strimzi實戰之三：prometheus+grafana監控（按官方文檔搞不定監控？不妨看看本文，已經踩過坑了）

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這裡分類和彙總了欣宸的全部原創(含配套源碼)：https://github.com/zq2599/blog_demos

本篇概覽

• 由於整個系列的實戰都涉及到消息生產和消費，所以咱們需要一套監控服務，用於觀察各種操作的效果，例如生產消息是否成功、消息是否被消費、有沒有發生堆積等
• 因此，在前文完成了最基本的部署和體驗後，今天就一起來把監控服務部署好，為後續的實戰提供良好的後勤支撐
• 今天的實戰，假設CentOS操作系統、kubernetes環境、pv這三樣都已提前裝好，我們要做的是：通過strimzi部署一套kafka服務，並且帶有prometheus和grafana來監控這個kafka
• 如果您對安裝kubernetes和pv還不瞭解，請參考：《快速搭建雲原生開發環境（k8s+pv+prometheus+grafana）》，要註意的是，此文中雖然介紹瞭如何安裝prometheus+grafana，但是在本篇用不上，您在參考此文的時候，只看k8s+pv部分即可
• 本篇的操作如下圖所示，綠色部分及其內部是咱們要做的事情，前面的幾個步驟假設您已經提前做好了
  

本文適合的讀者

• 第一種讀者：對欣宸的實戰系列有信心，打算按照本文去部署監控服務
• 第二種讀者：對官方資料存在疑問，尋求輔助信息加以對照
• 第三中讀者：按照官方資料操作，結果難以成功（例如grafana上的數據始終為空）
• 這裡提一下，本來欣宸也是按官方資料去部署監控的，然而遇到各種問題，要麼服務啟動失敗，要麼grafana沒有數據，反覆修改調整嘗試後才部署成功並且數據正常，因此寫下此文避免今後再次踩坑，也希望這點經驗能給更多人提供有價值的參考，畢竟網上的strimzi類原創並不多，涉及監控的就更少了

重點問題需要先澄清

• 首先要搞清楚的是：咱們常說的prometheus-operator，到底是啥？
• 如下圖，可見首先prometheus-operator是個github賬號，該賬號下麵有兩個重要的倉庫：prometheus-operator和kube-prometheus
  
• 關於prometheus-operator和kube-prometheus這兩個倉庫的區別，繼續看官方描述，如下圖，prometheus-operator是基礎，通過CRD簡化了prometheus、alertmanager以及其他監控組件的部署，而kube-prometheus則是在prometheus-operator的基礎上增加了很多集群監控的樣例，例如多實例、各種指標的exporter等等
  
• 簡單的說：prometheus-operator只提供監控服務用到各種要素，kube-prometheus在prometheus-operator的基礎上提供了具體的成果，即各種監控圖表
• 如果您看過《快速搭建雲原生開發環境（k8s+pv+prometheus+grafana）》，會發現此文已介紹瞭如何部署prometheus+grafana，並且各種監控圖表一應俱全，其實那裡用的就是kube-prometheus
• 現在相信您已經清楚了prometheus-operator和kube-prometheus的關係，然後重點來了：strimzi的官方資料中，搭建監控服務是基於prometheus-operator來做的
• 也就是說，按照strimzi官方的資料部署好的監控服務中，只能看到strimzi相關的內容，例如消息相關、kafka服務相關，至於kube-prometheus中提供的那些豐富的監控內容（例如宿主機、kubernetes等相關指標），都是不存在的...
• 當然您可能會說：只要strimzi的exporter正常，完全可以自己部署kube-prometheus，再參考官方的腳本去自己定做監控報表即可，確實，這樣做沒問題，但是對於本系列來說就超綱了，咱們只是想藉助prometheus和grafana觀察strimzi的指標而已，其他的並非主題，能省就省吧...

官方操作速看

• 動手前快速瀏覽官方操作指導，對基本操作有個大概瞭解（自己遇到的問題也在此指出，為您把坑提前避開）
• strimzi關於監控相關的資料鏈接如下圖紅色箭頭，地址是：https://strimzi.io/docs/operators/in-development/deploying.html#assembly-metrics-setup-str
  

1. 執行kubectl apply -f kafka-metrics.yaml，這裡麵包含了Exporter（用於暴露指標），文件kafka-metrics.yaml可以在GitHub的發佈包中找到

2. 執行以下命令，生成名為prometheus-operator-deployment.yaml的文件

curl -s https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/bundle.yaml | sed -e '/[[:space:]]*namespace: [a-zA-Z0-9-]*$/s/namespace:[[:space:]]*[a-zA-Z0-9-]*$/namespace: my-namespace/' > prometheus-operator-deployment.yaml

