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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：github.com/zq2599/blog...
本篇概览
- 由于整个系列的实战都涉及到消息生产和消费，所以咱们需要一套监控服务，用于观察各种操作的效果，例如生产消息是否成功、消息是否被消费、有没有发生堆积等
- 因此，在前文完成了最基本的部署和体验后，今天就一起来把监控服务部署好，为后续的实战提供良好的后勤支撑
- 今天的实战，假设CentOS操作系统、kubernetes环境、pv这三样都已提前装好，我们要做的是：通过strimzi部署一套kafka服务，并且带有prometheus和grafana来监控这个kafka
- 如果您对安装kubernetes和pv还不了解，请参考：《快速搭建云原生开发环境（k8s+pv+prometheus+grafana）》，要注意的是，此文中虽然介绍了如何安装prometheus+grafana，但是在本篇用不上，您在参考此文的时候，只看k8s+pv部分即可
- 本篇的操作如下图所示，绿色部分及其内部是咱们要做的事情，前面的几个步骤假设您已经提前做好了
本文适合的读者
- 第一种读者：对欣宸的实战系列有信心，打算按照本文去部署监控服务
- 第二种读者：对官方资料存在疑问，寻求辅助信息加以对照
- 第三中读者：按照官方资料操作，结果难以成功（例如grafana上的数据始终为空）
- 这里提一下，本来欣宸也是按官方资料去部署监控的，然而遇到各种问题，要么服务启动失败，要么grafana没有数据，反复修改调整尝试后才部署成功并且数据正常，因此写下此文避免今后再次踩坑，也希望这点经验能给更多人提供有价值的参考，毕竟网上的strimzi类原创并不多，涉及监控的就更少了
重点问题需要先澄清
- 首先要搞清楚的是：咱们常说的prometheus-operator，到底是啥？
- 如下图，可见首先prometheus-operator是个github账号，该账号下面有两个重要的仓库：prometheus-operator和kube-prometheus
- 关于prometheus-operator和kube-prometheus这两个仓库的区别，继续看官方描述，如下图，prometheus-operator是基础，通过CRD简化了prometheus、alertmanager以及其他监控组件的部署，而kube-prometheus则是在prometheus-operator的基础上增加了很多集群监控的样例，例如多实例、各种指标的exporter等等
- 简单的说：prometheus-operator只提供监控服务用到各种要素，kube-prometheus在prometheus-operator的基础上提供了具体的成果，即各种监控图表
- 如果您看过《快速搭建云原生开发环境（k8s+pv+prometheus+grafana）》，会发现此文已介绍了如何部署prometheus+grafana，并且各种监控图表一应俱全，其实那里用的就是kube-prometheus
- 现在相信您已经清楚了prometheus-operator和kube-prometheus的关系，然后重点来了：strimzi的官方资料中，搭建监控服务是基于prometheus-operator来做的
- 也就是说，按照strimzi官方的资料部署好的监控服务中，只能看到strimzi相关的内容，例如消息相关、kafka服务相关，至于kube-prometheus中提供的那些丰富的监控内容（例如宿主机、kubernetes等相关指标），都是不存在的...
- 当然您可能会说：只要strimzi的exporter正常，完全可以自己部署kube-prometheus，再参考官方的脚本去自己定做监控报表即可，确实，这样做没问题，但是对于本系列来说就超纲了，咱们只是想借助prometheus和grafana观察strimzi的指标而已，其他的并非主题，能省就省吧...
官方操作速看
- 动手前快速浏览官方操作指导，对基本操作有个大概了解（自己遇到的问题也在此指出，为您把坑提前避开）
- strimzi关于监控相关的资料链接如下图红色箭头，地址是：strimzi.io/docs/operat...
