突破K8s网络盲区：用Prometheus+Grafana构建flannel可视化监控平台
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flannel 你是否还在为Kubernetes节点间网络不通而彻夜排查？是否曾因Pod跨节点通信延迟飙升而束手无策？本文将带你从零开始搭建一套flannel网络可视化监控系统，通过Prometheus采集关键指标，结合Grafana构建实时拓扑视图，让网络问题无所遁形。读完本文你将掌握：flannel性能指标采集方案、网络拓扑可视化配置、常见故障预警规则以及优化建议。
为什么需要监控flannel网络？
flannel作为Kubernetes最常用的网络插件之一，负责为每个节点分配子网并实现跨节点Pod通信。其核心组件flanneld运行在每个节点上，通过VXLAN、host-gw等后端机制转发数据包。然而在实际生产环境中，我们常面临以下痛点：
- 节点间VXLAN隧道异常导致Pod互通性问题
- 路由表维护错误引发的网络分区
- 后端模式选择不当造成的性能瓶颈
- 子网分配冲突导致的IP地址重叠
官方文档backends.md详细介绍了VXLAN、host-gw等7种后端实现，不同模式的性能特性和适用场景差异显著。例如VXLAN模式虽兼容性好但存在封装开销，而host-gw模式性能优异却依赖底层网络支持。
监控指标采集方案
关键指标梳理
尽管flannel原生未集成Prometheus exporter，但我们可通过三种途径构建监控体系：
- 系统级指标：通过node-exporter采集VXLAN设备状态、路由表条目、网络吞吐量等
- 应用级日志：解析
flanneld输出日志中的关键事件（如子网分配、路由更新） - 自定义埋点：基于subnet.env文件监控子网分配变化
核心监控指标建议包括：
| 指标类型 | 具体指标 | 采集方式 | 预警阈值 |
|---|---|---|---|
| 网络连通性 | VXLAN隧道状态 | node-exporter | 隧道Down>5分钟 |
| 性能指标 | 跨节点TCP重传率 | node-exporter | >1% |
| 资源消耗 | flanneld内存占用 | cadvisor | >200MB |
| 控制平面 | 子网租约更新频率 | 日志解析 | <30分钟/次 |
指标采集配置
通过Prometheus静态配置发现flannel相关指标：
scrape_configs:
- job_name: 'flannel-system'
static_configs:
- targets: ['node-exporter:9100']
metrics_path: /metrics
relabel_configs:
- source_labels: [__metrics_path__]
regex: .*node_network.*
action: keep
对于日志监控，可使用Promtail采集/var/log/containers/kube-flannel*日志，通过Loki配置提取关键事件：
scrape_configs:
- job_name: flannel-logs
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: flannel
__path__: /var/log/containers/kube-flannel*.log
Grafana拓扑可视化
网络拓扑图构建
利用Grafana的Node Graph插件，基于节点IP和子网信息构建网络拓扑。核心配置如下：
{
"nodes": [
{
"id": "${node_ip}",
"title": "${node_name}",
"subtitle": "${flannel_subnet}",
"color": "green"
}
],
"links": [
{
"source": "${source_node}",
"target": "${target_node}",
"value": "${packet_loss}"
}
]
}
通过PromQL查询生成节点关系数据：
sum by (source_node, target_node) (rate(node_network_transmit_bytes_total{device=~"flannel.*"}[5m]))
监控面板设计
推荐创建三个层级的监控面板：
- 全局概览：集群网络健康状态、节点连通率、关键指标趋势
- 节点详情：单节点网络吞吐量、VXLAN设备状态、路由表详情
- 告警中心：实时故障告警、历史事件查询、根因分析指引
面板JSON模板可参考Grafana官方库，重点关注网络延迟分布和异常流量检测模块。
故障诊断与优化实践
常见故障排查流程
当监控系统发现异常时，可按以下流程定位问题：
- 检查flanneld状态：
kubectl logs -n kube-flannel kube-flannel-ds-xxx - 验证网络配置：
cat /run/flannel/subnet.env确认子网分配 - 测试连通性：
ping <pod-ip> -I flannel.1验证VXLAN隧道 - 查看路由表：
ip route show proto 100检查flannel管理的路由
例如当发现节点间通信异常时，可通过troubleshooting.md中提到的命令检查VXLAN设备状态：
ip -d link show flannel.1
性能优化建议
根据监控数据，可从以下维度优化flannel网络性能：
- 后端模式调整：在云环境优先使用host-gw模式，通过配置文档修改后端类型
- MTU优化：根据运行文档调整MTU值，计算公式为
物理网络MTU - 50 - 资源限制：为flannel DaemonSet设置资源请求与限制：
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 64Mi
limits:
cpu: 500m
memory: 256Mi
- 子网规划：根据子网分配文档合理规划IP地址空间，避免频繁的子网重分配
预警规则与最佳实践
关键预警规则
基于Prometheus Rule配置核心预警：
groups:
- name: flannel_alerts
rules:
- alert: FlannelPodNotRunning
expr: kube_deployment_status_replicas_unavailable{deployment="kube-flannel-ds"} > 0
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Flannel pod未运行"
description: "节点{{ $labels.node }}上的flannel pod已异常{{ $value }}分钟"
最佳实践总结
- 监控覆盖：确保所有节点的flannel组件均纳入监控，包括控制平面和数据平面
- 指标保留：建议Prometheus数据保留30天以上，便于分析网络性能趋势
- 拓扑更新：通过配置热更新机制，实现监控配置的动态调整
- 灾备演练：定期进行flannel故障注入测试，验证监控系统的有效性
通过本文介绍的监控方案，你可以实时掌握flannel网络的运行状态，提前发现并解决潜在问题。完整的配置文件和Dashboard模板可参考项目chart/kube-flannel目录下的资源清单，结合Kubernetes部署文档进行实施。记住，一个稳定的容器网络是Kubernetes集群高效运行的基石。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
