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18.1 k8s服务组件之4大黄金指标讲解

本节重点介绍 :

  • 监控4大黄金指标
    • Latency:延时
    • Utilization:使用率
    • Saturation:饱和度
    • Errors:错误数或错误率
  • apiserver指标
    • 400、500错误qps
    • 访问延迟
    • 队列深度
  • etcd指标
  • kube-scheduler和kube-controller-manager

监控4大黄金指标

Google的Google SRE Books一书中提出了系统监控的四个黄金指标

  • Latency:延时
  • Utilization:使用率
  • Saturation:饱和度
  • Errors:错误数或错误率

为什么是这4个

  • 这个四个黄金指标在在任何系统中都是很好的性能状态指标
  • 他们之所以被称为”黄金“指标,很大一个因素是因为他们反映了终端用户的感知
  • 因此任何监控系统都会提供被监控对象的这些指标或其变形,并在此基础上辅助

两种系统分类

  • 资源提供系统 : 对外提供简单的资源,比如CPU(计算资源),存储,网络带宽
  • 服务提供系统 : 对外提供更高层次与业务相关的任务处理能力,比如订票,购物等等

站在资源角度分析

  • Utilization :往往体现为资源使用的百分比
  • Saturation : 资源使用的饱和度或过载程度,过载的系统往往意味着系统需要辅助的排队系统完成相关任务
    • 以CPU为例,Utilization往往是CPU的使用百分比
    • Saturation则是当前等待调度CPU的线程或进程队列长度
  • Errors : 这个可能是使用资源的出错率或出错数量,比如网络的丢包率或误码率等等

站在服务角度分析

  • Rate : 单位时间内完成服务请求的能力
  • Errors : 错误率或错误数量:单位时间内服务出错的比列或数量
  • Duration : 平均单次服务的持续时长(或用户得到服务响应的时延)

k8s服务组件服务组件指标

站在k8s集群管理员的角度,服务组件的健康状况需要额外的关注。

apiserver指标

apiserver作为k8s中消息总线

成功率和qps

  • 请求成功率 :apiserver_request_total代表apiserver的请求计数器,所以我们可以使用下面promql来计算apiserver请求成功的qps。
sum(rate(apiserver_request_total{job="kubernetes-apiservers",code=~"2.."}[5m]))
  • 成功率低于95%的告警 : 响应=2xx的qps除以总的qps就是apiserver的请求成功率
  • image.png
100 * sum(rate(apiserver_request_total{job="kubernetes-apiservers",code=~"2.."}[5m])) /sum(rate(apiserver_request_total{job="kubernetes-apiservers"}[5m]))
  • 同理也可以关注4xx和5xx的错误qps,表达式如下
sum(rate(apiserver_request_total{job="kubernetes-apiservers",code=~"[45].."}[5m]))
  • 错误的qps过高,可能是服务组件有问题,需要尽快排查。

延迟

image.png

  • 对于延迟,可以使用下面的表达式计算。
histogram_quantile(0.99, sum(rate(apiserver_request_duration_seconds_bucket{job="kubernetes-apiservers"}[5m])) by (verb, le))
  • 可以得到各个http的请求方法的99分位延迟值。
{verb="WATCH"}	60
{verb="DELETE"}	NaN
{verb="PATCH"}	0.0495
{verb="PUT"}	0.08797499999999975
{verb="GET"}	0.06524999999999985
{verb="LIST"}	0.09421428571428572
{verb="POST"}	0.0495
  • 如果99分位延迟值很高,可能是apiserver处理能力达到上限,可以考虑扩容一下。

饱和度

  • 对于饱和度可以查看apiserver请求队列的情况,如apiserver_current_inqueue_requests很大的话,说明排队严重。
  • image.png

etcd指标

etcd作为k8s中元信息存储的数据库也需要额外关注下

  • etcd存储文件大小相关指标,比如etcd_db_total_size_in_bytes表征db物理文件大小。
  • 使用下面表达式可以得到etcd存储空间使用率: 当前使用量/配额。如果使用率大于80%需要扩容
(etcd_mvcc_db_total_size_in_bytes / etcd_server_quota_backend_bytes)*100
  • 关于etcd的网络流量可以使用下面两个指标表示。
# 代表client调etcd的流量。
etcd_network_client_grpc_received_bytes_total
# 代表etcd发送的流量。
etcd_network_client_grpc_sent_bytes_total
  • etcd中存储key和相关key操作的qps指标,如etcd_debugging_mvcc_keys_total代表etcd中存储的key总数,数量太多也会影响性能。
  • 同时关于etcd key的操作的qps,rate(etcd_debugging_mvcc_put_total[1m])代表put的qps,同理rate(etcd_debugging_mvcc_delete_total[1m])代表删除的qps。
  • 存储的fsync刷盘99分位延迟可以使用下面的分位值计算得到
  • image.png
histogram_quantile(0.99, sum(rate(etcd_disk_backend_commit_duration_seconds_bucket[5m])) by (instance, le))

kube-scheduler和kube-controller-manager

kube-scheduler是调度器,所以有关调度成功统计的指标都应被关注。

  • scheduler_pod_scheduling_attempts_sum/scheduler_pod_scheduling_attempts_count代表成功调度一个pod 的平均尝试次数。如果尝试次数过高,可能当前node剩余量不多,或者集群出错,建议排查下。
  • histogram_quantile(0.99, sum(rate(scheduler_pod_scheduling_duration_seconds_bucket[5m])) by ( le)) 代码pod调度的99分位延迟,如果过高,考虑schduler压力大或者其他原因。

在kube-controller-manager负责集群内的 Node、Pod 等所有资源的管理。

  • rate(workqueue_adds_total[2m])表征工作队列新增的qps,其实就是请求的qps,太高考虑压力大。
  • histogram_quantile(0.99, sum(rate(rest_client_request_latency_seconds_bucket{job="kube-controller-manager"}[5m])) by (verb, url, le))",可以查看和apiserver通信的延迟99分位值,太高考虑扩容下apiserver。

本节重点总结 :

  • 监控4大黄金指标
    • Latency:延时
    • Utilization:使用率
    • Saturation:饱和度
    • Errors:错误数或错误率
  • apiserver指标
    • 400、500错误qps
    • 访问延迟
    • 队列深度
  • etcd指标
  • kube-scheduler和kube-controller-manager

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