Prometheus中PodMonitor配置示例

以下是一个完整的 PodMonitor 配置示例（用于 Prometheus Operator），用于直接监控 Kubernetes 中的 Pod 指标（如无 Service 暴露的 Flink TaskManager、自定义应用等）：

1. PodMonitor 配置示例

yaml 复制代码

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PodMonitor
metadata:
  name: flink-taskmanager-monitor   # PodMonitor 名称
  namespace: flink-production       # 需与被监控 Pod 同命名空间，或配置权限
  labels:
    app: flink-monitoring           # 可选：用于分类或筛选
spec:
  jobLabel: app                     # 使用 Pod 的 `app` 标签作为 Prometheus Job 名称
  selector:
    matchLabels:
      app: flink-taskmanager        # 匹配目标 Pod 的标签
      component: metrics            # 可选：进一步筛选 Pod
  namespaceSelector:
    any: false                      # 仅监控当前命名空间（flink-production）
    # matchNames:                  # 若需跨命名空间监控，使用此字段
    # - flink-production
  podMetricsEndpoints:
  - port: metrics                   # 对应 Pod 中定义的容器端口名称
    path: /metrics                  # 指标暴露路径（根据实际应用调整）
    interval: 15s                   # 抓取间隔
    scheme: http                    # 协议（http 或 https）
    # 若需 TLS 配置
    tlsConfig:
      insecureSkipVerify: true      # 跳过证书验证（测试环境用）
    # 若需 Basic Auth 认证
    # basicAuth:
    #   username:
    #     name: prometheus-secret
    #     key: username
    #   password:
    #     name: prometheus-secret
    #     key: password

2. 配套的 Pod/Deployment 配置示例

确保被监控的 Pod 包含正确的标签和端口定义（以 Flink TaskManager 为例）：

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: flink-taskmanager
  namespace: flink-production
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: flink-taskmanager     # 必须与 PodMonitor 的 selector.matchLabels 匹配
      component: metrics         # 可选：用于更细粒度筛选
  template:
    metadata:
      labels:
        app: flink-taskmanager   # 标签必须匹配 PodMonitor 的 selector
        component: metrics
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"   # 可选：通用 Prometheus 注解（兼容非 Operator 场景）
    spec:
      containers:
      - name: taskmanager
        image: flink:1.17
        ports:
        - name: metrics          # 端口名称必须与 PodMonitor 的 podMetricsEndpoints.port 一致
          containerPort: 9250    # 指标暴露端口（Flink TaskManager 默认 9250）
        args: ["taskmanager"]

3. 关键配置说明

配置项	说明
`spec.selector`	通过标签选择要监控的 Pod，必须与目标 Pod 的 `metadata.labels` 匹配。
`podMetricsEndpoints.port`	对应 Pod 容器中定义的 `ports.name`（如 `metrics`），确保名称一致。
`namespaceSelector`	默认监控当前命名空间，若需跨命名空间监控，需配置 `matchNames` 并授权 Prometheus 权限。
`path` 和 `scheme`	根据应用的指标暴露路径和协议调整（如 `/metrics` 和 `http`）。
RBAC 权限	若跨命名空间监控，需为 Prometheus ServiceAccount 配置 ClusterRole 和 ClusterRoleBinding。

4. Prometheus Operator 权限配置（跨命名空间）

如果 Prometheus 需要监控其他命名空间的 Pod，需添加以下 RBAC 配置：

yaml 复制代码

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus-pod-cross-ns
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus-pod-cross-ns
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus-pod-cross-ns
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus-k8s      # Prometheus 的 ServiceAccount 名称
  namespace: monitoring     # Prometheus 所在的命名空间

5. 验证配置是否生效

检查 PodMonitor 状态：

bash 复制代码

kubectl get podmonitor -n flink-production
kubectl describe podmonitor flink-taskmanager-monitor -n flink-production

查看 Prometheus Targets ：

访问 Prometheus Web UI -> Status -> Targets，确认对应 Job 状态为 UP。

6. 完整流程图

复制代码

Prometheus Operator 部署在监控命名空间（如 `monitoring`）
  │
  │ 发现 PodMonitor 资源
  ▼
PodMonitor 配置指向 `flink-production` 命名空间的 Pod
  │
  │ 通过标签匹配 Pod `flink-taskmanager-xxx`
  ▼
Prometheus 直接抓取 Pod 的指标（`:9250/metrics`）

附：常见问题排查

指标未抓取 ：检查 Pod 的 labels 是否与 PodMonitor 的 selector.matchLabels 完全匹配。
端口不匹配 ：确认 Pod 容器的 ports.name 与 PodMonitor 的 podMetricsEndpoints.port 一致。
权限问题：跨命名空间时确保 RBAC 配置正确。
网络策略：确保 Prometheus 可访问 Pod 的指标端口（检查 NetworkPolicy）。

对比 ServiceMonitor 和 PodMonitor

特性	ServiceMonitor	PodMonitor
监控对象	Service 背后的 Endpoints（Pod 集合）	直接监控 Pod
适用场景	服务通过 Service 统一暴露指标	Pod 无 Service 或需独立监控特定 Pod
配置复杂度	需配合 Service 定义	直接关联 Pod 标签
灵活性	适合固定服务名场景	适合动态或临时性 Pod（如 Job、DaemonSet）

根据实际需求选择监控方式。对于 Flink 集群，通常：

JobManager：推荐使用 ServiceMonitor（通过 Service 暴露）。
TaskManager：若需独立监控每个实例，可使用 PodMonitor。