Prometheus结合K8s（一）搭建

公司之前K8s集群没有监控，top查看机器cpu使用率很高，为了监控pod的cpu和内存，集群外的mysql资源，初步搭建了Prometheus监控系统

提前准备镜像

docker.io/grafana/grafana 10.4.4

docker.io/prom/prometheus v2.47.2

docker.io/prom/node-exporter v1.5.0

docker.io/prom/mysqld-exporter v0.14.0

docker.io/gcmirrors/kube-state-metrics-amd64 v1.7.1

将这些 tar 文件传输到离线环境中的机器并导入 Docker：根据harbor仓库上传镜像

Granfana是可视化界面

Node-exporter监控主机节点，所以必须每个节点都跑一个

Prometheus：server，有特定的格式；采集逻辑仅支持pull模式（意思是），通过http/https接口连接

kube-state-metrics-amd64：监控k8s里面资源

配置文件

创建名称空间

Kubectl apply -f .

cat namespace.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: prom
​

部署Prometheus

采集监控对象的指标:

1. 遵循Prometheus特有的指标格式

1. 主机: node_exporter

1. 后端服务: MySQL--> mysql_exporter,tomcat-->tomcat_exporter

1. 内建测量系统: 支持http(s)://SERVER:PORT/PATH对外暴露指标

#例子:[root@ubuntu ~]#curl http://localhost: