监控k8s controller和scheduler,创建serviceMonitor以及Rules
目录
一、修改kube-controller和kube-schduler的yaml文件
二、创建service、endpoint、serviceMonitor
三、Prometheus验证
四、创建PrometheusRule资源
五、Prometheus验证
直接上干货
一、修改kube-controller和kube-schduler的yaml文件
注意:修改时要一个节点一个节点的修改,等上一个修改的节点服务正常启动后再修改下个节点
kube-controller文件路径:/etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml
kube-scheduler文件路径:/etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yamlvim /etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml
vim /etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml
二、创建service、endpoint、serviceMonitor
kube-controller-monitor.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:k8s-app: kube-controller-managername: kube-controller-manage-monitornamespace: kube-system
spec:ports:- name: https-metricsport: 10257protocol: TCPtargetPort: 10257sessionAffinity: Nonetype: ClusterIP
---
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:labels:k8s-app: kube-controller-managername: kube-controller-manage-monitornamespace: kube-system
subsets:
- addresses:- ip: 10.50.238.191- ip: 10.50.107.48- ip: 10.50.140.151ports:- name: https-metricsport: 10257protocol: TCP
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:labels:k8s-app: kube-controller-managername: kube-controller-managernamespace: kube-system
spec:endpoints:- bearerTokenFile: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokeninterval: 30sport: https-metricsscheme: httpstlsConfig:insecureSkipVerify: truejobLabel: k8s-appnamespaceSelector:matchNames:- kube-systemselector:matchLabels:k8s-app: kube-controller-manager
kube-scheduler-monitor.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:k8s-app: kube-schedulername: kube-scheduler-monitornamespace: kube-system
spec:ports:- name: https-metricsport: 10259protocol: TCPtargetPort: 10259sessionAffinity: Nonetype: ClusterIP
---
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:labels:k8s-app: kube-schedulername: kube-scheduler-monitornamespace: kube-system
subsets:
- addresses:- ip: 10.50.238.191- ip: 10.50.107.48- ip: 10.50.140.151ports:- name: https-metricsport: 10259protocol: TCP
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:labels:k8s-app: kube-schedulername: kube-schedulernamespace: kube-system
spec:endpoints:- bearerTokenFile: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokeninterval: 30sport: https-metricsscheme: httpstlsConfig:insecureSkipVerify: truejobLabel: k8s-appnamespaceSelector:matchNames:- kube-systemselector:matchLabels:k8s-app: kube-scheduler
root@10-50-238-191:/home/sunwenbo/prometheus-serviceMonitor/serviceMonitor/kubernetes-cluster# kubectl apply -f ./
service/kube-controller-manage-monitor created
endpoints/kube-controller-manage-monitor created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/kube-controller-manager created
service/kube-scheduler-monitor created
endpoints/kube-scheduler-monitor created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/kube-scheduler created
三、Prometheus验证
四、创建PrometheusRule资源
kube-controller-rules.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:annotations:meta.helm.sh/release-namespace: cattle-monitoring-systemprometheus-operator-validated: "true"generation: 3labels:app: rancher-monitoringapp.kubernetes.io/instance: rancher-monitoringapp.kubernetes.io/part-of: rancher-monitoringname: kube-controller-managernamespace: cattle-monitoring-system
spec:groups:- name: kube-controller-manager.rulerules:- alert: K8SControllerManagerDownexpr: absent(up{job="kube-controller-manager"} == 1)for: 1mlabels:severity: criticalcluster: manage-prodannotations:description: There is no running K8S controller manager. Deployments and replication controllers are not making progress.summary: No kubernetes controller manager are reachable- alert: K8SControllerManagerDownexpr: up{job="kube-controller-manager"} == 0for: 1mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:description: kubernetes controller manager {{ $labels.instance }} is down. {{ $labels.instance }} isn't reachablesummary: kubernetes controller manager is down- alert: K8SControllerManagerUserCPUexpr: sum(rate(container_cpu_user_seconds_total{pod=~"kube-controller-manager.*",container_name!="POD"}[5m]))by(pod) > 5for: 5mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:description: kubernetes controller manager {{ $labels.instance }} is user cpu time > 5s. {{ $labels.instance }} isn't reachablesummary: kubernetes controller 负载较高超过5s- alert: K8SControllerManagerUseMemoryexpr: sum(rate(container_memory_usage_bytes{pod=~"kube-controller-manager.*",container_name!="POD"}[5m])/1024/1024)by(pod) > 20for: 5mlabels:severity: infocluster: manage-prodannotations:description: kubernetes controller manager {{ $labels.instance }} is use memory More than 20MBsummary: kubernetes controller 使用内存超过20MB- alert: K8SControllerManagerQueueTimedelayexpr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(workqueue_queue_duration_seconds_bucket{job="kubernetes-controller-manager"}[5m])) by(le)) > 10for: 5mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:description: kubernetes controller manager {{ $labels.instance }} is QueueTimedelay More than 10ssummary: kubernetes controller 队列停留时间超过10秒,请检查ControllerManager
