Kubernetes - 监控与日志
2025/12/12大约 5 分钟
Kubernetes - 监控与日志
概述
在生产环境中，监控和日志是确保 Kubernetes 集群稳定运行的关键。本文介绍 Kubernetes 的监控和日志解决方案。
核心组件：
- Metrics Server：集群资源指标收集
- Prometheus：监控数据采集和存储
- Grafana：可视化监控面板
- EFK/ELK Stack：日志收集和分析
Metrics Server
Metrics Server 是 Kubernetes 内置的资源监控组件，提供 CPU 和内存使用数据。
安装 Metrics Server
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml如果是本地测试环境（如 Minikube），可能需要添加参数：
# 编辑 Deployment，添加启动参数
spec:
containers:
- args:
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP使用 Metrics Server
# 查看节点资源使用
kubectl top nodes
# 查看 Pod 资源使用
kubectl top pods
# 查看特定命名空间
kubectl top pods -n kube-system
# 按内存排序
kubectl top pods --sort-by=memory
# 按 CPU 排序
kubectl top pods --sort-by=cpu
# 查看容器级别的指标
kubectl top pods --containers输出示例：
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
node-1 250m 1500Mi
node-2 180m 1200Mi
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
nginx-7c45b84548-abc12 10m 50Mi
redis-5f6f7d8b9-xyz34 25m 100MiPrometheus 监控
Prometheus 是 CNCF 项目，是 Kubernetes 生态中最流行的监控解决方案。
架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Prometheus 架构 │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Prometheus Server │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ │ │
│ │ │ Retrieval │ │ TSDB │ │ HTTP Server │ │ │
│ │ │ (抓取数据) │ │ (时序数据库) │ │ (查询接口) │ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ▲ │ │
│ │ Pull │ Query │
│ │ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Exporters │ │ Grafana │ │
│ │ (Node/Pod/App) │ │ (可视化) │ │
│ └──────────────────┘ └──────────────┘ │
│ ▲ │ │
│ │ │ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Kubernetes Cluster │ │
│ │ [Node] [Node] [Pod] [Pod] [Service] [Deployment] │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘使用 Helm 安装
# 添加 Prometheus 仓库
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
# 创建命名空间
kubectl create namespace monitoring
# 安装 kube-prometheus-stack（包含 Prometheus、Grafana、AlertManager）
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack \
-n monitoring \
-f prometheus-values.yamlprometheus-values.yaml 示例：
# Prometheus 配置
prometheus:
prometheusSpec:
retention: 15d
storageSpec:
volumeClaimTemplate:
spec:
accessModes: ["ReadWriteOnce"]
resources:
requests:
storage: 50Gi
# Grafana 配置
grafana:
adminPassword: admin123
persistence:
enabled: true
size: 10Gi
# AlertManager 配置
alertmanager:
alertmanagerSpec:
storage:
volumeClaimTemplate:
spec:
resources:
requests:
storage: 10Gi访问 Prometheus
# 端口转发访问 Prometheus
kubectl port-forward svc/prometheus-kube-prometheus-prometheus -n monitoring 9090:9090
# 端口转发访问 Grafana
kubectl port-forward svc/prometheus-grafana -n monitoring 3000:80
# 端口转发访问 AlertManager
kubectl port-forward svc/prometheus-kube-prometheus-alertmanager -n monitoring 9093:9093PromQL 查询示例
# CPU 使用率
rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="default"}[5m])
# 内存使用
container_memory_usage_bytes{namespace="default"}
# Pod 重启次数
kube_pod_container_status_restarts_total
# 请求延迟 P99
histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))
# 节点可用内存百分比
(node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100Grafana 可视化
Grafana 提供强大的数据可视化能力。
配置数据源
- 访问 Grafana（默认用户名/密码：admin/admin）
- 进入 Configuration → Data Sources
- 添加 Prometheus 数据源
- URL 设置为
http://prometheus-kube-prometheus-prometheus:9090
导入 Dashboard
常用的 Dashboard ID：
- 315：Kubernetes cluster monitoring
- 6417：Kubernetes Cluster (Prometheus)
- 11455：Kubernetes pods monitoring
- 1860：Node Exporter Full
导入步骤：
- 进入 Dashboards → Import
- 输入 Dashboard ID
- 选择 Prometheus 数据源
- 点击 Import
自定义 Dashboard
{
"panels": [
{
"title": "CPU Usage",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace=\"default\"}[5m])",
"legendFormat": "{{pod}}"
}
]
}
]
}告警配置
Prometheus 告警规则
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
name: custom-alerts
namespace: monitoring
spec:
groups:
- name: kubernetes-apps
rules:
# Pod 频繁重启告警
- alert: PodCrashLooping
expr: rate(kube_pod_container_status_restarts_total[15m]) > 0
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Pod {{ $labels.pod }} is crash looping"
description: "Pod {{ $labels.pod }} in namespace {{ $labels.namespace }} is restarting frequently"
# 高 CPU 使用率告警
- alert: HighCPUUsage
expr: (sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) by (pod) / sum(container_spec_cpu_quota/container_spec_cpu_period) by (pod)) > 0.8
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High CPU usage detected"
description: "Pod {{ $labels.pod }} CPU usage is above 80%"
# 高内存使用率告警
- alert: HighMemoryUsage