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执行kubectl apply -f kafka-metrics.yaml，这里面包含了Exporter（用于暴露指标），文件kafka-metrics.yaml可以在GitHub的发布包中找到
-
执行以下命令，生成名为prometheus-operator-deployment.yaml的文件
shell
curl -s https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/bundle.yaml | sed -e '/[[:space:]]*namespace: [a-zA-Z0-9-]*$/s/namespace:[[:space:]]*[a-zA-Z0-9-]*$/namespace: my-namespace/' > prometheus-operator-deployment.yaml- 执行kubectl create -f prometheus-operator-deployment.yaml，完成prometheus-operator的部署
- 修改prometheus.yml文件，这里面是prometheus的配置信息，现在要修改的是namespace，改成您自己的
shell
sed -i 's/namespace: .*/namespace: my-namespace/' prometheus.yaml- 修改文件strimzi-pod-monitor.yaml，找到namespaceSelector.matchNames属性，改成自己的namespace（漏掉这一步就是致命问题，会导致grafana不出数据，我漏过...）
- 执行以下操作
shell
kubectl apply -f prometheus-additional.yaml
kubectl apply -f strimzi-pod-monitor.yaml
kubectl apply -f prometheus-rules.yaml
kubectl apply -f prometheus.yaml- 部署grafana
shell
kubectl apply -f grafana.yaml- 上述步骤是对官方操作的简单介绍，接下来就是我这边逐步详细的操作过程，可以确保成功的那种，为了避免官方文件变化导致部署问题，相关文件我都存入了自己的仓库
- 现在相信您对整个部署过程已经有了大致了解，接下来咱们开始吧
实际操作之一：创建命名空间
- 这里就随意些吧，我的命名空间是aabbcc
shell
kubectl create namespace aabbcc实际操作之二：创建strimzi的资源
shell
kubectl create -f 'https://strimzi.io/install/latest?namespace=aabbcc' -n aabbcc实际操作之三：部署kafka+zookeeper+exporter
- 执行以下命令，会下载一个名为kafka-metrics.yaml 的配置文件，并在kubernets创建文件中配置的资源，包括kafka集群及其exporter的部署（exporter的作用是向prometheus暴露监控数据），注意namespace
yml
kubectl create -f 'https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/kafka-metrics.yaml?namespace=aabbcc' -n aabbcc- 等待容器启动完毕，如下图所示，kafka集群和exporter都已经就绪，接下来该部署prometheus了
实际操作之四：部署prometheus+grafana
- 为了部署prometheus+grafana，这边要准备七个文件，接下来会详细说明
- 首先是准备好prometheus-operator的资源文件，执行以下命令，注意将aabbcc改成您自己的namespace（因为文件bundle.yaml很大，导致此命令会耗时三分钟左右，请耐心等待）
shell
curl --connect-timeout 300 -m 300 -s https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/bundle.yaml | sed -e '/[[:space:]]*namespace: [a-zA-Z0-9-]*$/s/namespace:[[:space:]]*[a-zA-Z0-9-]*$/namespace: aabbcc/' > prometheus-operator-deployment.yaml- 执行完上面的命令后，在本地得到了名为prometheus-operator-deployment.yaml的文件，此文件是用来创建prometheus-operator的，稍后会用到
- 记得打开文件prometheus-operator-deployment.yaml查看一下，如果里面内容为空（网络问题所致），就需要重新执行上一步操作，请务必要检查，因为太容易出错了！！！
- 第二个文件是prometheus的资源文件，执行以下命令，注意将aabbcc改成您自己的namespace
shell
curl -s https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/prometheus.yaml | sed -e 's/namespace: .*/namespace: aabbcc/' > prometheus.yaml- 执行完上面的命令后，在本地得到了名为prometheus.yaml的文件，此文件是用来创建prometheus的，稍后会用到
- 第三个文件名为strimzi-pod-monitor.yaml，下载地址：gitee.com/zq2599/blog...
- 第三个文件strimzi-pod-monitor.yaml下载后，要做的修改如下图黄色箭头所示，每个namespaceSelector.matchNames的值都要该成您自己的namespace，一共有四处，请务必要修改正确 （我最初操作时grafana一直没有数据，最终发现是漏了这一步导致的）
- 第四个文件名为grafana-service-nodeport.yaml，下载地址：gitee.com/zq2599/blog... ，这个是定义了外部访问grafana页面的端口，我这里配置的是31330端口，您可以按照自己的实际情况去修改
- 另外还有三个文件，它们不需要做任何修改，直接下载到本地即可，下载命令如下
shell
wget https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/prometheus-additional.yaml
wget https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/prometheus-rules.yaml
wget https://gitee.com/zq2599/blog_download_files/raw/master/strimzi/prometheus/grafana.yaml- 至此，咱们本地一共生成了七个文件，这里用表格对其做说明，请检查确认，以免遗漏
