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title: 监控最佳实践
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配置合理的监控和告警规则对于安全、可靠地运行生产环境中的工作负载至关重要。在使用 Kubernetes 和 Rancher 时也是如此。幸运的是，你可以使用集成的监控和告警功能来简化整个过程。

[Rancher 监控文档](../../../integrations-in-rancher/monitoring-and-alerting/monitoring-and-alerting.md)描述了如何设置完整的 Prometheus 和 Grafana。这是开箱即用的功能，它将从集群中的所有系统和 Kubernetes 组件中抓取监控数据，并提供合理的仪表板和告警。但为了实现可靠的设置，你还需要监控你的工作负载并使 Prometheus 和 Grafana 适应你的特定用例和集群规模。本文档将为你提供这方面的最佳实践。

## 监控内容

Kubernetes 本身以及运行在其内部的应用构成了一个分布式系统，不同的组件之间能够进行交互。对于整个系统和每个单独的组件，你必须确保其性能、可用性、可靠性和可扩展性。详情请参见 Google 免费的 [Site Reliability Engineering Book](https://sre.google/sre-book/table-of-contents/)，尤其是关于 [Monitoring distributed systems](https://sre.google/sre-book/monitoring-distributed-systems/) 的章节。

## 配置 Prometheus 资源使用

在安装集成监控时，Rancher 允许进行一些配置，这些配置取决于你的集群规模和其中运行的工作负载。本章将更详细地介绍这些内容。

### 存储和数据保留

Prometheus 所需的存储空间取决于你存储的时间序列和标签的数量，以及你配置的数据保留量。需要注意的是，Prometheus 并不是用来长期存储指标的。数据通常只保留几天，而不是几周或几个月。这是因为 Prometheus 不会对存储的指标进行任何聚合。不聚合的好处是避免稀释数据，但这也意味着不设置保留时长的话，所需的存储空间随着时间的推移线性增长。

以下是计算所需存储空间的一种方法。首先，通过以下查询来查看 Prometheus 中存储块的平均大小：

```
rate(prometheus_tsdb_compaction_chunk_size_bytes_sum[1h]) / rate(prometheus_tsdb_compaction_chunk_samples_sum[1h])
```

接下来，找出每秒的数据引入速率：

```
rate(prometheus_tsdb_head_samples_appended_total[1h])
```

然后与保留时间相乘，并添加几个百分点作为缓冲区：

```
平均块大小（以字节为单位）x 每秒的数据引入速率 x 保留时间（以秒为单位）x 1.1 = 必需的存储空间（以字节为单位）
```

你可以访问[这篇博客](https://www.robustperception.io/how-much-disk-space-do-prometheus-blocks-use)了解关于如何计算必须的存储空间的更多信息。

你可以参见 [Prometheus 官方文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/storage)来进一步了解 Prometheus 的存储概念。

### CPU 和内存的请求和限制

在较大的 Kubernetes 集群中，Prometheus 会消耗大量内存。Prometheus 需要的内存与它存储的时间序列和标签的数量以及抓取间隔有关。

你可以访问[这篇博客](https://www.robustperception.io/how-much-ram-does-prometheus-2-x-need-for-cardinality-and-ingestion)了解关于如何计算必须的内存的更多信息。

所需的 CPU 数量与你正在执行的查询数量相关。

### 长期储存

Prometheus 不是用于长期存储指标的，它只用于短期存储。

如果想要长时间存储部分或全部指标，你可以利用 Prometheus 的[远程读/写](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/storage/#remote-storage-integrations)功能将其连接到 [Thanos](https://thanos.io/)，[InfluxDB](https://www.influxdata.com/) 或 [M3DB](https://www.m3db.io/) 等存储系统。你可以访问[这篇博客](https://rancher.com/blog/2020/prometheus-metric-federation)找到设置示例。

## 抓取自定义工作负载

虽然集成的 Rancher Monitoring 已经可以从集群的节点和系统组件中抓取系统指标，但你也需要为部署在 Kubernetes 上的自定义工作负载抓取数据。为此，你可以配置 Prometheus，让它在一定的时间间隔内对你应用的端点进行 HTTP 请求。然后，这些端点会以 Prometheus 格式返回指标。

一般来说，你会从集群中运行的所有工作负载中抓取数据，然后将数据用于告警或调试问题。一般情况下，你只有在具体事件发生后才需要某些指标数据。如果数据已经被抓取并存储了，那就好办了。由于 Prometheus 只是短期存储指标，因此抓取和存储大量数据的成本并不是那么高。如果你使用的是 Prometheus 的长期存储方案，那么你也可以决定持久存储哪些数据。