expr: container_memory_usage_bytes / container_spec_memory_limit_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High memory usage detected"
description: "Pod {{ $labels.pod }} memory usage is above 90%"
# Pod 不在 Ready 状态
- alert: PodNotReady
expr: kube_pod_status_phase{phase!="Running",phase!="Succeeded"} == 1
for: 10m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Pod {{ $labels.pod }} is not ready"AlertManager 配置
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: alertmanager-config
namespace: monitoring
type: Opaque
stringData:
alertmanager.yaml: |
global:
resolve_timeout: 5m
route:
group_by: ['alertname', 'namespace']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 12h
receiver: 'slack-notifications'
routes:
- match:
severity: critical
receiver: 'pagerduty'
receivers:
- name: 'slack-notifications'
slack_configs:
- api_url: 'https://hooks.slack.com/services/xxx'
channel: '#alerts'
text: '{{ .CommonAnnotations.description }}'
- name: 'pagerduty'
pagerduty_configs:
- service_key: 'your-pagerduty-key'日志管理
查看 Pod 日志
# 查看 Pod 日志
kubectl logs <pod-name>
# 实时跟踪
kubectl logs -f <pod-name>
# 查看最近 N 行
kubectl logs --tail=100 <pod-name>
# 查看多容器 Pod 的特定容器
kubectl logs <pod-name> -c <container-name>
# 查看之前容器的日志
kubectl logs <pod-name> --previous
# 查看最近 1 小时的日志
kubectl logs --since=1h <pod-name>EFK Stack（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）
EFK 是 Kubernetes 最流行的日志收集方案。
架构：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ EFK Stack 架构 │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Kibana │ │
│ │ (可视化查询) │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ▲ │
│ │ Query │
│ │ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Elasticsearch │ │
│ │ (日志存储和索引) │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ▲ │
│ │ Push │
│ │ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Fluentd/Fluent Bit │ │
│ │ (日志采集 DaemonSet) │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ▲ ▲ ▲ │
│ │ │ │ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Node 1 │ │ Node 2 │ │ Node 3 │ │
│ │ [Pod] │ │ [Pod] │ │ [Pod] │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘安装 EFK
# 安装 Elasticsearch
helm repo add elastic https://helm.elastic.co
helm install elasticsearch elastic/elasticsearch -n logging
# 安装 Kibana
helm install kibana elastic/kibana -n logging
# 安装 Fluent Bit
helm repo add fluent https://fluent.github.io/helm-charts
helm install fluent-bit fluent/fluent-bit -n loggingFluent Bit 配置
# fluent-bit-values.yaml
config:
service: |
[SERVICE]
Flush 5
Daemon Off
Log_Level info
Parsers_File parsers.conf
inputs: |
[INPUT]
Name tail
Path /var/log/containers/*.log
Parser docker
Tag kube.*
Refresh_Interval 5
Mem_Buf_Limit 5MB
Skip_Long_Lines On
filters: |
[FILTER]
Name kubernetes
Match kube.*
Kube_URL https://kubernetes.default.svc:443
Merge_Log On
Keep_Log Off
K8S-Logging.Parser On
K8S-Logging.Exclude On
outputs: |
[OUTPUT]
Name es
Match *
Host elasticsearch-master
Port 9200
Logstash_Format On
Logstash_Prefix kubernetes
Retry_Limit FalseLoki（轻量级日志方案）
Loki 是 Grafana Labs 推出的轻量级日志系统：
# 安装 Loki Stack
helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm install loki grafana/loki-stack -n logging \
--set grafana.enabled=true \
--set promtail.enabled=true应用级日志
日志格式标准化
建议应用使用 JSON 格式日志：
{
"timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z",
"level": "INFO",
"service": "user-service",
"trace_id": "abc123",
"message": "User login successful",
"user_id": "12345"
}日志级别控制
通过 ConfigMap 控制日志级别：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: app-config
data:
LOG_LEVEL: "debug" # trace, debug, info, warn, error监控最佳实践
1. 黄金指标（Golden Signals）
- 延迟：请求响应时间
- 流量：请求数量
- 错误：错误率
- 饱和度：资源使用率
2. USE 方法
- Utilization：资源使用率
- Saturation：资源饱和度
- Errors：错误数量
3. 告警设置原则
# 多级告警
- name: api-alerts
rules:
- alert: HighLatency
expr: http_request_duration_seconds_p99 > 0.5
for: 5m
labels:
severity: warning
- alert: VeryHighLatency
expr: http_request_duration_seconds_p99 > 1
for: 2m
labels:
severity: critical常用监控指标
| 类别 | 指标 | PromQL 示例 |
|---|---|---|
| CPU | 使用率 | rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) |
| 内存 | 使用量 | container_memory_usage_bytes |
| 网络 | 接收流量 | rate(container_network_receive_bytes_total[5m]) |
| 磁盘 | IO | rate(container_fs_writes_bytes_total[5m]) |
| Pod | 重启次数 | kube_pod_container_status_restarts_total |
| 节点 | 状态 | kube_node_status_condition |
总结
- 使用 Metrics Server 获取基本指标
- 使用 Prometheus + Grafana 进行深度监控
- 使用 EFK/Loki 收集和分析日志
- 合理设置告警，避免告警疲劳
- 遵循黄金指标和 USE 方法