| 编号 | 文件名 | 作用 | 是否需要修改 |
|---|---|---|---|
| 1 | prometheus-operator-deployment.yaml | 创建prometheus-operator | 是 |
| 2 | prometheus.yaml | 创建prometheus | 是 |
| 3 | strimzi-pod-monitor.yaml | prometheus采集pod指标的规则 | 是 |
| 4 | prometheus-additional.yaml | 可以在此增加prometheus的采集job | 否 |
| 5 | prometheus-rules.yaml | 告警规则 | 否 |
| 6 | grafana.yaml | 创建grafana | 否 |
| 7 | grafana-service-nodeport.yaml | grafana的服务配置文件，端口是31330 | 否 |
- 至此，所有文件都准备好了，先执行以下命令创建prometheus-operator，再次提醒，检查prometheus-operator-deployment.yaml的内容，很有可能因为网络问题导致此文件为空，需要重新下载
shell
kubectl create -f prometheus-operator-deployment.yaml- 执行以下命令完成prometheus和grafana的创建
shell
kubectl apply -f prometheus-additional.yaml
kubectl apply -f strimzi-pod-monitor.yaml
kubectl apply -f prometheus-rules.yaml
kubectl apply -f prometheus.yaml
kubectl apply -f grafana.yaml
kubectl create clusterrolebinding kube-state-metrics-admin-binding \
--clusterrole=cluster-admin \
--user=system:serviceaccount:default:prometheus-server
kubectl apply -f grafana-service-nodeport.yaml- 上述命令要注意的是：prometheus-operator-deployment.yaml文件太大了，不能用kubectl apply命令，只能用kubectl create命令
- 至此，prometheus+grafana已部署完成，接下来咱们登录grafana，导入dashboard
实际操作之五：在grafana创建数据源
- dashboard就是grafana上的各种监控图表，strimzi为我们提供了几个样例，咱们直接导入即可
- 假设我的kubernetes宿主机的IP地址是192.168.0.1，那么grafana地址就是：192.168.0.1:31330
- 打开页面后，grafana要求输入账号密码，默认的账号和密码都是admin
- 登录后，点击下图黄色箭头位置，将prometheus设置为grafana的数据源
- 类型选择prometheus
- prometheus地址如下图黄色箭头所示http://prometheus-operated:9090，最后点击底部的Save & Test按钮，就完成了数据源的添加，接下来可以添加dashboard（图表）了
在grafana创建dashboard
- 现在，咱们只需要在grafana上添加dashboard，就能在页面上监控kafka的各项数据了
- 如下图，点击黄色箭头所指的Import按钮
- 此时会出现导入dashboard的表单，咱们只要把strimzi提供的dashboard数据粘贴到下图黄色箭头所指区域即可
- strimzi提供了丰富的dashboard配置，我已搜集好放在仓库中，地址：gitee.com/zq2599/blog... ，如下图，打开红框中的文件，将其内容复制到上图grafana页面中黄色箭头指向的位置
- 注意选择数据源
- 配置完成后，就能看到kafka监控信息了
验证
- 接下来咱们生产和消费一些消息，看看grafana显示的数据是否符合预期
- 执行以下命令，进入生产消息的交互模式，输入一些消息(每次回车都会发送一条)
shell
kubectl -n aabbcc \
run kafka-producer \
-ti \
--image=quay.io/strimzi/kafka:0.32.0-kafka-3.3.1 \
--rm=true \
--restart=Never \
-- bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server my-cluster-kafka-bootstrap:9092 --topic my-topic- 生产消息的信息很快就在grafa图表中体现出来，如下图
- 再开启一个控制台，执行以下命令消息消息
shell
kubectl -n aabbcc \
run kafka-consumer \
-ti \
--image=quay.io/strimzi/kafka:0.32.0-kafka-3.3.1 \
--rm=true \
--restart=Never \
-- bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server my-cluster-kafka-bootstrap:9092 --topic my-topic --from-beginning- 数十秒后，grafana上就会看见消费消息的指标数据，如下图右侧
关于prometheus的存储
- 细心的您可能会发现：prometheus采集的数据并没有存储在外部，而是存储在容器内部，这样一旦pod被杀，数据就会丢失，情况确实如此
- prometheus的存储属于prometheus-operator邻域的配置，篇幅所限就不在本篇细说了，这里给出一些参考信息，您可以自己动手试试，如下图，在prometheus.yaml文件中，红色箭头所指位置可以添加pvc，这样就能使用当前kubernetes环境的pv了，grafana的存储配置亦是如此
kafka视图
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除了strimzi提供的grafana图表，我们还可以使用grabana官网上的kafka图标，最具代表性的应该是Kafka Exporter Overview，导入方法很简单，如下图，在导入表单上输入ID号7589 即可（记得点击Load按钮，数据源继续选prometheus）
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此dashboard的效果如下
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至此，strimzi中部署监控的实战已经完成，希望本篇能给您一些参考，助您顺利完成部署，欢迎您继续关注《strimzi实战》系列，接下来会解锁更多strimzi的神奇能力