【分布式】在树莓派集群中部署k3s+node_exporter+Prometheus+Grafana进行集群的监测和感知_prometheus k3s

一、项目介绍

本项目中使用Prometheus监控各项系统或业务的运行状态和健康情况。

其中主要用到exporter插件，Exporter的作用就是将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，然后Prometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据，也可以理解exporter就是部署在客户端的一个Agent。
exporter官方插件有很多个，如node_exporte,、mysql_exporter以及我们之前所介绍过的blackbox_exporter等，都是非常实际好用的。

最后，使用Grafana对以上的数据进行可视化。

二、组件介绍

1. k3s部署

（1）k3s简介

Kubernetes（业界简称k8s） 确实难学。 部署困难， 概念繁重，由于业界文档乱七八糟，理解起来又特别吃力费解。
拿万事开头难，来形容K8s的部署安装 绝对是再适合不过了。正所谓连安装都解决不了，何谈体验。那时候就在我要放弃的时候，我找到了k3s。

什么是k3s？ 你就当作是Rancher团队 体会到了k8s给企业和开发者带来了“重”的痛苦后，所开发出来又完全符合k8s标准的优化版本。
虽然说是优化，但它高度整合了k8s所有的概念，这意味着你在k3s所掌握的知识是可以完美兼容到k8s上。部署方式高效、优雅又简洁，起码你不需要再陷入在部署陷阱里无法自拨。
同时k3s 属于 kubernetes 官方认证的发行版，即使你在企业中使用，只要规模不上数十加百台服务，你完全不用担心k3s会给你带坑。

（2）官网介绍图

• 官网：https://k3s.io/
• 中文教程：https://docs.rancher.cn/docs/k3s/quick-start/_index/

2. exporter

一般来说可以将Exporter分为2类：

• 直接采集：这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。

• 间接采集：间接采集，原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如：Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等。

3. Prometheus

（1）简介：

Prometheus 受启发于 Google 的 Brogmon 监控系统（相似的 Kubernetes 是从 Google 的 Brog 系统演变而来），从 2012 年开始由前 Google 工程师在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发，并且于 2015 年早期对外发布早期版本。 2016 年 5 月继 Kubernetes 之后成为第二个正式加入 CNCF 基金会的项目，同年 6 月正式发布 1.0 版本。2017 年底发布了基于全新存储层的 2.0 版本，能更好地与容器平台、云平台配合。 Prometheus 作为新一代的云原生监控系统，目前已经有超过 650+ 位贡献者参与到 Prometheus 的研发工作上，并且超过 120+ 项的第三方集成。

（2）官方架构图

borgmon（监控系统）对应克隆的版本：prometheus（go 语言开发）所以 prometheus 特别适合 K8S 的架构上。而作为一个数据监控解决方案，它由一个大型社区支持，有来自 700 多家公司的 6300 个贡献者，13500 个代码提交和 7200 个拉取请求。

（3）prometheus 特性

• 多维的数据模型（基于时间序列的 Key-value 键值对）
• 灵活的查询和聚合语言 PromQL
• 提供本地存储和分布式存储
• 通过基于 HTTP 和 HTTPS 的 Pull 模型采集时间序列数据（pull数据的推送，时间序列：每段时间点的数据值指标，持续性的产生。横轴标识时间，纵轴为数据值，一段时间内数值的动态变化，所有的点连线形成大盘式的折线图）
• 可利用 Pushgateway（Prometheus 的可选中间件）实现 Push 模式
• 可通过动态服务发现或静态配置发现目标机器（通过 consul 自动发现和收缩）
• 支持多种图表和数据大盘

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（4）运维监控平台设计思路

• 数据收集模块
• 数据提取模块
• 监控告警模块
  可细化为6层

第六层:用户展示管理层    同一用户管理、集中监控、集中维护
第五层:告警事件生成层    实时记录告警事件、形成分析图表（趋势分析、可视化）
第四层:告警规则配置层    告警规则设置、告警伐值设置
第三层:数据提取层    定时采集数据到监控模块
第二层:数据展示层    数据生成曲线图展示（对时序数据的动态展示）
第一层:数据收集层    多渠道监控数据
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（5）Prometheus 的监控体系

• 系统层监控（需要监控的数据）

2. CPU、Load、Memory、swap、disk i/o、process 等
3. 网络监控：网络设备、工作负载、网络延迟、丢包率等
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• 中间件及基础设施类监控

1. 消息中间件：kafka、redis、RocketMQ 等消息代理/中间件
2. WEB 服务器容器：tomcat、weblogic、apache、php、spring 系列
3. 数据库/缓存数据库：MySQL、PostgreSQL、MogoDB、es、redis
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redis 监控内容：

• redis 所在服务器的系统层监控
• redis 服务状态
• RDB AOF 日志监控
  (日志 -》如果是哨兵模式 -》哨兵共享集群信息，产生的日志 -》直接包含的其他节点哨兵信息及 mysql 信息)
• key 的数量
• key 被命中的数据/次数
• 最大连接数 -》redis 和系统 (系统：ulimit -a。redis：redis-cli 登陆 -》config get
  maxclients 查看最大连接。)