k8s 部署 prometheus

看到很多部署 prometheus 到 k8s 集群的教程，发现都是非常麻烦的各种配置，懒人的我就想整个一键部署的，开箱即用的，既然有了 helm 那肯定只要一个 charts 就可以搞定了吧，想着就是这样，所以在网上找来找去，终于被我发现了。下面记录一下使用过程，方便以后进行部署。

PS: 本文适用于开发者单 k8s 集群部署 prometheus，如果是运维可建议进行独立部署，一方面不需要占用集群内部资源并保证多活，另一方面可以支持多集群扩展。

安装

# helm 添加对应 repo
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts

# helm 安装 可以添加参数 --set rbacEnable=true，-n 指定安装的 namespace
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack -n monitoror

默认用户名密码

admin/prom-operator

也可以通过下面的命令进行查看

kubectl get secret --namespace <YOUR-NAMESPACE> prometheus-grafana -o jsonpath="{.data.admin-password}" | base64 --decode ; echo

展示

至此，我们针对各个 k8s 内资源的监控都已经有了，所有相关 pod 的使用情况都能被监控到

go 应用接入

当然有的时候我们需要采集某个应用单独的相关指标，通常这些指标会通过 prometheus 的 client 暴露 metrics 接口让 prometheus 去采集相关指标和信息。我们手动部署 prometheus 的时候，当部署完成之后需要手动修改配置文件中的采集目标配置对应的 job，而这样对于使用起来比较繁琐，毕竟每次都需要修改配置，而且配置还很多。

而当我们使用 k8s 部署 prometheus 的时候就会发现这件事很容易了。

architecture

图中，service 就是我们 k8s 中的 service 资源，而 prometheus 就是通过 ServiceMonitor 来实现的 ServiceMonitor 是它自定义的一种资源，就类似 deployment 只不过是自定义的而已

代码引入

使用非常简单，只需要引入官方提供的 client 就可以然后暴露对应的 metrics 接口就可以了

package main

import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/metrics",gin.WrapH(promhttp.Handler()))
    r.Run(":8080")
}

资源配置

对于你应用 service 配置这里就不展开了，你需要根据个人情况配置，无论是 nodeport 还是 lb 都可

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: my-app
  # 注意这里的 namespace 需要和你部署的 prometheus 一致，需要在同一个 namespace 下
  namespace: monitoror
  labels:
    app: my-app
    # 这里的这个 label 是因为我们使用 helm 进行部署，配置的 serviceMonitorSelector 需要这个 label 去识别，所以必须有这个标签
    release: prometheus
spec:
  endpoints:
    - path: /metrics
      # 这个端口就是你定义的 service 的端口名称
      port: web
  namespaceSelector:
    matchNames:
      - my-namnespace
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app