本节重点介绍 :
- relabel的源码在 7.7节做过详细的解读
- 强大的relabel能力 在k8s中的应用
- 应用1： labelmap 在采集cadvisor指标时 对服务发现标签key名字截取
- 应用2： 采集pod自定义指标中replace 和 keep的应用
- 应用3： k8s服务组件采集时的endpoint过滤
- 应用4： hashmod 解决k8s大集群采集问题
- 应用5： drop 去掉不想要采集的指标
强大的relabel能力 做标签截取、变换、静态分片
prometheus relabel说明
- relabel官方文档
- 其中 action有六个配置项，含义如下
| action_name | 含义 |
|---|---|
| replace | 将 source_labels 中正则匹配的结果赋值到 target_label中 |
| keep | 保留source_labels 中正则 匹配的目标 |
| drop | 去掉source_labels 中正则 匹配的目标 |
| hashmod | 将source_labels 中正则 匹配的目标 做分片 |
| labelmap | 将正则匹配到的所有标签名称做替换 |
| labeldrop | 去掉正则匹配到的标签 |
| labelkeep | 保留正则匹配到的标签 |
在采集k8s中relabel的应用
应用1： labelmap 在采集cadvisor指标时 对服务发现标签key名字截取
- 在采集cadvisor时可以看到服务发现源给添加了很多
__meta_kubernetes_node_label_开头的标签 
- /service-discovery页面查看 kubernetes-nodes-cadvisor的结果
- 但是这些标签名字太长了，需要精简。我们使用如下的relabel配置
relabel_configs:
- separator: ;regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)replacement: $1action: labelmap
- 以这个标签为例，
__meta_kubernetes_node_label_kubernetes_io_os="linux" - 上面的配置代表匹配_meta_kubernetes_node_label_开头的key，只保留后面的部分
- 所以在最终的标签看到的就是
kubernetes_io_os="linux" - labelmap代表匹配到的标签赋值给目标标签
- 源码位置 D:\go_path\src\github.com\prometheus\prometheus\pkg\relabel\relabel.go
func relabel(lset labels.Labels, cfg *Config) labels.Labels {case LabelMap:for _, l := range lset {if cfg.Regex.MatchString(l.Name) {res := cfg.Regex.ReplaceAllString(l.Name, cfg.Replacement)lb.Set(res, l.Value)}}
}
应用2： 采集pod自定义指标中replace 和 keep的应用
- 我们在使用pod自定义指标时在pod yaml 的spec.template.metadata.annotations中需要定义三个以
prometheus.io开头的配置 - 分别代表是否需要prometheus采集、metrics暴露的端口、metrics的http path信息
- 我们之前写的go代码 ink8s_pod_metrics项目中的deployment配置如下
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: ink8s-pod-metricstemplate:metadata:labels:app: ink8s-pod-metricsannotations:prometheus.io/scrape: 'true'prometheus.io/port: '8080'prometheus.io/path: 'metrics'
- 在采集pod自定义指标时采用如下(job=kubernetes-pods)
relabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]separator: ;regex: "true"replacement: $1action: keep- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]separator: ;regex: (.+)target_label: __metrics_path__replacement: $1action: replace- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]separator: ;regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)target_label: __address__replacement: $1:$2action: replace
其中keep的应用
- 配置如下
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]separator: ;regex: "true"replacement: $1action: keep
- 含义是保留 __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape这个标签为true的pod
- 也就是pod的yaml中 spec.template.metadata.annotations 配置
prometheus.io/scrape: 'true'的才需要采集 - 其余的pod不采集
其中replace的应用
- 设置__metrics_path__标签
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]separator: ;regex: (.+)target_label: __metrics_path__replacement: $1action: replace
- 意思是将
__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path赋值给__metrics_path__ - 设置__address__标签
- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]separator: ;regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)target_label: __address__replacement: $1:$2action: replace
- 意思是将相关
__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port作为端口赋值给__address__ - 也就是是告诉prometheus 这个pod的采集地址为
${pod_ip}:${pod_port}/${path}
应用3： k8s服务组件采集时的endpoint过滤
- endpoint资源是暴露一个服务的ip地址和port的列表
- 代表采用k8s服务发现 endpoint，endpoint会非常多，所以需要过滤apiserver的
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
- 相应的relabel配置为
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]separator: ;regex: default;kubernetes;httpsreplacement: $1action: keep解读一下
-
过滤手段为
- 标签 __meta_kubernetes_namespace=default
- 并且 __meta_kubernetes_service_name=kubernetes
- 并且 __meta_kubernetes_endpoint_port_name 匹配https，
-
最后的动作为keep，也就是只采集满足上面三个标签组的endpoint
-
k8s 会在default namespace中创建apiserver的 service
$ kubectl get svc -A |grep 443
default kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 9d
- 最后获取到的endpoint转换为采集路径为：
https://masterip:6443/metrics
应用4 ：hashmod 解决k8s大集群采集问题
场景说明
- 有的k8s集群数据量太大了，一个prometheus采集会导致内存消耗过多，采集效率下降
- 此时需要启动多个prometheus，使用hashmod做静态分片
- hashmod需要和keep或drop做配合
配置说明
- 第1个prometheus配置
relabel_configs:- source_labels: [__address__]regex: (.*)modulus: 2target_label: __tmp_hashreplacement: $1action: hashmod- source_labels: [__tmp_hash]regex: ^0$replacement: $1action: keep- 第2个prometheus配置
relabel_configs:- source_labels: [__address__]regex: (.*)modulus: 2target_label: __tmp_hashreplacement: $1action: hashmod- source_labels: [__tmp_hash]regex: ^1$replacement: $1action: keep- 解读一下，两个prometheus的 modulus=2代表一共两个分片
- 其中第1个 regex: ^0$ 第二个 regex: ^1$ ，然后通过action: keep做保留
- 意思是target的__address__做hash之后对2取模
- =0由第1个prometheus采集，=1由第2个prometheus采集
源码解读
case HashMod:mod := sum64(md5.Sum([]byte(val))) % cfg.Moduluslb.Set(cfg.TargetLabel, fmt.Sprintf("%d", mod))
应用5 ：drop 去掉不想要采集的指标
场景说明
- 有些指标数据量很大，可以达到百万的量级，这种指标对监控系统是很大的压力
- 有些指标我们不关心
- 所以我们就可以使用drop将这些指标去掉
- 配置样例，如下面的例子：drop掉以
kubelet_|apiserver_|storage_开头的指标
- source_labels: [__name__]separator: ;# 标签key前缀匹配到的dropregex: '(kubelet_|apiserver_|container_fs_).*'replacement: $1action: drop
本节重点总结 :
- relabel的源码在 7.7节做过详细的解读
- 强大的relabel能力 在k8s中的应用
- 应用1： labelmap 在采集cadvisor指标时 对服务发现标签key名字截取
- 应用2： 采集pod自定义指标中replace 和 keep的应用
- 应用3： k8s服务组件采集时的endpoint过滤
- 应用4： hashmod 解决k8s大集群采集问题
- 应用5： drop 去掉不想要采集的指标
