教你如何进行Prometheus 分片自动缩放

本文分享自华为云社区《使用 Prometheus-Operator 进行 Prometheus + Keda 分片自动缩放》，作者： Kubeservice@董江。

垂直缩放与水平缩放

Prometheus已经成为云原生时代事实上的监控工具。从监控小型花园的实例到企业中大规模的监控，Prometheus 都可以处理工作负载！但并非没有挑战…

在拥有数百个团队的大型组织中，每秒获取数百万个指标是很常见的。人们可以维护一个 Prometheus 实例，并通过投入资金来解决扩展问题：只需获得一个更大的节点即可。好吧，如果你愿意付钱，那就去吧！但是节点价格的增长速度通常高于其大小，并且管理大型和小型 Prometheus 实例之间还有另一个很大的区别：WAL 重播！

Prometheus 保留一个包含最新抓取数据的内存数据库。为了避免在可能的重新启动期间丢失数据，Prometheus 在磁盘上保留了预写日志 (WAL)。当 Prometheus 重启时，它会将 WAL 重新加载到内存中，这样最新抓取的数据就又可用了，这个操作就是我们所说的 WAL Replay。

在 WAL 重放期间，Prometheus 完全无法进行查询，也无法抓取任何目标，因此我们希望尽快完成此操作！这就是巨大的 Prometheus 实例成为问题的时候。当将数百 GiB 的数据重放到内存中时，此操作很容易需要 20 到 30 分钟，在更极端的情况下甚至需要几个小时。如果您决定保留单个 Prometheus 实例，WAL Replay 操作可能会导致监控系统出现长时间停机。

避免大型 Prometheus 实例的一种常见策略是在多个 Prometheus 之间分片抓取目标。由于每个 Prometheus 都会抓取较少量的指标，因此它们会小得多，并且 WAL Replay 不会像以前那样成为问题。为了仍然能够拥有集中式查询体验，可以将指标转发到另一个工具，例如 Thanos、Cortex 或云提供商，这些工具也能够扩展 Prometheus 查询功能。

整个时间内负载不均匀

我们已经通过使用分片而不是垂直扩展 Prometheus 取得了一些重大进展，但是当暴露的指标数量全天增加和减少时会发生什么？对于每天从数百个节点扩展到数千个节点（反之亦然）的 Kubernetes 集群来说，这是一种非常常见的情况。在决定普罗米修斯碎片的数量时，我们如何找到成本/效益比的最佳点？

您可以每天手动微调集群中的分片数量，但有更智能的方法来完成此任务。在这篇博文中，我将重点介绍 Horizo​​ntal Pod Autoscaler 策略，该策略是最近通过 Prometheus-Operator v0.71.0 版本实现的。

使用 Keda 自动缩放 Prometheus 碎片

设置

使用 Kubernetes Scale API 的任何类型的 Horizo​​ntal Pod Autoscaler，但出于演示目的，将使用Keda，它支持多种扩展策略。

让我们从创建一个小型集群开始，我建议使用KinD或Minikube：

$ kind create cluster
Creating cluster "kind" ...
 ✓ Ensuring node image (kindest/node:v1.27.1)
 ✓ Preparing nodes
 ✓ Writing configuration
 ✓ Starting control-plane ️
 ✓ Installing CNI
 ✓ Installing StorageClass
Set kubectl context to "kind-kind"
You can now use your cluster with:

kubectl cluster-info --context kind-kind

Have a nice day! 

现在让我们安装 Keda：

$ helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
$ helm repo update
$ helm install keda kedacore/keda --namespace keda --create-namespace
$ watch kubectl get pods -n keda

一旦所有 Pod 都达到该Running状态，我们就可以继续！下一步是安装 Prometheus Operator：

$ git clone https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator
$ cd prometheus-operator
$ kubectl apply --server-side -f bundle.yaml