3. 執行kubectl create -f prometheus-operator-deployment.yaml，完成prometheus-operator的部署
4. 修改prometheus.yml文件，這裡面是prometheus的配置信息，現在要修改的是namespace，改成您自己的

sed -i 's/namespace: .*/namespace: my-namespace/' prometheus.yaml

5. 修改文件strimzi-pod-monitor.yaml，找到namespaceSelector.matchNames屬性，改成自己的namespace（漏掉這一步就是致命問題，會導致grafana不出數據，我漏過...）
6. 執行以下操作

kubectl apply -f prometheus-additional.yaml
kubectl apply -f strimzi-pod-monitor.yaml
kubectl apply -f prometheus-rules.yaml
kubectl apply -f prometheus.yaml

7. 部署grafana

kubectl apply -f grafana.yaml

• 上述步驟是對官方操作的簡單介紹，接下來就是我這邊逐步詳細的操作過程，可以確保成功的那種，為了避免官方文件變化導致部署問題，相關文件我都存入了自己的倉庫
• 現在相信您對整個部署過程已經有了大致瞭解，接下來咱們開始吧

實際操作之一：創建命名空間

• 這裡就隨意些吧，我的命名空間是aabbcc

kubectl create namespace aabbcc

實際操作之二：創建strimzi的資源

kubectl create -f 'https://strimzi.io/install/latest?namespace=aabbcc' -n aabbcc

實際操作之三：部署kafka+zookeeper+exporter

• 執行以下命令，會下載一個名為kafka-metrics.yaml 的配置文件，併在kubernets創建文件中配置的資源，包括kafka集群及其exporter的部署（exporter的作用是向prometheus暴露監控數據），註意namespace

kubectl create -f 'https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/kafka-metrics.yaml?namespace=aabbcc' -n aabbcc

• 等待容器啟動完畢，如下圖所示，kafka集群和exporter都已經就緒，接下來該部署prometheus了
  

實際操作之四：部署prometheus+grafana

• 為了部署prometheus+grafana，這邊要準備七個文件，接下來會詳細說明
• 首先是準備好prometheus-operator的資源文件，執行以下命令，註意將aabbcc改成您自己的namespace（因為文件bundle.yaml很大，導致此命令會耗時三分鐘左右，請耐心等待）

curl –connect-timeout 300 -m 300 -s https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/bundle.yaml | sed -e '/[[:space:]]*namespace: [a-zA-Z0-9-]*$/s/namespace:[[:space:]]*[a-zA-Z0-9-]*$/namespace: aabbcc/' > prometheus-operator-deployment.yaml

• 執行完上面的命令後，在本地得到了名為prometheus-operator-deployment.yaml的文件，此文件是用來創建prometheus-operator的，稍後會用到
• 記得打開文件prometheus-operator-deployment.yaml查看一下，如果裡面內容為空（網路問題所致），就需要重新執行上一步操作，請務必要檢查，因為太容易出錯了！！！
• 第二個文件是prometheus的資源文件，執行以下命令，註意將aabbcc改成您自己的namespace

curl -s https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/prometheus.yaml | sed -e 's/namespace: .*/namespace: aabbcc/' > prometheus.yaml

• 執行完上面的命令後，在本地得到了名為prometheus.yaml的文件，此文件是用來創建prometheus的，稍後會用到
• 第三個文件名為strimzi-pod-monitor.yaml，下載地址：https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/strimzi-pod-monitor.yaml
• 第三個文件strimzi-pod-monitor.yaml下載後，要做的修改如下圖黃色箭頭所示，每個namespaceSelector.matchNames的值都要該成您自己的namespace，一共有四處，請務必要修改正確（我最初操作時grafana一直沒有數據，最終發現是漏了這一步導致的）
  
• 第四個文件名為grafana-service-nodeport.yaml，下載地址：https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/grafana-service-nodeport.yaml ，這個是定義了外部訪問grafana頁面的埠，我這裡配置的是31330埠，您可以按照自己的實際情況去修改
• 另外還有三個文件，它們不需要做任何修改，直接下載到本地即可，下載命令如下

wget https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/prometheus-additional.yaml
wget https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/prometheus-rules.yaml 
wget https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/grafana.yaml

