本节在实践时使用的是 Prometheus Operator 版本 v0.14.0.由于项目开发迭代速度很快,部署方法可能会更新,必要时请参考官方文档. 下载最新源码 git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git cd prometheus-operator 为方便管理,创建一个单独的 Namespace monitoring,Prometheus Operator 相关的组件都会部署到这个 Namespace. kube…

上一节介绍了 Prometheus 的核心,多维数据模型.本节演示如何快速搭建 Prometheus 监控系统. 环境说明 我们将通过 Prometheus 监控两台 Docker Host:192.168.56.102 和 192.168.56.103,监控 host 和容器两个层次的数据. 按照架构图,我们需要运行如下组件: Prometheus Server Prometheus Server 本身也将以容器的方式运行在 host 192.168.56.103 上. Exporter Pr…

前面我们介绍了 Kubernetes 的两种监控方案 Weave Scope 和 Heapster,它们主要的监控对象是 Node 和 Pod.这些数据对 Kubernetes 运维人员是必须的,但还不够.我们通常还希望监控集群本身的运行状态,比如 Kubernetes 的 API Server.Scheduler.Controller Manager 等管理组件是否正常工作,负荷是否过大等? 本节我们将学习监控方案 Prometheus Operator,它能回答上面这些问题. Prometh…

Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了监控数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案. 让我们先来看看 Prometheus 的架构. 架构 Prometheus 架构如下: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了集中大家的注意力,我只保留了最重要的组件. Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用…

上一节已经部署了容器化的 ELK,本节讨论如何将日志导入 ELK 并进行图形化展示. 几乎所有的软件和应用都有自己的日志文件,容器也不例外.前面我们已经知道 Docker 会将容器日志记录到 /var/lib/docker/containers/<contariner ID>/<contariner ID>-json.log,那么只要我们能够将此文件发送给 ELK 就可以实现日志管理. 要实现这一步其实不难,因为 ELK 提供了一个配套小工具 Filebeat,它能将指定路径下的日…

本节讨论 Prometheus Operator 的架构.因为 Prometheus Operator 是基于 Prometheus 的,我们需要先了解一下 Prometheus. Prometheus 架构 Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案.Prometheus 的架构如下图所示: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了避免注意力分散,这里只保留了最重要的组件. Pr…

本节讨论 Prometheus 的核心,多维数据模型.我们先来看一个例子. 比如要监控容器 webapp1 的内存使用情况,最传统和典型的方法是定义一个指标 container_memory_usage_bytes_webapp1 来记录 webapp1 的内存使用数据.假如每1分钟取一次样,那么在数据库里就会有类似下面的记录. 好,现在需求发生了点变化,我们需要知道所有 webapp 容器的内存使用情况.如果还是采用前面的方法,就不得不增加新的指标 container_memory_usage…

Graylog 是与 ELK 可以相提并论的一款集中式日志管理方案,支持数据收集.检索.可视化 Dashboard.本节将实践用 Graylog 来管理 Docker 日志. Graylog 架构 Graylog 架构如下图所示: Graylog 负责接收来自各种设备和应用的日志,并为用户提供 Web 访问接口. Elasticsearch 用于索引和保存 Graylog 接收到的日志. MongoDB 负责保存 Graylog 自身的配置信息. 与 ELK 一样,Graylog 的部署方案很灵…

我们将部署三个节点的 Kubernetes Cluster. k8s-master 是 Master,k8s-node1 和 k8s-node2 是 Node. 所有节点的操作系统均为 Ubuntu 16.04,当然其他 Linux 也是可以的. 官方安装文档可以参考 https://kubernetes.io/docs/setup/independent/install-kubeadm/ 注意:Kubernetes 几乎所有的安装组件和 Docker 镜像都放在 goolge 自己的网站上,这…

上节我们通过 kubeadm 在 k8s-master 上部署了 Kubernetes,本节安装 Pod 网络并添加 k8s-node1 和 k8s-node2,完成集群部署. 安装 Pod 网络 要让 Kubernetes Cluster 能够工作,必须安装 Pod 网络,否则 Pod 之间无法通信. Kubernetes 支持多种网络方案,这里我们先使用 flannel,后面还会讨论 Canal. 执行如下命令部署 flannel: kubectl apply -f https://raw.…

本节我们将安装和部署 Helm 客户端和 Tiller 服务器. Helm 客户端 通常,我们将 Helm 客户端安装在能够执行 kubectl 命令的节点上,只需要下面一条命令: curl https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/helm/master/scripts/get | bash 执行 helm version 验证. 目前只能查看到客户端的版本,服务器还没有安装. helm 有很多子命令和参数,为了提高使用命令行的效率,通常建议安装…

