k8s在centos上如何监控集群状态

在CentOS上监控Kubernetes（k8s）集群状态，可以使用多种工具和方法。以下是一些常用的方法和工具：

使用 kubectl 命令行工具

kubectl 是 Kubernetes 的默认命令行工具，可以用来查看集群的状态。

• 查看集群信息：

  kubectl cluster-info
  

• 获取所有节点：

  kubectl get nodes
  

• 检查 K8s 组件状态：

  kubectl get componentstatuses
  

使用 Metrics Server

Metrics Server 是一个聚合器，用于收集 Kubernetes 集群中资源使用情况的数据，如 Pod 和节点的 CPU 和内存使用情况。

• 安装 Metrics Server：

  1. 创建角色和权限：

     kubectl create clusterrolebinding kube-proxy-cluster-admin --clusterrole cluster-admin --user system:kube-proxy
     

  2. 准备 metrics-server.yaml 文件：

     apiVersion: v1
     kind: ServiceAccount
     metadata:
       labels:
         k8s-app: metrics-server
       name: metrics-server
       namespace: kube-system
     
     apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
     kind: ClusterRole
     metadata:
       labels:
         k8s-app: metrics-server
       name: system: aggregated-metrics-reader
     rules:
     - apiGroups:
       - metrics.k8s.io
       resources:
         - pods
         - nodes
       verbs:
         - get
         - list
         - watch
     
     apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
     kind: ClusterRoleBinding
     metadata:
       labels:
         k8s-app: metrics-server
       name: system: metrics-server
     roleRef:
       apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
       kind: ClusterRole
       name: system: metrics-server
     
     apiVersion: v1
     kind: Service
     metadata:
       labels:
         k8s-app: metrics-server
       name: metrics-server
       namespace: kube-system
     spec:
       ports:
       - name: https
         port: 443
         protocol: TCP
         targetPort: https
       selector:
         k8s-app: metrics-server
     

  3. 应用配置：

     kubectl apply -f metrics-server.yaml
     

使用 Prometheus 和 Grafana

Prometheus 是一个开源的监控系统和时间序列数据库，而 Grafana 是一个开源的分析和监测平台。结合使用它们可以提供强大的监控和可视化功能。

• 部署 Prometheus Operator：

  kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/bundle.yaml
  

• 配置 Prometheus：

  创建 prometheus.yaml 文件：

  apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
  kind: Prometheus
  metadata:
    name: my-prometheus
  spec:
    replicas: 2
    serviceAccountName: prometheus-k8s
    serviceMonitorSelector: {}
    resources:
      requests:
        memory: "400Mi"
    ruleSelector:
      matchLabels:
        prometheus: k8s
    alerting:
      alertmanagers:
      - namespace: monitoring
        name: alertmanager-main
        port: web
      storage:
        storageClassName: default
        volumeClaimTemplate:
          spec:
            resources:
              requests:
                storage: "10Gi"
  

  应用配置：

  kubectl apply -f prometheus.yaml
  

• 部署 Grafana：

  kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/master/manifests/grafana/grafana.yaml
  

• 配置 Grafana 连接 Prometheus：

  在 Grafana 界面中添加 Prometheus 数据源，填入 Prometheus 的服务地址。

使用 kube-state-metrics

kube-state-metrics 收集 Kubernetes 集群内资源对象的数据，如 Deployment、StatefulSet 和 DaemonSet 的状态。

• 安装 kube-state-metrics：

  1. 创建角色和权限：

     kubectl create clusterrolebinding kube-state-metrics-cluster-admin --clusterrole cluster-admin --user system:kube-proxy
     

  2. 准备 kube-state-metrics.yaml 文件：

     apiVersion: apps/v1
     kind: Deployment
     metadata:
       labels:
         k8s-app: kube-state-metrics
       name: kube-state-metrics
       namespace: kube-system
     spec:
       replicas: 1
       selector:
         matchLabels:
           app: kube-state-metrics
       template:
         metadata:
           labels:
             app: kube-state-metrics
         spec:
           containers:
           - name: kube-state-metrics
             image: k8s.gcr.io/kube-state-metrics:1.10.1
             ports:
             - name: http
               port: 8080
               targetPort: 8080
             resources:
               requests:
                 memory: "256Mi"
                 cpu: "250m"
               limits:
                 memory: "512Mi"
                 cpu: "500m"
     

  3. 应用配置：

     kubectl apply -f kube-state-metrics.yaml
     

通过这些工具和方法，你可以在 CentOS 上有效地监控 Kubernetes 集群的状态和性能。根据具体需求选择合适的工具，可以更好地满足你的监控需求。