• 至此，咱們本地一共生成了七個文件，這裡用表格對其做說明，請檢查確認，以免遺漏

• 至此，所有文件都準備好了，先執行以下命令創建prometheus-operator，再次提醒，檢查prometheus-operator-deployment.yaml的內容，很有可能因為網路問題導致此文件為空，需要重新下載

kubectl create -f prometheus-operator-deployment.yaml

• 執行以下命令完成prometheus和grafana的創建

kubectl apply -f prometheus-additional.yaml

kubectl apply -f strimzi-pod-monitor.yaml

kubectl apply -f prometheus-rules.yaml

kubectl apply -f prometheus.yaml

kubectl apply -f grafana.yaml

kubectl create clusterrolebinding kube-state-metrics-admin-binding \
--clusterrole=cluster-admin  \
--user=system:serviceaccount:default:prometheus-server

kubectl apply -f grafana-service-nodeport.yaml

• 上述命令要註意的是：prometheus-operator-deployment.yaml文件太大了，不能用kubectl apply命令，只能用kubectl create命令
• 至此，prometheus+grafana已部署完成，接下來咱們登錄grafana，導入dashboard

實際操作之五：在grafana創建數據源

• dashboard就是grafana上的各種監控圖表，strimzi為我們提供了幾個樣例，咱們直接導入即可
• 假設我的kubernetes宿主機的IP地址是192.168.0.1，那麼grafana地址就是：192.168.0.1:31330
• 打開頁面後，grafana要求輸入賬號密碼，預設的賬號和密碼都是admin
• 登錄後，點擊下圖黃色箭頭位置，將prometheus設置為grafana的數據源
  
• 類型選擇prometheus
  
• prometheus地址如下圖黃色箭頭所示http://prometheus-operated:9090，最後點擊底部的Save & Test按鈕，就完成了數據源的添加，接下來可以添加dashboard（圖表）了
  

在grafana創建dashboard

• 現在，咱們只需要在grafana上添加dashboard，就能在頁面上監控kafka的各項數據了
• 如下圖，點擊黃色箭頭所指的Import按鈕
  
• 此時會出現導入dashboard的表單，咱們只要把strimzi提供的dashboard數據粘貼到下圖黃色箭頭所指區域即可
  
• strimzi提供了豐富的dashboard配置，我已搜集好放在倉庫中，地址：https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/tree/master/strimzi/grafana/dashboard ，如下圖，打開紅框中的文件，將其內容複製到上圖grafana頁面中黃色箭頭指向的位置
  
• 註意選擇數據源
  
• 配置完成後，就能看到kafka監控信息了
  

驗證

• 接下來咱們生產和消費一些消息，看看grafana顯示的數據是否符合預期
• 執行以下命令，進入生產消息的交互模式，輸入一些消息(每次回車都會發送一條)

kubectl -n aabbcc \
run kafka-producer \
-ti \
--image=quay.io/strimzi/kafka:0.32.0-kafka-3.3.1 \
--rm=true \
--restart=Never \
-- bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server my-cluster-kafka-bootstrap:9092 --topic my-topic

• 生產消息的信息很快就在grafa圖表中體現出來，如下圖
  
• 再開啟一個控制台，執行以下命令消息消息

kubectl -n aabbcc \
run kafka-consumer \
-ti \
--image=quay.io/strimzi/kafka:0.32.0-kafka-3.3.1 \
--rm=true \
--restart=Never \
-- bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server my-cluster-kafka-bootstrap:9092 --topic my-topic --from-beginning

• 數十秒後，grafana上就會看見消費消息的指標數據，如下圖右側
  

關於prometheus的存儲

• 細心的您可能會發現：prometheus採集的數據並沒有存儲在外部，而是存儲在容器內部，這樣一旦pod被殺，數據就會丟失，情況確實如此
• prometheus的存儲屬於prometheus-operator鄰域的配置，篇幅所限就不在本篇細說了，這裡給出一些參考信息，您可以自己動手試試，如下圖，在prometheus.yaml文件中，紅色箭頭所指位置可以添加pvc，這樣就能使用當前kubernetes環境的pv了，grafana的存儲配置亦是如此
  

kafka視圖

• 除了strimzi提供的grafana圖表，我們還可以使用grabana官網上的kafka圖標，最具代表性的應該是Kafka Exporter Overview，導入方法很簡單，如下圖，在導入表單上輸入ID號7589即可（記得點擊Load按鈕，數據源繼續選prometheus）
  

• 此dashboard的效果如下
  

• 至此，strimzi中部署監控的實戰已經完成，希望本篇能給您一些參考，助您順利完成部署，歡迎您繼續關註《strimzi實戰》系列，接下來會解鎖更多strimzi的神奇能力

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