部署 Prometheus 和示例应用程序

好了，初始设置完成了。让我们部署一些公开一些指标的应用程序！为了演示目的，让我们部署一个 Alertmanager：

---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Alertmanager
metadata:
  name: main
  namespace: monitoring
spec:
  image: quay.io/prometheus/alertmanager:v0.26.0
  podMetadata:
    labels:
      app.kubernetes.io/instance: main
      app.kubernetes.io/name: alertmanager
  replicas: 1
  serviceAccountName: alertmanager-main
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: alertmanager-main
  namespace: monitoring
  labels:
    app.kubernetes.io/instance: main
    app.kubernetes.io/name: alertmanager
spec:
  ports:
  - name: web
    port: 9093
    targetPort: web
  - name: reloader-web
    port: 8080
    targetPort: reloader-web
  selector:
    app.kubernetes.io/instance: main
    app.kubernetes.io/name: alertmanager
---
apiVersion: v1
automountServiceAccountToken: false
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: alertmanager-main
  namespace: monitoring
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: alertmanager-main
  namespace: monitoring
spec:
  endpoints:
  - interval: 30s
    port: web
  - interval: 30s
    port: reloader-web
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/instance: main
      app.kubernetes.io/name: alertmanager

还有一个 Prometheus 负责抓取这个 Alertmanager（以及之后部署的更多内容）。我们希望根据每秒抓取的样本进行扩展，因此我们将配置 Prometheus 来抓取自身

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: k8s
spec:
  image: quay.io/prometheus/prometheus:v2.48.1
  podMetadata:
    labels:
      app.kubernetes.io/instance: k8s
      app.kubernetes.io/name: prometheus
  shards: 1
  serviceAccountName: prometheus-k8s
  serviceMonitorSelector: {}
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus-k8s
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - configmaps
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - services
  - endpoints
  - pods
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - extensions
  resources:
  - ingresses
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - networking.k8s.io
  resources:
  - ingresses
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus-k8s
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus-k8s
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus-k8s
  namespace: default
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus-k8s
  labels:
    app.kubernetes.io/instance: k8s
    app.kubernetes.io/name: prometheus
spec:
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    targetPort: web
  - name: reloader-web
    port: 8080
    targetPort: reloader-web
  selector:
    app.kubernetes.io/instance: k8s
    app.kubernetes.io/name: prometheus
---
apiVersion: v1
automountServiceAccountToken: true
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus-k8s
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: prometheus-k8s
spec:
  endpoints:
  - interval: 30s
    port: web
  - interval: 30s
    port: reloader-web
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/instance: k8s
      app.kubernetes.io/name: prometheus

部署完所有内容后，我们可以通过暴露其 UI 来验证 Prometheus 的表现：

$ kubectl port-forward prometheus-k8s-0 9090

如果我们查询指标
sum(rate(prometheus_tsdb_head_samples_appended_total[2m])),
我们会注意到我们稳定在每秒摄取 40~50 个样本左右。

配置 Keda 来扩展/缩小 Prometheus

Keda 的自动缩放对象是通过ScaledObject CRD配置的。 ScaledObjects 有大量不同的缩放器，但在这里我们将使用Prometheus 缩放器来缩放 Prometheus 本身。

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: prometheus
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
    kind: Prometheus
    name: k8s
  minReplicaCount:  1
  maxReplicaCount:  100
  fallback:
    failureThreshold: 5
    replicas: 10
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: http://prometheus-k8s.svc.default.cluster.local:9090
      # Ingested samples per second across all shards
      query: sum(rate(prometheus_tsdb_head_samples_appended_total[2m]))
      # We'll scale up/down on every 200 samples ingested per second
      threshold: '200'

要验证 ScaledObject 是否按预期工作，请运行：

$ kubectl get scaledobject prometheus

你应该看到这一点STATUS并且ACTIVE两者都应该是True。

触发扩缩容

现在让我们开始有趣的部分，首先增加 Alertmanager Pod 的数量：

$ kubectl patch alertmanager main -p '{"spec": {"replicas": 20}}' --type merge

在检查 Prometheus UI 时，我们会注意到摄取的样本快速增加:

如果我们检查 Prometheus Pod 的数量，我们会注意到正在部署新的分片：

$ kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name=prometheus
NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-k8s-0           2/2     Running   0          21m
prometheus-k8s-shard-1-0   2/2     Running   0          2m54s
prometheus-k8s-shard-2-0   2/2     Running   0          2m24s
prometheus-k8s-shard-3-0   1/2     Running   0          54s

我们还验证一下，如果负载减少，Prometheus Pod 是否会缩小规模

$ kubectl patch alertmanager main -p '{"spec": {"replicas": 1}}' --type merge

几分钟后，分片将返回较少数量的摄取样本，Keda 应再次调整分片数量：

$ kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name=prometheus
NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-k8s-0   2/2     Running   0          30m

其他

• https://www.arthursens.dev/posts/prometheus-shard-autoscaling
• https://keda.sh/docs/2.13/scalers/prometheus/#integrating-cloud-offerings

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