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更新文档heapster.md
jmgao
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94fb2f161d
commit
00ade151a5
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@ -1,21 +1,92 @@
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## heapster
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### 部署文件
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1. [grafana](./grafana.yaml)
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1. [heapster](./heapster.yaml)
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1. [influxdb](./influxdb.yaml)
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### tips-01
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如果部署完heapster，检查状态均正常，但是dashboard不能展示 Pod、Nodes 的 CPU、内存等 metric 图形，请重启dashboard 容器
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检查命令：
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`Heapster` 监控整个集群资源的过程：heapster从kubelet提供的API采集节点和容器的资源占用，然后Kubelet向内置的cAdvisor收集本node节点的容器资源占用，最后heapster 持久化数据存储到`InfluxDB`中（也可以是其他的存储后端,Google Cloud Monitoring等）。
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`Grafana` 则通过配置数据源指向上述 `InfluxDB`，从而界面化显示监控信息。
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### 部署
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访问 [heapster release](https://github.com/kubernetes/heapster)页面下载最新 release 1.4.3，参考目录`heapster-1.3.0/deploy/kube-config/influxdb`，因为这个官方release 在k8s1.8.4使用还是有不少问题，请在参考的基础上使用本项目提供的yaml文件
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1. [grafana](../../manifests/heapster/grafana.yaml)
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1. [heapster](../../manifests/heapster/heapster.yaml)
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1. [influxdb](../../manifests/heapster/influxdb.yaml)
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安装比较简单 `kubectl create -f /etc/ansible/manifests/heapster/`，主要讲一下注意事项
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#### grafana.yaml配置
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+ 修改`heapster-grafana-amd64`镜像，v4.2.0版本修改成 v4.4.3版本，否则 grafana pod无法起来，报`CrashLoopBackOff`错误，详见[ISSUE](https://github.com/kubernetes/heapster/issues/1806)
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+ 参数`- name: GF_SERVER_ROOT_URL`的设置要根据后续访问grafana的方式确定，如果使用 NodePort方式访问，必须设置成:`value: /`；如果使用apiserver proxy方式，必须设置成`value: /api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy/`，注意官方文件中预设的`value: /api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/`已经不适合k8s 1.8.0版本了，
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+ `kubernetes.io/cluster-service: 'true'` 和 `type: NodePort` 根据上述的访问方式设置，建议使用apiserver 方式，可以增加安全控制
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#### heapster.yaml配置
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+ 需要配置 RBAC 把 ServiceAccount `heapster` 与集群预定义的集群角色 `system:heapster` 绑定，这样heapster pod才有相应权限去访问 apiserver
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#### influxdb.yaml配置
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+ influxdb 官方建议使用命令行或 HTTP API 接口来查询数据库，从 v1.1.0 版本开始默认关闭 admin UI，这里参考[opsnull](https://github.com/opsnull/follow-me-install-kubernetes-cluster/blob/master/10-%E9%83%A8%E7%BD%B2Heapster%E6%8F%92%E4%BB%B6.md)给出的方法，增加ConfigMap配置，然后挂载到容器中，覆盖默认配置
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+ 注意influxdb 这个版本只能使用 NodePort方式访问它的admin UI，才能正确连接数据库
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### 验证
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``` bash
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$ kubectl get pods -n kube-system | grep -E 'heapster|monitoring'
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heapster-3273315324-tmxbg 1/1 Running 0 11m
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monitoring-grafana-2255110352-94lpn 1/1 Running 0 11m
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monitoring-influxdb-884893134-3vb6n 1/1 Running 0 11m
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```
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检查Pods日志：
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扩展检查Pods日志：
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``` bash
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$ kubectl logs heapster-3273315324-tmxbg -n kube-system
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$ kubectl logs monitoring-grafana-2255110352-94lpn -n kube-system
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$ kubectl logs monitoring-influxdb-884893134-3vb6n -n kube-system
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```
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部署完heapster，使用上一步介绍方法查看kubernets dashboard 界面，就可以看到各 Nodes、Pods 的 CPU、内存、负载等利用率曲线图，如果 dashboard上还无法看到利用率图，使用以下命令重启 dashboard pod：
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+ 首先删除 `kubectl scale deploy kubernetes-dashboard --replicas=0 -n kube-system`
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+ 然后新建 `kubectl scale deploy kubernetes-dashboard --replicas=1 -n kube-system`
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### 访问 grafana
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#### 1.通过apiserver 访问(建议方式)
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``` bash
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kubectl cluster-info | grep grafana
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monitoring-grafana is running at https://x.x.x.x:6443/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
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```
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请参考上一步 [访问dashboard](dashboard.md)同样的方式，使用证书或者密码认证，访问`https://x.x.x.x:6443/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy`即可，如图可以点击[Home]选择查看 `Cluster` `Pods`的监控图形
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#### 2.通过NodePort 访问
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+ 注意必须修改 grafana.yaml 配置后重新安装 grafana。
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+ 修改 `Service` 允许 type: NodePort
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+ 修改 `Deployment`中参数`- name: GF_SERVER_ROOT_URL`为 `value: /`
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``` bash
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kubectl get svc -n kube-system|grep grafana
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monitoring-grafana NodePort 10.68.135.50 <none> 80:5855/TCP 11m
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```
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然后用浏览器访问 http://NodeIP:5855
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### 访问 influxdb
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官方建议使用命令行或 HTTP API 接口来查询`influxdb`数据库，如非必要就跳过此步骤
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目前根据测试 k8s v1.8.4只能使用 NodePort 方式访问 admin 界面
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``` bash
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kubectl get svc -n kube-system|grep influxdb
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monitoring-influxdb NodePort 10.68.195.193 <none> 8086:3382/TCP,8083:7651/TCP 12h
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```
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+ 如上例子，8083是管理页面端口，对外暴露的端口为7651
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+ 8086 是数据连接端口，对外暴露的端口为3382
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使用浏览器访问 http://NodeIP:7651，如图：
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[前一篇](dashboard.md) -- [目录](index.md) -- [后一篇](ingress.md)
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@ -4,7 +4,7 @@
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- 安装 [kubedns](kubedns.md)
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- 安装 [dashboard](dashboard.md)
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- 安装 heapster
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- 安装 [heapster](heapster.md)
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- 安装 ingress
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- 安装 efk
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