zabbix 如何创建High swap space usage以及解决方式

本文介绍了如何在Zabbix中创建针对Linux和Windows系统高交换空间使用率的告警,并提供了查看swap使用情况的方法以及解决高swap使用率问题的建议。包括在Zabbix中配置触发器、查看Windows和Linux的swap使用情况,以及优化内存使用、调整交换空间大小等解决策略。

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在Zabbix中设置针对高交换空间使用率(High swap space usage)的告警,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 登录到Zabbix Web界面:使用管理员或具有适当权限的用户登录到Zabbix监控系统的Web界面。

  2. 创建一个新的触发器:在左侧导航栏中,选择“配置”>“触发器”。然后点击“创建触发器”按钮。

  3. 配置触发器条件:在创建触发器的页面中,输入触发器的名称和描述,以便清楚地标识该告警。然后在“表达式”字段中,定义触发器的条件。你可以使用以下表达式来检测高交换空间使用率:

    {<主机名>:system.swap.size[used].last()} / {<主机名>:system.swap.size[total].last()} * 100 > <阈值>
    

    <主机名>替换为要监控的主机名称,<阈值>替换为交换空间使用率的阈值百分比。例如,如果阈值设置为80%,表达式可能是:

    {Host1:system.swap.size[used].last()} / {Host1:system.swap.size[total].last()} * 100 > 80
    
  4. 配置触发器动作:在“操作”选项卡中,配置触发器的动作。例如,你可以选择发送电子邮件通知或执行脚本等。填写必要的字段以配置所需的操作。

  5. 保存触发器:完成触发器的配置后,点击“添加”按钮以保存触发器设置。

现在,当交换空间使用率超过你设置的阈值时,Zabbix将触发告警,并执行你定义的操作。

请注意,上述步骤中提到的主机名是指在Zabbix中已添加和监控的主机的名称。确保在触发器配置中使用正确的主机名和正确的项键(item key)来获取交换空间使用率数据。