### 关于 Prometheus Exporters

许多第三方工作负载（如数据库、队列或 Web 服务器）要么已经支持以 Prometheus 格式公开指标，要么有所谓的 exporter，来对工具的指标格式和 Prometheus 理解的指标格式进行转换。通常，你可以将这些 exporter 作为额外的 Sidecar 容器添加到工作负载的 Pod 中。很多 Helm Chart 已经包含了部署 exporter 的选项。此外，你还可以在 [ExporterHub](https://exporterhub.io/) 上找到一个策划的 exporter 列表。

### Prometheus 的编程语言和框架支持

要想把你的自定义应用指标放到 Prometheus 中，你必须直接从你的应用代码中收集和暴露这些指标。幸运的是，对于大多数流行的编程语言和框架来说，已经有一些库和集成来帮助解决这个问题。其中一个例子是 [Spring 框架](https://docs.spring.io/spring-metrics/docs/current/public/prometheus)中的 Prometheus 支持。

### ServiceMonitor 和 PodMonitor

一旦所有工作负载都以 Prometheus 格式公开了指标后，你必须配置 Prometheus 来抓取数据。Rancher 使用 [prometheus-operator](https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator)，这使得使用 ServiceMonitors 和 PodMonitors 来添加其他抓取目标变得容易。很多 Helm Chart 已经包含直接创建这些监控器的选项。你也可以在 Rancher 文档中找到更多信息。

### Prometheus 推送网关（Pushgateway）

有些工作负载的指标很难被 Prometheus 抓取，就像 Jobs 和 CronJobs 这样的短期工作负载，或者是不允许在单个处理的传入请求之间共享数据的应用，如 PHP 应用。

要想获得这些用例的指标，你可以设置 [prometheus-pushgateways](https://github.com/prometheus/pushgateway)。CronJob 或 PHP 应用将把指标更新推送到 pushgateway。pushgateway 汇总并通过 HTTP 端点暴露它们，然后可以由 Prometheus 抓取。

### Prometheus Blackbox 监控

有时，你可能需要从外部监控工作负载。为此，你可以使用 [Prometheus blackbox-exporter](https://github.com/prometheus/blackbox_exporter)，它允许通过 HTTP、HTTPS、DNS、TCP 和 ICMP 探测任何类型的端点。

## 在（微）服务架构中进行监控

如果你有一个（微）服务架构，在该架构中集群的多个单独的工作负载相互通信，那么拥有这些流量的详细指标和跟踪是非常重要的，因为这可以帮助你了解所有这些工作负载之间的通信方式，以及问题或瓶颈可能出现的地方。

当然，你可以监控所有工作负载中的所有内部流量，并将这些指标暴露给 Prometheus，但这相当耗费精力。像 Istio 这样的服务网格（可以通过[单击](../../../integrations-in-rancher/istio/istio.md)在 Rancher 中安装）可以自动完成这项工作，并提供所有 Service 之间流量的丰富的遥测数据。

## 真实用户监控

监控所有内部工作负载的可用性和性能对于稳定、可靠和快速地运行应用至关重要。但这些指标只能向你展示部分情况。要想获得一个完整的视图，还必须知道你的最终用户是如何实际感知的。为此，你可以研究各种[真实用户监控解决方案](https://en.wikipedia.org/wiki/Real_user_monitoring)。

## 安全监控

除了通过监控工作负载来检测性能、可用性或可扩展性之外，你还应该监控集群和运行在集群中的工作负载，来发现潜在的安全问题。一个好的做法是经常运行 [CIS 扫描](../../../how-to-guides/advanced-user-guides/cis-scan-guides/cis-scan-guides.md)并发出告警，来检查集群是否按照安全最佳实践进行配置。

对于工作负载，你可以查看 Kubernetes 和 Container 安全解决方案，例如 [NeuVector](https://www.suse.com/products/neuvector/)、[Falco](https://falco.org/)、[Aqua Kubernetes Security](https://www.aquasec.com/products/kubernetes-security/) 和 [SysDig](https://sysdig.com/)。

## 设置告警

将所有的指标纳入监控系统并在仪表板中可视化是很好的做法，但你也希望在出现问题时能主动收到提醒。

集成的 Rancher 监控已经配置了一套合理的告警，这些告警在任何 Kubernetes 集群中都是可用的。你可以扩展告警，来覆盖特定的工作负载和用例。

在设置告警时，你需要为对你应用非常关键的工作负载配置告警，但同时也要确保告警不会太频繁。理想情况下，你收到的每一个告警都应该是一个你需要关注并解决的问题。如果你一直收到不太关键的告警，你就有可能开始完全忽略告警信息，然后错过真正重要的告警。因此，少量的告警可能会更好。首先，你可以关注真正重要的指标，例如应用离线等。之后，解决出现的所有问题，然后再创建更详细的告警。

如果告警开始发送，但你暂时无法处理，你也可以将告警静默一定时间，以便以后查看。

如果需要了解更多关于如何设置告警和通知通道的信息，请访问 [Rancher 文档中心](../../../integrations-in-rancher/monitoring-and-alerting/monitoring-and-alerting.md)。
