Prometheus Operator 自定义监控添加redis explorer

前言

Proms Operator 添加自定义监控可以通过如下两种方式实现，本文是 serviceMonitor 方式。

• additional 方式
• serviceMonitor方式

Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求，这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控。添加一个自定义监控的步骤如下：

• 1、创建一个ServiceMonitor对象，用于Prometheus添加监控项
• 2、为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象
• 3、确保Services对象可以正确获取到metrics数据

官网

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https://prometheus-operator.dev/docs/prologue/introduction/

架构图原理

 其中Operator是核心部分，作为一个控制器而存在，Operator会其创建Prometheus、ServiceMonitor、AlertManager和PrometheusRule这4个CRD资源对象，然后一直监控并维持这4个CRD资源对象的状态。

• Prometheus资源对象是作为Prometheus Service存在的
• ServiceMonitor资源对象是专门的提供metrics数据接口的exporter的抽象，Prometheus就是通过ServiceMonitor提供的metrics数据接口去pull数据的
• AlertManager资源对应alertmanager组件
• PrometheusRule资源对象是被Prometheus实例使用的告警规则文件

简单来说CRD是对Kubernetes API的扩展，kubernetes中的每个资源都是一个API对象的集合，例如yaml文件中定义spec那样，都是对Kubernetes中资源对象的定义，所有的自定义资源可以跟Kubernetes中内建的资源一样使用kubectl。
 

Prometheus作为一个核心的控制器，它会创建Prometheus、ServiceMonitor、AlertManager以及我们的prometheus-rule这四个资源对象。

operator会一直监控并维持这四个资源对象的状态，其中创建Prometheus资源对象就是最为Prometheus Server进行监控，而ServiceMonitor就是我们用的exporter的各种抽象(exporter就是提供我们各种服务的metrics的工具)。

Prometheus就是通过ServiceMonitor提供的metrics数据接口把我们数据pull过来的。

现在我们监控prometheus不需要每个服务单独创建修改规则。通过直接管理Operator来进行集群的监控。一个ServiceMonitor可以通过我们的label标签去匹配集群内部的service，而我们的prometheus也可以通过label匹配多个ServiceMonitor

参考

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https://blog.csdn.net/shigf_2015/article/details/110383821

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https://blog.csdn.net/wc1695040842/article/details/109161855

添加Redis Explorer 实践

部署Redis

vim k8s-redis-and-exporter-deployment.yaml

---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: redis
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  namespace: redis
  name: redis
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "9121"
      labels:
        app: redis
    spec:
      containers:
      - name: redis
        image: redis
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        ports:
        - containerPort: 6379
      - name: redis-exporter
        image: oliver006/redis_exporter:latest
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        ports:
        - containerPort: 9121

部署redis的同时，我们把redis_exporter以sidecar的形式和redis服务部署在用一个Pod
另外注意，我们添加了annotations：prometheus.io/scrape: "true" 和 prometheus.io/port: "9121"

创建 Redis Service

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: redis-svc
  namespace: redis
  labels:
    app: redis
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: redis
    port: 6379
    targetPort: 6379
  - name: redis-exporter
    port: 9121
    targetPort: 9121
  selector:
    app: redis

检查下部署好的服务并验证metrics能够获取到数据

##
kubectl get po,ep,svc -n redis

##
curl 10.108.158.74:9121/metrics

创建 ServiceMonitor

现在 Prometheus 访问redis，接下来创建 ServiceMonitor 对象即可,ServiceMonitor 通过label标签和对应的 endpoint 和 svc 进行关联。
vim proms-redis-serviceMonitor.yaml

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: redis-k8s
  namespace: monitoring
  labels:
    app: redis
spec:
  jobLabel: redis
  endpoints:
  - port: redis-exporter
    interval: 30s
    scheme: http
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - redis

执行创建并查看 serviceMonitor

##
 kubectl get ServiceMonitor -n monitoring|grep redis

现在切换到PrometheusUI界面查看targets，会发现多了刚才创建的redis-k8s监控项，