51工具盒子写在前面
如果是用的公有云托管的 Kubernetes 集群，控制面的组件都交由云厂商托管的，那作为客户的我们就省事了，基本不用操心 APIServer 的运维。个人也推荐使用云厂商这个服务，毕竟 Kubernetes 还是有点复杂的，升级也不好搞，我们自己来维护整个集群，性价比有点低。当然，如果因为各种原因最后我们还是要维护控制面这些组件，那就要好好看看本系列接下来的几篇博客了。
黑盒测试
APIServer 在 Kubernetes 架构中非常核心，是所有 API 的入口，APIServer 也暴露了 metrics 数据，我们尝试获取一下：
[root@tt-fc-dev01.nj etcd]# ss -tlpn|grep apiserver
LISTEN 0 128 *:6443 *:* users:(("kube-apiserver",pid=164445,fd=7))
[root@tt-fc-dev01.nj etcd]# curl -s http://localhost:6443/metrics
Client sent an HTTP request to an HTTPS server.
[root@tt-fc-dev01.nj etcd]# curl -s -k https://localhost:6443/metrics
{
"kind": "Status",
"apiVersion": "v1",
"metadata": {},
"status": "Failure",
"message": "forbidden: User \"system:anonymous\" cannot get path \"/metrics\"",
"reason": "Forbidden",
"details": {},
"code": 403
}
解释一下上面的命令和结果。首先我通过 ss 命令查看 apiserver 模块监听在哪些端口，发现这个进程在 6443 端口有监听。然后，使用 curl 命令请求 6443 的 metrics 接口，结果又说这是一个 HTTPS Server，不能用 HTTP 协议请求。好，那我用 HTTPS 协议请求，自签证书，加了 -k 参数，返回 Forbidden，说没权限访问 /metrics 接口。OK，那看来是需要 Token 鉴权，我们创建一下相关的 ServiceAccount。
准备认证信息
下面的内容可以保存为 auth-server.yaml。
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
name: categraf
rules:
- apiGroups: [""]
resources:
- nodes
- nodes/metrics
- nodes/stats
- nodes/proxy
- services
- endpoints
- pods
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups:
- extensions
- networking.k8s.io
resources:
- ingresses
verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics", "/metrics/cadvisor"]
verbs: ["get"]
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: categraf
namespace: flashcat
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: categraf
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: categraf
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: categraf
namespace: flashcat
在上一节《Kubernetes监控手册05-监控Kubelet》中，我们为 daemonset 创建过认证信息，那个认证信息主要是用于调用 kubelet 的接口。而这次我们要调用的是 apiserver 的接口，所以增加了一些权限点，当然，上例 yaml 中给出的权限点有点多，没关系，反正都是只读的，后面再需要其他权限的时候，省的再创建新的 ServiceAccount 了。与上一讲相比，这次 ServiceAccount 名字改成了 categraf，与上一讲用到的 ServiceAccount 区分开。
通过下面的命令创建相关内容，然后查看一下是否创建成功：
[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# kubectl apply -f auth-server.yaml -n flashcat
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/categraf unchanged
serviceaccount/categraf unchanged
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/categraf unchanged
[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# kubectl get sa categraf -n flashcat
NAME SECRETS AGE
categraf 1 7h13m
[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# kubectl get sa categraf -n flashcat -o yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
annotations:
kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
{"apiVersion":"v1","kind":"ServiceAccount","metadata":{"annotations":{},"name":"categraf","namespace":"flashcat"}}
creationTimestamp: "2022-11-28T05:00:17Z"
name: categraf
namespace: flashcat
resourceVersion: "127151612"
uid: 8b473b31-ce09-4abe-ae55-ea799160a9d5
secrets:
- name: categraf-token-6whbs
[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# kubectl get secret categraf-token-6whbs -n flashcat
NAME TYPE DATA AGE
categraf-token-6whbs kubernetes.io/service-account-token 3 7h15m
上例中，因为我之前创建过了，所以显示的是 unchanged，获取 sa 的时候，可以看到 AGE 已经七个多小时了。通过 -o yaml 可以看到 sa 对应的 secret 的名字，最下面那一行，可以看到 secret 名字是 categraf-token-6whbs。然后我们用这个 secret 中的 token 来调用一下 APIServer 试试：
[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# token=`kubectl get secret categraf-token-6whbs -n flashcat -o jsonpath={.data.token} | base64 -d`
[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# curl -s -k -H "Authorization: Bearer $token" https://localhost:6443/metrics > metrics
[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# head -n 6 metrics
# HELP aggregator_openapi_v2_regeneration_count [ALPHA] Counter of OpenAPI v2 spec regeneration count broken down by causing APIService name and reason.
