shù)據(jù)都會從運(yùn)行的服務(wù)中流出，存儲到一個時間序列數(shù)據(jù)庫中，這個數(shù)據(jù)庫之后可以通過PromQL語言查詢。另外，因?yàn)閿?shù)據(jù)是以時間序列存儲的，當(dāng)出現(xiàn)問題時，可以根據(jù)這些時間間隔進(jìn)行診斷，另外還可以預(yù)測基礎(chǔ)設(shè)施的長期監(jiān)控趨勢----這是Prometheus的兩大功能。

在Weaveworks，我們把服務(wù)搭建在Prometheus的開源分布上，并且創(chuàng)建了一個可擴(kuò)展、多租戶的版本，這是我們軟件即服務(wù)概念的一部分，稱為Weave Cloud。

現(xiàn)在，該服務(wù)已經(jīng)運(yùn)行了幾個月，同時也使用Weave Cloud監(jiān)控自己本身，在這個過程中我們積累到了一些有關(guān)監(jiān)控云本機(jī)應(yīng)用程序的經(jīng)驗(yàn)，并根據(jù)這些經(jīng)驗(yàn)設(shè)計了一個系統(tǒng)來確定在檢測代碼前需要測量什么。

該檢測什么？

在搭建Prometheus監(jiān)控時，確定需要收集的指標(biāo)類型十分重要，這些指標(biāo)和應(yīng)用程序相關(guān)。選擇的指標(biāo)可以簡化故障發(fā)生時排除故障的流程，并且還可以在服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施上保持很高的穩(wěn)定性。為幫助理解instrument的重要性，我們定義了一個稱之為RED方法的系統(tǒng)。

RED方法遵循Four Golden Signals中提及的原則，聚焦于檢測最終用戶在使用web服務(wù)時關(guān)心的東西。

在RED方法中，我們通過監(jiān)控三項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)來管理架構(gòu)中的每個微服務(wù)：

• （Request）Rate – 你的服務(wù)所服務(wù)的每秒的請求數(shù)

• （Request）Errors – 每秒失敗的請求數(shù)

• （Request）Duration – 每個請求所花費(fèi)的時間，用時間間隔表示

RED方法希望由Rate、Errors、Duration三項(xiàng)指標(biāo)涵蓋最典型的Web服務(wù)問題。同時這些指標(biāo)還能夠反映出請求的錯誤率。通過這三項(xiàng)指標(biāo)，我們就能監(jiān)測到通常情況下會影響客戶體驗(yàn)的問題。

如果想要獲得更細(xì)節(jié)的信息，還需要用到Saturation指標(biāo)。Saturation指標(biāo)用在USE（Utilization Saturation and Errors）方法中，它指的是一種帶有額外作業(yè)的資源，而該資源不能夠提供服務(wù)，因此必須添加到隊(duì)列中以備后續(xù)處理。

USE vs. RED方法

對比兩種方法，USE方法更側(cè)重于監(jiān)控的性能，并以此為出發(fā)點(diǎn)尋找影響性能問題的根本原因以及其他系統(tǒng)的瓶頸。

在理想狀態(tài)下，我們可以在監(jiān)控應(yīng)用程序時同時使用USE和RED方法。

為什么要對每個服務(wù)衡量相同的指標(biāo)

從監(jiān)控的角度來看，如果能處理好每項(xiàng)服務(wù)，你的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)就可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)擴(kuò)展服務(wù)。

擴(kuò)展性對運(yùn)營團(tuán)隊(duì)意味著什么？我們從這個角度看待問題，一個團(tuán)隊(duì)可以支持多少個服務(wù)。在理想狀態(tài)下，一個團(tuán)隊(duì)可以支持的服務(wù)數(shù)量和團(tuán)隊(duì)規(guī)模無關(guān)，而取決于其他因素，比如SLA協(xié)議的響應(yīng)類型以及是否需要全天候覆蓋等等。

如何將可支持的服務(wù)數(shù)量與團(tuán)隊(duì)規(guī)模去藕化？辦法是讓每一個服務(wù)都變得一樣。這既減少了團(tuán)隊(duì)針對特定的服務(wù)進(jìn)行培訓(xùn)的數(shù)量，還減少了在高壓事件響應(yīng)場景或者所謂“認(rèn)知負(fù)載”這些針對特定服務(wù)的特殊情況發(fā)生時，呼叫者需要記錄的內(nèi)容。

容量規(guī)劃：考慮QPS（每秒查詢次數(shù)）和延遲

自動化任務(wù)以及發(fā)出警報：RED方法的優(yōu)點(diǎn)在于它可以幫助你考慮如何在儀表板中顯示信息。通過這三個指標(biāo)，你可以對儀表板的布局進(jìn)行調(diào)整，讓它更易于閱讀，并在問題發(fā)生時發(fā)出警報。例如，一個布局可能意味著 --- 每個服務(wù)都有一個不同的Weave Cloud記事本，包含了PromQL查詢的請求&錯誤，以及每個服務(wù)的延遲。

毫無疑問，如果把所有的服務(wù)都視為一樣的，那么將會更加易于自動化執(zhí)行重復(fù)任務(wù)。

PromQL查詢

在Weave Cloud上監(jiān)控RED方法中的指標(biāo)

局限性

事實(shí)上，這種方法（RED）僅適用于請求驅(qū)動的服務(wù)——比如，它在處理面向批處理的服務(wù)或者流服務(wù)時會發(fā)生錯誤。對于請求驅(qū)動它也不是完全適用，當(dāng)需要監(jiān)控其他東西——比如主機(jī)CPU&內(nèi)存或者緩存資源時，USE方法表現(xiàn)的更好。

感謝各位的閱讀，以上就是“如何使用Prometheus在Kubernetes中監(jiān)控應(yīng)用程序”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對如何使用Prometheus在Kubernetes中監(jiān)控應(yīng)用程序這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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