kube-scheduler-rules.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:annotations:meta.helm.sh/release-namespace: cattle-monitoring-systemprometheus-operator-validated: "true"generation: 3labels:app: rancher-monitoringapp.kubernetes.io/instance: rancher-monitoringapp.kubernetes.io/part-of: rancher-monitoringname: kube-schedulernamespace: cattle-monitoring-system
spec:groups:- name: kube-scheduler.rulerules:- alert: K8SSchedulerDownexpr: absent(up{job="kube-scheduler"} == 1)for: 1mlabels:severity: criticalcluster: manage-prodannotations:description: "There is no running K8S scheduler. New pods are not being assigned to nodes."summary: "all k8s scheduler is down"- alert: K8SSchedulerDownexpr: up{job="kube-scheduler"} == 0for: 1mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:description: "K8S scheduler {{ $labels.instance }} is no running. New pods are not being assigned to nodes."summary: "k8s scheduler {{ $labels.instance }} is down"- alert: K8SSchedulerUserCPUexpr: sum(rate(container_cpu_user_seconds_total{pod=~"kube-scheduler.*",container_name!="POD"}[5m]))by(pod) > 1for: 5mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:current_value: '{{$value}}'description: "kubernetes scheduler {{ $labels.instance }} is user cpu time > 1s. {{ $labels.instance }} isn't reachable"summary: "kubernetes scheduler 负载较高超过1s,当前值为{{$value}}"- alert: K8SSchedulerUseMemoryexpr: sum(rate(container_memory_usage_bytes{pod=~"kube-scheduler.*",container_name!="POD"}[5m])/1024/1024)by(pod) > 20for: 5mlabels:severity: infocluster: manage-prodannotations:current_value: '{{$value}}'description: "kubernetess scheduler {{ $labels.instance }} is use memory More than 20MB"summary: "kubernetes scheduler 使用内存超过20MB,当前值为{{$value}}MB"- alert: K8SSchedulerPodPendingexpr: sum(scheduler_pending_pods{job="kubernetes-scheduler"})by(queue) > 5for: 5mlabels:severity: infocluster: manage-prodannotations:current_value: '{{$value}}'description: "kubernetess scheduler {{ $labels.instance }} is Pending pod More than 5"summary: "kubernetes scheduler pod无法调度 > 5,当前值为{{$value}}"- alert: K8SSchedulerPodPendingexpr: sum(scheduler_pending_pods{job="kubernetes-scheduler"})by(queue) > 10for: 5mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:current_value: '{{$value}}'description: kubernetess scheduler {{ $labels.instance }} is Pending pod More than 10summary: "kubernetes scheduler pod无法调度 > 10,当前值为{{$value}}"- alert: K8SSchedulerPodPendingexpr: sum(rate(scheduler_binding_duration_seconds_count{job="kubernetes-scheduler"}[5m])) > 1for: 5mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:current_value: '{{$value}}'description: kubernetess scheduler {{ $labels.instance }}summary: "kubernetes scheduler pod 无法绑定调度有问题,当前值为{{$value}}"- alert: K8SSchedulerVolumeSpeedexpr: sum(rate(scheduler_volume_scheduling_duration_seconds_count{job="kubernetes-scheduler"}[5m])) > 1for: 5mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:current_value: '{{$value}}'description: kubernetess scheduler {{ $labels.instance }}summary: "kubernetes scheduler pod Volume 速度延迟,当前值为{{$value}}"- alert: K8SSchedulerClientRequestSlowexpr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(rest_client_request_duration_seconds_bucket{job="kubernetes-scheduler"}[5m])) by (verb, url, le)) > 1for: 5mlabels:severity: warningcluster: manage-prodannotations:current_value: '{{$value}}'description: kubernetess scheduler {{ $labels.instance }}summary: "kubernetes scheduler 客户端请求速度延迟,当前值为{{$value}}"
root@10-50-238-191:/home/sunwenbo/prometheus-serviceMonitor/rules# kubectl apply -f kube-controller-rules.yaml
prometheusrule.monitoring.coreos.com/kube-apiserver-rules configured
root@10-50-238-191:/home/sunwenbo/prometheus-serviceMonitor/rules# kubectl apply -f kube-scheduler-rules.yaml
prometheusrule.monitoring.coreos.com/kube-apiserver-rules configured
root@10-50-238-191:/home/sunwenbo/prometheus-serviceMonitor/rules#
五、Prometheus验证
相关文章:

