容器监控实践—cAdvisor

作者: 徐亚松_v | 来源:发表于2019-01-07 23:47 被阅读3次

    概述

    为了解决docker stats的问题(存储、展示),谷歌开源的cadvisor诞生了,cadvisor不仅可以搜集一台机器上所有运行的容器信息,还提供基础查询界面和http接口,方便其他组件如Prometheus进行数据抓取,或者cadvisor + influxdb + grafna搭配使用。

    cAdvisor可以对节点机器上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集,包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况

    Cadvisor使用Go语言开发,利用Linux的cgroups获取容器的资源使用信息,在K8S中集成在Kubelet里作为默认启动项,官方标配。

    安装

    • 1.使用二进制部署
    下载二进制:https://github.com/google/cadvisor/releases/latest
    本地运行:./cadvisor  -port=8080 &>>/var/log/cadvisor.log
    
    • 2.使用docker部署
    docker run \
      --volume=/:/rootfs:ro \
      --volume=/var/run:/var/run:rw \
      --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 \
      google/cadvisor:latest
    
    注意:
    
    在Ret Hat,CentOS, Fedora 等发行版上需要传递如下参数,因为 SELinux 加强了安全策略:
    
    --privileged=true
      
    启动后访问:http://127.0.0.1:8080查看页面,/metric查看指标
    
    image
    * 常见指标:http://yjph83.iteye.com/blog/2394091
    * 指标分析:https://luoji.live/cadvisor/cadvisor-source-code-metrics-20160927.html`
    
    • 3.kubernetes中使用
    * Daemonset部署: https://github.com/google/cadvisor/tree/master/deploy/kubernetes
    * kubelet自带cadvisor监控所有节点,可以设置--cadvisor-port=8080指定端口(默认为4194)
    * kubernetes 在2015-03-10 这个提交(Run cAdvisor inside the Kubelet. Victor Marmol 2015/3/10 13:39)中cAdvisor开始集成在kubelet中,目前的1.6及以后均存在
    

    注意:

    从 v1.7 开始,Kubelet metrics API 不再包含 cadvisor metrics,而是提供了一个独立的 API 接口:
    
    * Kubelet metrics: http://127.0.0.1:8001/api/v1/proxy/nodes/<node-name>/metrics
    
    * Cadvisor metrics: http://127.0.0.1:8001/api/v1/proxy/nodes/<node-name>/metrics/cadvisor
    
    cadvisor 监听的端口将在 v1.12 中删除,建议所有外部工具使用 Kubelet Metrics API 替代。
    
    

    常用搭配

    1.cAdvisor+Heapster+influxdb

    image

    Heapster:在k8s集群中获取metrics和事件数据,写入InfluxDB,heapster收集的数据比cadvisor多,却全,而且存储在influxdb的也少。

    Heapster将每个Node上的cAdvisor的数据进行汇总,然后导到InfluxDB。
    
    Heapster的前提是使用cAdvisor采集每个node上主机和容器资源的使用情况,
    再将所有node上的数据进行聚合。
    
    这样不仅可以看到Kubernetes集群的资源情况,
    还可以分别查看每个node/namespace及每个node/namespace下pod的资源情况。
    可以从cluster,node,pod的各个层面提供详细的资源使用情况。
    
    • InfluxDB:时序数据库,提供数据的存储,存储在指定的目录下。

    • Grafana:提供了WEB控制台,自定义查询指标,从InfluxDB查询数据并展示。

    cAdvisor+Prometheus+Grafana

    访问http://localhost:8080/metrics,可以拿到cAdvisor暴露给 Prometheus的数据

    image

    其他内容参考后续的prometheus文章

    深入解析

    cAdvisor结构图


    image

    cadvisor地址:https://github.com/google/cadvisor

    主函数逻辑:(cadvisor/cadvisor.go)


    image.png

    通过new出来的memoryStorage以及sysfs实例,创建一个manager实例,manager的interface中定义了许多用于获取容器和machine信息的函数

    核心函数:


    image.png

    生成manager实例的时候,还需要传递两个额外的参数,分别是

    • maxHousekeepingInterval:存在内存的时间,默认60s
    • allowDynamicHousekeeping:是否允许动态配置housekeeping,也就是下一次开始搜集容器信息的时间,默认true

    因为需要暴露服务,所以在handler文件中,将上面生成的containerManager注册进去(cadvisor/http/handler.go),之后就是启动manager,运行其Start方法,开始搜集信息,存储信息的循环操作。

    以memory采集为例:


    image

    具体的信息还是通过runc/libcontainer获得,libcontainer是对cgroup的封装。在/sys/fs/cgroup/memory中包含大量的了memory相关的信息(参考docker原生监控文章)

    image

    Prometheus的收集器(cadvisor/metrics/prometheus.go)


    image

    更多源码参考文章:https://luoji.live/categories/cadvisor/

    总结

    优缺点:

    • 优点:谷歌开源产品,监控指标齐全,部署方便,而且有官方的docker镜像。
    • 缺点:是集成度不高,默认只在本地保存1分钟数据,但可以集成InfluxDB等存储

    备注:

    爱奇艺参照cadvisor开发的dadvisor,数据写入graphite,
    等同于cadvisor+influxdb,但dadvisor并没有开源
    
    container-monitor-book系列 : https://yasongxu.gitbook.io/container-monitor/
    

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