cAdvisor(Container Advisor)
是 Google
開源的一個容器監控工具,可用于對容器資源的使用情況和性能進行監控。用于收集、聚合、處理和導出正在運行容器的有關信息。具體來說,該組件對每個容器都會記錄其資源隔離參數、歷史資源使用情況、完整歷史資源使用情況的直方圖和網絡統計信息。cAdvisor
本身就對 Docker
容器支持,并且還對其它類型的容器盡可能的提供支持,力求兼容與適配所有類型的容器。
由以上介紹我們可以知道,cAdvisor
是用于監控容器引擎的,由于其監控的實用性,Kubernetes
已經默認將其與 Kubelet
融合作為容器監控指標的默認工具,所以,對于云原生集群直接使用 Kubelet
組件提供的指標采集地址即可。
1、使用以下命令安裝啟動cAdvisor組件
:
(資料圖片僅供參考)
docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ --privileged \ --device=/dev/kmsg \ google/cadvisor:latest
2、此時,cAdvisor組件
已經啟動,我們可以使用瀏覽器訪問 http://自己IP地址:8080
訪問到cAdvisor組件
的Web UI
:
3、而在多主機的情況下,在所有節點上運行一個cAdvisor
再通過各自的Web UI
查看監控信息顯然不太方便,同時cAdvisor
默認只保存2分鐘的監控數據。好消息是cAdvisor
已經內置了對Prometheus
的支持。訪問http://自己的IP地址:8080/metrics
即可獲取到標準的Prometheus
監控樣本輸出:
4、下面表格中列舉了一些cAdvisor
中獲取到的典型監控指標:
指標名稱 | 類型 | 含義 |
---|---|---|
container_cpu_load_average_10s | gauge | 過去10秒容器CPU的平均負載 |
container_cpu_usage_seconds_total | counter | 容器在每個CPU內核上的累積占用時間 (單位:秒) |
container_cpu_system_seconds_total | counter | System CPU累積占用時間(單位:秒) |
container_cpu_user_seconds_total | counter | User CPU累積占用時間(單位:秒) |
container_fs_usage_bytes | gauge | 容器中文件系統的使用量(單位:字節) |
container_fs_limit_bytes | gauge | 容器可以使用的文件系統總量(單位:字節) |
container_fs_reads_bytes_total | counter | 容器累積讀取數據的總量(單位:字節) |
container_fs_writes_bytes_total | counter | 容器累積寫入數據的總量(單位:字節) |
container_memory_max_usage_bytes | gauge | 容器的最大內存使用量(單位:字節) |
container_memory_usage_bytes | gauge | 容器當前的內存使用量(單位:字節 |
container_spec_memory_limit_bytes | gauge | 容器的內存使用量限制 |
machine_memory_bytes | gauge | 當前主機的內存總量 |
container_network_receive_bytes_total | counter | 容器網絡累積接收數據總量(單位:字節) |
container_network_transmit_bytes_total | counter | 容器網絡累積傳輸數據總量(單位:字節) |
1、創建prometheus
存儲數據外掛目錄,避免容器重啟丟失:
mkdir -p /disk/docker-monitor/prometheus/datachmod 777 /disk/docker-monitor/prometheus/data
2、prometheus配置文件外掛出來,方便修改,vi /disk/docker-monitor/prometheus/prometheus.yml
:
global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093rule_files: - rule/record/*.ymlscrape_configs: - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: ["localhost:9090"] - job_name: "cadvisor" static_configs: - targets: ["124.222.45.207:8080"]
?job_name: "prometheus"配置抓取Prometheus自身相關指標;job_name: "cadvisor"配置抓取之前配置的cAdvisor組件指標。?
3、Docker
部署Prometheus
:
docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus \ -v /disk/docker-monitor/prometheus/conf:/opt/bitnami/prometheus/conf \ -v /disk/docker-monitor/prometheus/data:/opt/bitnami/prometheus/data \ bitnami/prometheus:2.42.0 \ --web.enable-lifecycle --web.enable-admin-api\ --config.file=/opt/bitnami/prometheus/conf/prometheus.yml\ --storage.tsdb.path=/opt/bitnami/prometheus/data
?--web.enable-lifecycle --web.enable-admin-api提供rest api接口方式管理prometheus,比如配置熱加載:curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload。注意:這里將prometheus配置文件和存儲目錄外掛出來,避免容器重啟后數據丟失。?
4、Prometheus
啟動完成后,瀏覽器訪問:
訪問Status -> Targets
頁面,發現配置的兩個抓取Job
已經顯示,并且State
是綠色UP
,則接入成功。
5、當能夠正常采集到cAdvisor
的樣本數據后,可以通過以下表達式計算容器的CPU使用率
:sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[1m])) without (cpu)
1、部署Grafana
:
docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 -v grafana:/var/lib/grafana grafana/grafana
?/var/lib/grafana路徑外掛出來,該目錄存儲Grafana插件、數據信息,避免Docker容器重啟數據丟失。?
2、訪問:http://自己的IP:3000/login
,輸入賬號admin/admin
:
3、創建Prometheus
類型數據源,指向剛才搭建的Prometheus
:
4、導入Docker
容器監控面板,這里使用11277
:
5、監控面板就可以看到Docker
容器運行情況,如下圖,當前運行中容器有4個,總占用內存319MB
,總CPU使用率
大概1.84%,并以曲線方式展示每個容器的CPU使用率
、內存使用率、網絡IO和磁盤IO等。
關鍵詞:
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