Heapster 是 Kubernetes 原生的集群监控方案.Heapster 以 Pod 的形式运行,它会自动发现集群节点.从节点上的 Kubelet 获取监控数据.Kubelet 则是从节点上的 cAdvisor 收集数据. Heapster 将数据按照 Pod 进行分组,将它们存储到预先配置的 backend 并进行可视化展示.Heapster 当前支持的 backend 有 InfluxDB(通过 Grafana 展示),Google Cloud Monitoring 等.Heapst…

当 Docker 部署规模逐步变大后,可视化监控容器环境的性能和健康状态将会变得越来越重要. 在本章中,我们将讨论几个目前比较常用的容器监控工具和方案,为大家构建自己的监控系统提供参考. 首先我们会讨论 Docker 自带的几个监控子命令:ps, top 和 stats.然后是几个功能更强的开源监控工具 sysdig, Weave Scope, cAdvisor 和 Prometheus.最后我们会对这些不同的工具和方案做一个比较. Docker 自带的监控子命令 ps docker conta…

前面我们已经介绍了ps/top/stats.Sysdig.Weave Scope.cAdvisor 和 Prometheus 多种容器监控工具和方案,是时候做一个比较了.下面将从五个方面来对比它们之间的优劣. 部署容易度 ps/top/stats 无疑是最容易使用的,它们是 Docker 自带的子命令,随时随地都可以用来快速了解容器的状态.其余几种也都能以容器的方式运行,总的来说都不算复杂.相对而言,Prometheus 涉及的组件比较多,搭建整个方案需要运行的容器数量也要多些,部署和管理的难道…

Deployment 部署的副本 Pod 会分布在各个 Node 上,每个 Node 都可能运行好几个副本.DaemonSet 的不同之处在于:每个 Node 上最多只能运行一个副本. DaemonSet 的典型应用场景有: 在集群的每个节点上运行存储 Daemon,比如 glusterd 或 ceph. 在每个节点上运行日志收集 Daemon,比如 flunentd 或 logstash. 在每个节点上运行监控 Daemon,比如 Prometheus Node Exporter 或 coll…

本节以 Prometheus Node Exporter 为例演示如何运行自己的 DaemonSet. Prometheus 是流行的系统监控方案,Node Exporter 是 Prometheus 的 agent,以 Daemon 的形式运行在每个被监控节点上. 如果是直接在 Docker 中运行 Node Exporter 容器,命令为: docker run -d \ -v "/proc:/host/proc" \ -v "/sys:/host/sys" \…

Rex-Ray 是一个优秀的 Docker volume driver,本节将演示其安装和配置方法. Rex-Ray 以 standalone 进程的方式运行在 Docker 主机上,安装方法很简单,在需要使用 Rex-Ray driver 的主机 docker1 和 docker2 上运行如下命令: curl -sSL https://dl.bintray.com/emccode/rexray/install | sh - 然后创建并编辑 Rex-Ray 的配置文件 /etc/rexray/c…

前面我们安装部署了 Rex-Ray,并且成功配置 VirtualBox backend,今天演示如何创建和使用 Rex-Ray volume. 在 docker1 或 docker2 上执行如下命令创建 volume: docker volume create --driver rexray --name=mysqldata --opt=size=2 volume mysqldata 创建成功,大小为 2GB.在 VirtualBox 宿主机中也能看到 mysqldata. 因为 Virtual…

上一节我们在 docker1 上的 MySQL 容器中使用了 Rex-Ray volume mysqldata,更新了数据库.现在容器已经删除,今天将演示在 docker2 中重新使用这个卷. 在 dokcer2 上执行如下命令,启动 MySQL 容器: docker run --name mydb_on_docker2 -v mysqldata:/var/lib/mysql -d mysql 新容器也使用相同的卷 mysqldata,不过这次不需要指定环境变量 MYSQL_ROOT_PASSW…

除了监控容器,Weave Scope 还可以监控 Docker Host. 点击顶部 HOSTS 菜单项,地图将显示当前 host. 与容器类似,点击该 host 图标将显示详细信息. host 当前的资源使用情况和历史曲线一览无余.除此之外也能很方便地查看 host 上运行的进程和容器列表,点击容器名字还可以打开此容器的信息页面. host 页面上部有一个按钮,点击可直接打开 host 的 shell 窗口,这个远程管理功能真的很贴心. 多主机监控 前面我们已经领略了 Weave Scope…

cAdvisor 是 google 开发的容器监控工具,我们来看看 cAdvisor 有什么能耐. 在 host 中运行 cAdvisor 容器. docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:rw \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true…

