Java web应用性能分析之【prometheus监控K8s指标说明】

常规k8s的监控指标

单独

1、集群维度

  • 集群状态
  • 集群节点数
  • 节点状态（正常、不可达、未知）
  • 节点的资源使用率（CPU、内存、IO等）

2、应用维度

  • 应用响应时间

  • 应用的错误率

  • 应用的请求量

3、系统和集群组件维度

  • API服务器状态
  • 控制器状态
  • etcd状态

常用的 Prometheus Operator 指标

        常用监控 Kubernetes 性能的 Prometheus Operator 指标 如下：

  1. Kubernetes 资源相关
  2. Kubernetes 存储相关
  3. kubernetes system 相关
  4. APIServer 相关
  5. kubelet 相关
  6. 集群组件
  7. 应用相关
  8. 节点相关
  9. Etcd 相关
  10. CoreDNS 相关

1、集群维度

        K8s集群指标可以按维度分为节点指标和容器pod指标。

  • 节点维度指标包括节点CPU使用率，节点内存使用率等

  • pod维度指标包括pod CPU 使用率等

1.1 Node监控


1、内存指标
 

node_memory_MemTotal_bytes： Node总内存大小node_memory_MemAvailable_bytes：Node剩余可用内存node_memory_MemAvailable_bytes ：从应用程序的角度看到的可用内存；linux 内核为了提升磁盘操作的性能，会消耗一部分内存去缓存磁盘数据。就是buffer和cache，对于内核来说 buffer和cache 都属于已经被使用的内存，只是应用程序需要内存时，如果没有足够的free内存可用，内核就会从buffer和cache中回收内存满足应用程序的请求。所以从应用程序角度来说avaliable = free + buffer +cache, 不过这只是一个理想的公式，实际中的数据会有较大偏差node已用的内存大小计算公式：node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes理想情况下节点内存使用率可以 这样计算：(1-(node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_MemFree_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes)*100
或者使用以下计算方式：(1-node_memory_MemAvailable_bytes/node_memory_MemTotal_bytes)*100



2、CPU

node_load1：CPU1分钟负载node_load5：CPU5分钟负载node_load15：CPU15分钟负载node_cpu_seconds_total (counter类型指标，用来统计CPU每种模式下所花费的时间，是CPU时间片的一个累积值)CPU使用率计算公式：1-avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[30m])) by (instance)
如果需要计算node节点CPU使用率：CPU使用率是cpu除空闲(idle)状态之外的其他所有CPU状态的时间总和除以总的CPU时间得到的结果。即：(1-sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m]))by(instance)/sum(rate(node_cpu_seconds_total[1m]))by(instance))*100


如果需要采集节点vcpu指标信息：例如4u的一个节点，监控每个u的使用率，可参考公式:(1-sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m]))by(instance,cpu)/sum(rate(node_cpu_seconds_total[1m]))by(instance,cpu))*100



3、分区使用

nodenode_filesystem_size_bytes：各个分区总空间node_filesystem_avail_bytes：各分区剩余空间


4、磁盘I/O

node_disk_io_time_seconds_total：磁盘I/O操作耗费时间每秒磁盘读取速度：
irate(node_disk_writes_completed_total[30m])每秒磁盘写入速度：
irate(node_disk_written_bytes_total[30m])每秒磁盘I/O操作耗费时间计算公式：
irate(node_disk_io_time_seconds_total[30m])每次I/O读取耗时计算公式：
irate(node_disk_read_time_seconds_total[30m]) / irate(node_disk_reads_completed_total[30m])每次I/O写入耗时计算公式：
irate(node_disk_write_time_seconds_total[30m]) / irate(node_disk_writes_completed_total[30m])磁盘IO表示磁盘的输入和输出（向磁盘写入数据，从磁盘读取数据）node_disk_reads_completed_total：读IOnode_disk_writes_completed_total ：写IOsumby(instance)(rate(node_disk_reads_completed_total[5m]))sumby(instance)(rate(node_disk_writes_completed_total[5m]))


节点磁盘监控，主要说明下磁盘空间使用率相关指标，磁盘使用率通常是指挂载在某个目录的磁盘分区的使用率。一个磁盘分区会由对应的文件系统进行管理，通过该文件系统就能获取到该分区的使用情况。node_filesystem_avail_bytes 磁盘可用空间

node_filesystem_size_bytes 磁盘总空间

K8s集群中磁盘使用率可以这样计算：1-(node_filesystem_avail_bytes{fstype="ext4"})/(node_filesystem_size_bytes{fstype="ext4"})
不同的磁盘文件分区，磁盘使用情况不一样，一般关注容器引擎空间和pod容器空间的使用率：


5、网络流量

网络流量下载统计计算公式：
irate(node_network_receive_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[30m])*8网络流量上传统计计算公式：
irate(node_network_transmit_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[30m])*8


1.2 pod监控


1、POD内存使用率

container_memory_rss ： 是Pod实际使用内存数container_spec_memory_limit_bytes： 是分配给Pod的内存配额sum(container_memory_rss{container!="POD",container!="alermanager",image!="",pod!=""})by(pod) / sum(container_spec



2、POD的CPU使用率

        container_cpu_usage_seconds_total 是容器累计使用的CPU时间，用它除以CPU总时间，就可以得到容器的cpu使用率,首先计算容器的CPU占用时间，由于节点上的cpu有多个，所以需要将容器在每个CPU上占用的时间累加起来。pod在3m 内累积使用的CPU时间为(根据pod和namespace 进行分组查）:

(sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="default",pod!=""}[3m]))by(pod))

        然后计算CPU的总时间，这里的CPU数量是容器分配到的CPU数量，container_spec_cpu_quota 这个指标就是容器的cpu配额。它的值是容器指定的 cpu核数100000 ，所以pod在1s内cpu总时间为: Pod 的 CPU 核数1s。

(sum(container_spec_cpu_quota{namespace="default",pod!=""})by(pod)/100000

        container_spec_cpu_quota是容器的CPU配额。所以只有配置了resource.cpu.limits CPU 的pod 才有该指标。将上面 这两个语句的结果 相除。就得到了容器的CPU利用率：

container_cpu_usage_seconds_total：container累计使用的CPU时间，除以CPU的总时间，就得到了容器的CPU使用率container_spec_cpu_quota：container的配额，为容器指定的CPU个数*100000sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="",container!="POD",container!=""}[1m])) by (pod,namespace) / (sum(container_spec_cpu_quota{image!="",container!="POD",container!=""}/100000) by (pod,namespace)) * 100



3、POD的文件系统使用量
 

sum(container_fs_usage_bytes{image!="",container!="POD",container!=""}) by(pod, namespace) / 1024 / 1024 / 1024

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