监控k8s controller和scheduler,创建serviceMonitor以及Rules
目录 一、修改kube-controller和kube-schduler的yaml文件 二、创建service、endpoint、serviceMonitor 三、Prometheus验证 四、创建PrometheusRule资源 五、Prometheus验证 直接上干货 一、修改kube-controller和kube-schduler的yaml文件 注意:修改时要一个节…...

支持向量机 支持向量机概述
支持向量机概述 支持向量机 Support Vector MachineSVM ) 是一类按监督学习 ( supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器 (generalized linear classifier) ,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面 (maximum-margin hyperplane)与逻辑回归和…...

http -- 跨域问题详解(浏览器)
参考链接 参考链接 1. 跨域报错示例 Access to XMLHttpRequest at http://127.0.0.1:3000/ from origin http://localhost:3000 has been blocked by CORS policy: Response to preflight request doesnt pass access control check: No Access-Control-Allow-Origin header…...

Java对接腾讯多人音视频房间回调接口示例
在前面我们已经对接好了腾讯多人音视频房间相关内容:Java对接腾讯多人音视频房间示例 为了完善业务逻辑,我们还需要对接它的一些回调接口 官方文档地址 主要就下面这些 这里因为比较简单直接上代码 里面有些工具类和上一章一样这里就没贴,需要…...

vp与vs联合开发-通过FrameGrabber连接相机
添加控件 1.CogRecordDisplay 控件 用于显示图像 初始化相机对象方法 //启动窗体时 调用初始化相机方法 //封装相机关闭方法 //窗体关闭时 调用相机关闭方法 拍照 设置采图事件 // 保存图像 设置曝光按钮事件 1.可变参数...

音视频直播核心技术介绍
直播流程 采集: 是视频直播开始的第一个环节,用户可以通过不同的终端采集视频,比如 iOS、Android、Mac、Windows 等。 前处理:主要就是美颜美型技术,以及还有加水印、模糊、去噪、滤镜等图像处理技术等等。 编码&#…...