在开源的日志管理方案中,最出名的莫过于 ELK 了.ELK 是三个软件的合称:Elasticsearch.Logstash.Kibana. Elasticsearch一个近乎实时查询的全文搜索引擎.Elasticsearch 的设计目标就是要能够处理和搜索巨量的日志数据. Logstash读取原始日志,并对其进行分析和过滤,然后将其转发给其他组件(比如 Elasticsearch)进行索引或存储.Logstash 支持丰富的 Input 和 Output 类型,能够处理各种应用的日志. Kiba…

上一节已经部署好了 Graylog,现在学习如何用它来管理日志. 首先启动测试容器. docker run -d \ --log-driver=gelf \ --log-opt gelf-address=udp://localhost:12201 \ --log-opt tag="log-test-container-A" \ busybox sh -c 'while true; do echo "This is a log message from container A&…

从主机的层面来看,Docker Swarm 管理的是 Docker Host 集群.所以先来讨论一个重要的概念 - 集群化(Clustering). 服务器集群由一组网络上相互连接的服务器组成,它们一起协同工作.一个集群和一堆服务器最显著的区别在于: 集群能够像 单个 系统那样工作,同时提供高可用.负载均衡和并行处理. 如果我们部署应用和服务时选择的是多个独立的服务器而非集群,资源的整体利用率则很难达到最优,因为我们无法提前知道如何分布这些应用才能达到资源利用的最大化.而且,应用使用资源的趋势是…

本节我们将创建三节点的 swarm 集群. swarm-manager 是 manager node,swarm-worker1 和 swarm-worker2 是 worker node. 所有节点的 Docker 版本均不低于 v1.12.我们的实验环境 node 的操作系统为 Ubuntu 16.04,当然其他 Linux 也是可以的. 在 swarm-manager 上执行如下命令创建 swarm. docker swarm init --advertise-addr 192.168.5…

上一节我们创建好了 Swarm 集群, 现在部署一个运行 httpd 镜像的 service,执行如下命令: docker service create --name web_server httpd 部署 service 的命令形式与运行容器的 docker run 很相似,--name 为 service 命名,httpd 为镜像的名字. 通过 docker service ls 可以查看当前 swarm 中的 service. REPLICAS 显示当前副本信息,0/1 的意思是 web_…

上一节部署了只有一个副本的 Service,不过对于 web 服务,我们通常会运行多个实例.这样可以负载均衡,同时也能提供高可用. swarm 要实现这个目标非常简单,增加 service 的副本数就可以了.在 swarm-manager 上执行如下命令: docker service scale web_server=5 副本数增加到 5,通过 docker service ls 和 docker service ps 查看副本的详细信息. 5 个副本已经分布在 swarm 的所有三个节点上.…

故障是在所难免的,容器可能崩溃,Docker Host 可能宕机,不过幸运的是,Swarm 已经内置了 failover 策略. 创建 service 的时候,我们没有告诉 swarm 发生故障时该如何处理,只是说明了我们期望的状态(比如运行3个副本),swarm 会尽最大的努力达成这个期望状态,无论发生什么状况. 以上一节我们部署的 Service 为例,当前 3 个副本分布在 swarm-worker1 和 swarm-worker2 上. 现在我们测试 swarm 的 failover 特…

前面我们已经学习了如何部署 service,也验证了 swarm 的 failover 特性.不过截止到现在,有一个重要问题还没有涉及:如何访问 service?这就是本节要讨论的问题. 为了便于分析,我们重新部署 web_server. ① docker service rm 删除 web_server,service 的所有副本(容器)都会被删除. ② 重新创建 service,这次直接用 --replicas=2 创建两个副本. ③ 每个 worker node 上运行了一个副本. 好了,…

微服务架构的应用由若干 service 组成.比如有运行 httpd 的 web 前端,有提供缓存的 memcached,有存放数据的 mysql,每一层都是 swarm 的一个 service,每个 service 运行了若干容器.在这样的架构中,service 之间是必然要通信的. 服务发现 一种实现方法是将所有 service 都 publish 出去,然后通过 routing mesh 访问.但明显的缺点是把 memcached 和 mysql 也暴露到外网,增加了安全隐患. 如果不 p…