# TYPE aggregator_openapi_v2_regeneration_count counter
aggregator_openapi_v2_regeneration_count{apiservice="*",reason="startup"} 0
aggregator_openapi_v2_regeneration_count{apiservice="k8s_internal_local_delegation_chain_0000000002",reason="update"} 0
aggregator_openapi_v2_regeneration_count{apiservice="v1beta1.metrics.k8s.io",reason="add"} 0
aggregator_openapi_v2_regeneration_count{apiservice="v1beta1.metrics.k8s.io",reason="update"} 0
OK，这个新的 Token 是可以获取到数据的了，权限认证通过。
采集原理
既然 Token 已经有了，采集器抓取 APIServer 的数据的时候，只要在 Header 里传入这个 Token 理论上就可以拿到数据了。如果 APIServer 是二进制方式部署，咱们就直接通过 Categraf 的 Prometheus 插件来抓取就可以了。如果 APIServer 是部署在 Kubernetes 的容器里，咱们最好是使用服务发现机制来做。
支持 Kubernetes 服务发现的 agent 有不少，但是要说最原汁原味的还是 Prometheus 自身，Prometheus 新版本(v2.32.0)支持了 agent mode 模式，即把 Prometheus 进程当做采集器 agent，采集了数据之后通过 remote write 方式传给中心(这里使用早就准备好的 Nightingale 作为数据接收服务端)。那这里我就使用 Prometheus 的 agent mode 方式来采集 APIServer。
部署 agent mode prometheus
首先准备一下 Prometheus agent 需要的配置文件，我们做成一个 ConfigMap：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: prometheus-agent-conf
labels:
name: prometheus-agent-conf
namespace: flashcat
data:
prometheus.yml: |-
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'apiserver'
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
action: keep
regex: default;kubernetes;https
remote_write:
- url: 'http://10.206.0.16:19000/prometheus/v1/write'
可以把上面的内容保存为 prometheus-agent-configmap.yaml，然后 kubectl -f prometheus-agent-configmap.yaml 创建一下即可。
有了配置了，下面我们就可以部署 Prometheus 了，要把 Prometheus 进程当做 agent 来用，需要启用这个 feature，通过命令行参数 --enable-feature=agent 即可轻松启用了，我们把 agent mode 模式的 Prometheus 部署成一个 Deployment，单副本。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: prometheus-agent
namespace: flashcat
labels:
app: prometheus-agent
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: prometheus-agent
template:
metadata:
labels:
app: prometheus-agent
spec:
serviceAccountName: categraf
containers:
- name: prometheus
image: prom/prometheus
args:
- "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
- "--web.enable-lifecycle"
- "--enable-feature=agent"
ports:
- containerPort: 9090
resources:
requests:
cpu: 500m
memory: 500M
limits:
cpu: 1
memory: 1Gi
volumeMounts:
- name: prometheus-config-volume
mountPath: /etc/prometheus/
- name: prometheus-storage-volume
mountPath: /prometheus/
volumes:
- name: prometheus-config-volume
configMap:
defaultMode: 420
name: prometheus-agent-conf
- name: prometheus-storage-volume
emptyDir: {}
要特别注意 serviceAccountName: categraf 这一行内容别忘记了，以上 yaml 内容保存为 prometheus-agent-deployment.yaml，然后 apply 一下：
[work@tt-fc-dev01.nj yamls]$ kubectl apply -f prometheus-agent-deployment.yaml
deployment.apps/prometheus-agent created
可以通过 kubectl logs <podname> -n flashcat 查看刚才创建的 prometheus-agent-xx 那个 Pod 的日志，如果没有报错，理论上就问题不大了。
查看监控数据
在即时查询里查一下 apiserver_request_total 这个指标，如果可以查到，就说明数据上报是正常的。之前整理过 Kubernetes / Apiserver 监控大盘，可以导入测试，地址在这里。效果如下：
另外，Apiserver 的关键指标的含义，也做了整理，我也给摘过来了：
# HELP apiserver_request_duration_seconds [STABLE] Response latency distribution in seconds for each verb, dry run value, group, version, resource, subresource, scope and component.
# TYPE apiserver_request_duration_seconds histogram
apiserver响应的时间分布，按照url 和 verb 分类
一般按照instance和verb+时间 汇聚
# HELP apiserver_request_total [STABLE] Counter of apiserver requests broken out for each verb, dry run value, group, version, resource, scope, component, and HTTP response code.
# TYPE apiserver_request_total counter
apiserver的请求总数，按照verb、 version、 group、resource、scope、component、 http返回码分类统计
# HELP apiserver_current_inflight_requests [STABLE] Maximal number of currently used inflight request limit of this apiserver per request kind in last second.
# TYPE apiserver_current_inflight_requests gauge
最大并发请求数, 按mutating(非get list watch的请求)和readOnly(get list watch)分别限制
超过max-requests-inflight(默认值400)和max-mutating-requests-inflight(默认200)的请求会被限流
apiserver变更时要注意观察，也是反馈集群容量的一个重要指标
# HELP apiserver_response_sizes [STABLE] Response size distribution in bytes for each group, version, verb, resource, subresource, scope and component.
# TYPE apiserver_response_sizes histogram
apiserver 响应大小，单位byte, 按照verb、 version、 group、resource、scope、component分类统计
# HELP watch_cache_capacity [ALPHA] Total capacity of watch cache broken by resource type.
# TYPE watch_cache_capacity gauge
按照资源类型统计的watch缓存大小
# HELP process_cpu_seconds_total Total user and system CPU time spent in seconds.
# TYPE process_cpu_seconds_total counter
每秒钟用户态和系统态cpu消耗时间, 计算apiserver进程的cpu的使用率
# HELP process_resident_memory_bytes Resident memory size in bytes.
# TYPE process_resident_memory_bytes gauge
apiserver的内存使用量(单位:Byte)
# HELP workqueue_adds_total [ALPHA] Total number of adds handled by workqueue
# TYPE workqueue_adds_total counter
apiserver中包含的controller的工作队列，已处理的任务总数
# HELP workqueue_depth [ALPHA] Current depth of workqueue
# TYPE workqueue_depth gauge
apiserver中包含的controller的工作队列深度，表示当前队列中要处理的任务的数量，数值越小越好
例如APIServiceRegistrationController admission_quota_controller