JNDI注入Log4jFastJson白盒审计不回显处理
目录 0x00 前言 0x01 Maven 仓库及配置 0x02 JNDI 注入简介 0x03 Java-第三方组件-Log4J&JNDI 0x04 Java-第三方组件-FastJson&反射 0x05 白盒审计 - FastJson 0x06 白盒审计 - Log4j 0x07 不回显的处理方法 0x00 前言 希望和各位大佬一起学习,如果…...
FPGA实现腐蚀和膨胀算法verilog设计及仿真 加报告
要在FPGA上实现腐蚀和膨胀算法,你可以按照以下步骤进行: 图像存储:首先,你需要设计一个图像存储器来存储待处理的图像数据。这可以采用FPGA内部存储器或外部存储器。 读取图像数据:使用适当的接口从图像存储器中读取图像数据,并将其加载到FPGA的计算单元中。 结构元素定义…...
核和值域的关系:什么是矩阵的秩?
核和值域的关系:什么是矩阵的秩? 这篇博客将介绍一个任意矩阵的核和值域的关系,并由此说明矩阵秩的意义、子空间维数、子空间正交。 1、矩阵的核:N(A) A ∈ C m n A\in C^{m\times n} A∈Cmn,矩阵的核,记…...

【MyBatis Plus】Service Mapper内置接口讲解
🎉🎉欢迎来到我的CSDN主页!🎉🎉 🏅我是Java方文山,一个在CSDN分享笔记的博主。📚📚 🌟推荐给大家我的专栏《MyBatis-Plus》。🎯🎯 &am…...

制作一个简单 的maven plugin
流程 首先, 你需要创建一个Maven项目,推荐用idea 创建项目 会自动配置插件 pom.xml文件中添加以下配置: <project> <!-- 项目的基本信息 --> <groupId>com.example</groupId> <artifactId>my-maven-plugi…...

基于linux系统的Tomcat+Mysql+Jdk环境搭建(三)centos7 安装Tomcat
Tomcat下载官网: Apache Tomcat - Which Version Do I Want? JDK下载官网: Java Downloads | Oracle 中国 如果不知道Tomcat的哪个版本应该对应哪个版本的JDK可以打开官网,点击Whitch Version 下滑,有低版本的,如…...
Ubuntu环境下SomeIP/CommonAPI环境搭建详细步骤
环境搭建 1.Boost安装 下载Boost源码 : https://www.boost.org/users/download/ 编译安装 首先安装编译所需依赖 sudo apt-get install build-essential g sudo apt-get install installpython-dev autotools-dev sudo apt-get install installlibicu-dev buil…...

maven 项目导入异常问题
问题如下 一、 tomcat正再运行的包是哪一个 不同构建、打包情况下分别运行 out\artifacts下 当直接去Project Structure下去构建artifacts 后,运行tomcat 则会在out下target下 reimport项目后,则会在artifacts自动生成部署包。删除tomcat之前deployment 下的包(同…...

在 VMware 虚拟机上安装黑苹果(Hackintosh):免费 macOS ISO 镜像下载及安装教程
在 VMware 虚拟机上安装黑苹果(Hackintosh):免费 macOS ISO 镜像下载及安装教程 VMware 虚拟机解锁 macOS 安装选项使用 macOS iso 系统镜像安装使用 OpenCore 做引导程序安装 在 VMware 虚拟机上安装黑苹果(Hackintosh):免费 macOS ISO 镜像下载及安装…...

国产ToolLLM的课代表---OpenBMB机构(清华NLP)旗下ToolBench的安装部署与运行(附各种填坑说明)
ToolBench项目可以理解为一个能直接提供训练ToolLLM的平台,该平台同时构建了ToolLLM的一个开源训练指令集。,该项目是OpenBMB机构(面壁智能与清华NLP联合成立)旗下的一款产品,OpenBMB机构名下还同时拥有另外一款明星产…...
串口通信(5)-C#串口通信数据接收不完整解决方案
本文讲解C#串口通信数据接收不完整解决方案。 目录 一、概述 二、Modbus RTU介绍 三、解决思路 四、实例 一、概述 串口处理接收数据是串口程序编写的关键...
大数据分析岗是干什么的?
大数据分析岗主要负责从大规模数据集中提取、整理、分析和解释有关业务、市场或其他相关领域的信息的职位。 主要的职责和工作内容如下: 1. 数据收集和整理 收集各种数据源(包括结构化、非结构化和半结构化数据),并将其整理成可…...
hadoop运行jar遇到的一个报错
报错信息: 2023-12-19 14:28:25,893 INFO mapreduce.Job: Job job_1702967272525_0001 failed with state FAILED due to: Application application_1702967272525_0001 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1702967272525_0001_000002 exited with…...