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<think>我们讨论的是如何监控Kubernetes节点的资源压力状态(CPU、内存、磁盘)。根据用户上一次的问题和回答,我们知道Kubernetes节点有默认的驱逐阈值,但用户现在关心的是如何监控这些资源的状态,以便在达到驱逐阈值之前就能发现问题。 根据引用[1]和[2],我们知道: - Zabbix可以监控Kubernetes节点资源(包括CPU、内存、磁盘等)。 - kubelet内置cAdvisor,可以收集节点和容器的资源使用情况。 另外,引用[3]提到了使用Prometheus进行监控的部署方法。 因此,我们可以从以下几个方面来回答: 1. 使用Kubernetes内置的cAdvisor(通过kubelet暴露的指标)来监控节点资源。 2. 使用Prometheus收集这些指标,并设置告警。 3. 使用Zabbix等其他监控工具。 考虑到用户可能更倾向于使用Prometheus(因为它是云原生生态中常用的监控方案),我们将重点介绍Prometheus方案,同时简要提及其他方案。 步骤: 1. 确保kubelet暴露了cAdvisor指标(默认情况下,kubelet的`--cadvisor-port`在1.12版本之后已经不再使用,而是通过kubelet的API端口(默认为10250)提供/metrics/cadvisor和/metrics/resource等端点)。 2. 部署Prometheus,配置抓取这些指标。 3. 在Prometheus中设置告警规则,监控资源压力。 具体实现: 一、暴露指标: 每个节点上的kubelet会暴露以下端口(默认): - 10250: kubelet API端口(需要安全配置,如使用service account token进行认证) - 4194: cAdvisor的旧端口(在较新版本中已弃用,统一由10250提供) 因此,我们通常从10250端口抓取指标,但需要配置安全访问。通常的做法是通过Prometheus以服务账户的身份访问。 二、部署Prometheus: 如引用[3]所示,需要创建configmap(存储Prometheus配置)、deployment(运行Prometheus)和service(暴露Prometheus服务)。 三、配置Prometheus抓取kubelet: 在Prometheus的配置文件中,添加一个job来抓取kubelet的指标。由于kubelet运行在每个节点上,我们可以使用Kubernetes服务发现来发现所有节点。 示例配置(在configmap中): ```yaml - job_name: 'kubernetes-nodes-cadvisor' scheme: https tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt insecure_skip_verify: true # 不建议生产环境跳过验证,但测试可用 bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token kubernetes_sd_configs: - role: node relabel_configs: - action: labelmap regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+) - target_label: __address__ replacement: kubernetes.default.svc:443 - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name] regex: (.+) target_label: __metrics_path__ replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor ``` 注意:上述配置通过API Server代理访问每个节点的cAdvisor指标,这样避免了直接访问每个节点的10250端口(需要处理证书和认证)。另一种方式是直接访问每个节点的10250端口,但需要配置证书。 四、监控资源压力状态的关键指标: - CPU压力:节点CPU使用率持续高(例如>80%) - 内存压力:节点可用内存不足(例如<20%) - 磁盘压力:节点根文件系统或运行时文件系统的可用空间不足(例如<20%) 在cAdvisor暴露的指标中,我们可以使用以下指标: 1. **CPU**: - 节点CPU使用率:`1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)` - 或者使用更直接的指标:`instance:node_cpu:ratio`(可能需要自己计算) 2. **内存**: - 节点内存使用率:`(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes` - 注意:`node_memory_MemAvailable_bytes`是估计的可用内存(包括缓存和缓冲区可回收部分) 3. **磁盘**: - 节点根文件系统(/)可用空间:`node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"}` - 使用率:`1 - (node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"})` 五、设置告警规则: 在Prometheus中,我们可以设置类似如下的告警规则: ```yaml groups: - name: node-resource-pressure rules: - alert: NodeCPUHigh expr: 100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80 for: 10m labels: severity: warning annotations: summary: "Node CPU high (instance {{ $labels.instance }})" description: "CPU usage is above 80% for 10 minutes" - alert: NodeMemoryHigh expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100 > 80 for: 10m labels: severity: warning annotations: summary: "Node memory high (instance {{ $labels.instance }})" description: "Memory usage is above 80% for 10 minutes" - alert: NodeDiskSpaceLow expr: (node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"}) * 100 < 20 for: 10m labels: severity: critical annotations: summary: "Node disk space low (instance {{ $labels.instance }})" description: "Disk space on root filesystem is less than 20%" ``` 六、其他监控工具(Zabbix): 根据引用[1],Zabbix可以通过Kubernetes自动发现功能监控节点资源。具体配置步骤包括: 1. 在Zabbix Server中导入Kubernetes监控模板。 2. 配置Zabbix代理以访问Kubernetes API。 3. 利用自动发现规则创建主机和监控项。 但是,由于Zabbix配置相对复杂且依赖于模板,这里不展开,用户可以参考相关模板文档。 七、直接使用kubectl top命令: 用户也可以使用`kubectl top nodes`命令查看节点的资源使用情况,但这只适用于临时检查,不适合持续监控和告警。 总结:推荐使用Prometheus+cAdvisor方案,它能够提供实时的资源使用情况,并支持灵活的告警规则。 注意事项: - 监控指标的单位要一致(例如,内存使用率是百分比,而磁盘空间可能是字节)。 - 告警阈值需要根据实际环境调整,例如生产环境可能要求更严格。 - 确保Prometheus有足够的权限访问kubelet的指标(通过RBAC配置)。 最后,我们生成相关问题。</think>### 如何监控 Kubernetes 节点的资源压力状态(CPU/内存/磁盘) 以下是监控 Kubernetes 节点资源压力状态的完整方案,结合了原生工具和主流监控系统: --- #### **一、核心监控指标** | 资源类型 | 关键指标 | 说明 | |----------|----------|------| | **CPU压力** | `node_cpu_usage_seconds` | 节点CPU总使用时间(用户/系统/空闲)[^2] | | | `cpu_load_average_1m` | 1分钟负载平均值(>核心数表示过载) | | **内存压力** | `node_memory_MemAvailable_bytes` | 可用内存(低于100Mi触发驱逐)[^2] | | | `node_memory_SwapUsed_bytes` | Swap使用量(>0表示内存紧张) | | **磁盘压力** | `node_filesystem_avail_bytes` | 磁盘可用空间(<10%触发驱逐)[^2] | | | `node_inodes_free` | Inode可用数(<5%触发驱逐) | | | `container_fs_write_seconds_total` | 磁盘写入延迟(>100ms需告警) | --- #### **二、原生监控方案(cAdvisor + kubelet)** Kubernetes 每个节点通过 **kubelet 内置的 cAdvisor** 自动暴露资源指标[^2]: 1. **访问节点指标接口**: ```bash # 获取节点指标(需在节点执行) curl -k -H "Authorization: Bearer $(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token)" \ https://localhost:10250/metrics/cadvisor ``` 2. **关键指标示例**: ```promql # CPU使用率 100 - (avg by(instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) # 内存压力 (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 # 磁盘压力 (node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} - node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"}) / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} * 100 ``` --- #### **三、Prometheus 监控方案** **部署流程**(引用[3]): 1. 创建 Prometheus 配置 ```yaml # configmap.yaml scrape_configs: - job_name: 'kubernetes-nodes' kubernetes_sd_configs: [{role: 'node'}] relabel_configs: - action: labelmap regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+) ``` 2. 部署 Prometheus ```bash kubectl apply -f configmap.yaml -f prometheus.deploy.yml -f prometheus.svc.yml ``` **关键告警规则**: ```yaml # 内存压力告警 - alert: NodeMemoryPressure expr: node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes < 0.2 # <20%可用 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "节点内存压力 ({{ $labels.instance }})" # 磁盘空间告警 - alert: NodeDiskSpace expr: node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} < 0.15 # <15%可用 for: 10m ``` --- #### **四、Zabbix 监控方案** 通过 **Kubernetes 自动发现**监控(引用[1]): 1. **监控项**: - CPU:`system.cpu.util[,user]` - 内存:`vm.memory.size[available]` - 磁盘:`vfs.fs.size[/,pfree]` 2. **触发器示例**: ```text {Template K8s Nodes:vfs.fs.size[/,pfree].last()} < 15% // 根分区<15%可用空间 {Template K8s Nodes:vm.memory.size[available].last()} < 300Mi // 可用内存<300MB ``` --- #### **五、压力状态诊断命令** ```bash # 查看节点资源使用 kubectl top nodes # 检查驱逐阈值 kubectl describe node <node-name> | grep -i pressure -A 5 # 查看资源压力事件 kubectl get events --field-selector reason=Evicted ``` --- #### **六、最佳实践建议** 1. **监控策略**: - 内存:当可用内存 < 30% 时触发警告 - 磁盘:当可用空间 < 20% 或 inode < 10% 时告警 - CPU:当1分钟负载 > 2*CPU核心数时告警 2. **关键配置**: ```yaml # kubelet 配置示例(/var/lib/kubelet/config.yaml) evictionHard: memory.available: "200Mi" # 生产环境建议提高到200MB nodefs.available: "15%" ``` > 通过以上方案,可实时掌握节点资源压力状态,在触发驱逐前主动干预[^1][^2]。 ---
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