长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入分类
目录 一、程序及算法内容介绍: 基本内容: 亮点与优势: 二、实际运行效果: 三、部分程序: 四、完整程序下载: 一、程序及算法内容介绍: 基本内容: 本代码基于Matlab平台编译&am…...
椭圆曲线密码学(ECC)
一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学(Elliptic Curve Cryptography)是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统,由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA,ECC在相同安全强度下密钥更短(256位ECC ≈ 3072位RSA…...

Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程
Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程一、说明二、环境准备三、编写 Docker Compose 和 jaas文件docker-compose.yml代码说明:server_jaas.conf 四、启动服务五、验证服务六、连接kafka服务七、总结 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认…...

【OSG学习笔记】Day 16: 骨骼动画与蒙皮(osgAnimation)
骨骼动画基础 骨骼动画是 3D 计算机图形中常用的技术,它通过以下两个主要组件实现角色动画。 骨骼系统 (Skeleton):由层级结构的骨头组成,类似于人体骨骼蒙皮 (Mesh Skinning):将模型网格顶点绑定到骨骼上,使骨骼移动…...

uniapp 开发ios, xcode 提交app store connect 和 testflight内测
uniapp 中配置 配置manifest 文档:manifest.json 应用配置 | uni-app官网 hbuilderx中本地打包 下载IOS最新SDK 开发环境 | uni小程序SDK hbulderx 版本号:4.66 对应的sdk版本 4.66 两者必须一致 本地打包的资源导入到SDK 导入资源 | uni小程序SDK …...
Kafka主题运维全指南:从基础配置到故障处理
#作者:张桐瑞 文章目录 主题日常管理1. 修改主题分区。2. 修改主题级别参数。3. 变更副本数。4. 修改主题限速。5.主题分区迁移。6. 常见主题错误处理常见错误1:主题删除失败。常见错误2:__consumer_offsets占用太多的磁盘。 主题日常管理 …...
pycharm 设置环境出错
pycharm 设置环境出错 pycharm 新建项目,设置虚拟环境,出错 pycharm 出错 Cannot open Local Failed to start [powershell.exe, -NoExit, -ExecutionPolicy, Bypass, -File, C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.1.3\plugins\terminal\shell-int…...

企业大模型服务合规指南:深度解析备案与登记制度
伴随AI技术的爆炸式发展,尤其是大模型(LLM)在各行各业的深度应用和整合,企业利用AI技术提升效率、创新服务的步伐不断加快。无论是像DeepSeek这样的前沿技术提供者,还是积极拥抱AI转型的传统企业,在面向公众…...

python基础语法Ⅰ
python基础语法Ⅰ 常量和表达式变量是什么变量的语法1.定义变量使用变量 变量的类型1.整数2.浮点数(小数)3.字符串4.布尔5.其他 动态类型特征注释注释是什么注释的语法1.行注释2.文档字符串 注释的规范 常量和表达式 我们可以把python当作一个计算器,来进行一些算术…...

Element-Plus:popconfirm与tooltip一起使用不生效?
你们好,我是金金金。 场景 我正在使用Element-plus组件库当中的el-popconfirm和el-tooltip,产品要求是两个需要结合一起使用,也就是鼠标悬浮上去有提示文字,并且点击之后需要出现气泡确认框 代码 <el-popconfirm title"是…...
使用python进行图像处理—图像滤波(5)
图像滤波是图像处理中最基本和最重要的操作之一。它的目的是在空间域上修改图像的像素值,以达到平滑(去噪)、锐化、边缘检测等效果。滤波通常通过卷积操作实现。 5.1卷积(Convolution)原理 卷积是滤波的核心。它是一种数学运算,…...