Traefik SRE 之使用 Prometheus 进行监控报警-轻识

监控系统是谷歌定义的 SRE 核心规则之一，当我们使用 Traefik 作为 Kubernetes 的 Ingress 控制器的时候，我们自然也非常有必要对其进行监控。本文我们将探讨如何使用 Prometheus 和 Grafana 从 Traefik 提供的 metrics 指标中进行监控报警。

安装

首先你需要一个可以访问的 Kubernetes 集群。

部署 Traefik

这里我们使用更加简单的 Helm 方式来安装部署 Traefik。首先使用以下命令将 Traefik 添加到 Helm 的仓库中：

$ helm repo add traefik https://helm.traefik.io/$ helm repo update

然后我们可以在 kube-system 命名空间下来部署最新版本的 Traefik，在我们这个示例中，我们还需要确保在集群中启用了 Prometheus 指标，可以通过给 Helm 传递 --metrics.prometheus=true 标志来实现，这里我们将所有配置都放置到下面的 traefik-values.yaml 文件中：

# traefik-values.yaml
# 简单使用 hostPort 模式ports:  web:    port: 8000    hostPort: 80  websecure:    port: 8443    hostPort: 443   service:  enabled: false# 不暴露 dashboardingressRoute:  dashboard:    enabled: false
# 开启 prometheus 监控指标additionalArguments:- --api.debug=true- --metrics.prometheus=true
# kubeadm 安装的集群默认情况下master是有污点，需要容忍这个污点才可以部署# 这里我们将 traefik 固定在 master 节点tolerations:   - key: "node-role.kubernetes.io/master"  operator: "Equal"  effect: "NoSchedule"
nodeSelector:   kubernetes.io/hostname: "master1"

直接使用如下所示的命令安装：

$ helm install traefik traefik/traefik -n kube-system -f ./traefik-values.yamlNAME: traefikLAST DEPLOYED: Mon Apr  5 11:49:22 2021NAMESPACE: kube-systemSTATUS: deployedREVISION: 1TEST SUITE: None

由于我们默认没有为 Traefik 的 Dashboard 创建 IngressRoute 对象，这里我们使用 port-forward 来临时访问即可，当然首先需要为 Traefik Dashboard 创建一个 Service：

# traefik-dashboard-service.yamlapiVersion: v1kind: Servicemetadata:  name: traefik-dashboard  namespace: kube-system  labels:    app.kubernetes.io/instance: traefik    app.kubernetes.io/name: traefik-dashboardspec:  type: ClusterIP  ports:  - name: traefik    port: 9000    targetPort: traefik    protocol: TCP  selector:    app.kubernetes.io/instance: traefik    app.kubernetes.io/name: traefik

直接创建，然后使用端口转发来访问：

$ kubectl apply -f traefik-dashboard-service.yaml$ kubectl port-forward service/traefik-dashboard 9000:9000 -n kube-systemForwarding from 127.0.0.1:9000 -> 9000Forwarding from [::1]:9000 -> 9000

接下来我们就可以通过浏览器 http://localhost:9000/dashboard/（注意 URL 中的尾部斜杠，这是必须的）访问 Traefik Dashboard 了，现在应该可以看到在仪表板的 Features 部分启用了 Prometheus 指标。

此外我们还可以访问 http://localhost:9000/metrics 端点来查看 Traefik 提供的一些 metrics 指标：

部署 Prometheus Stack

Prometheus 完整的工具链由许多组件组成，如果要完全手动去安装配置需要较长时间，感兴趣的朋友可以参考前面我们的文章相关介绍。同样这里我们直接使用 Prometheus 的 Helm Charts 来部署：

$ helm repo add prometheus-community https://github.com/prometheus-community/helm-charts$ helm repo update

上述资源库提供了许多 Chart，要查看完整的列表，你可以使用搜索命令：

$ helm search repo prometheus-community

这里我们需要安装的是 kube-prometheus-stack 这个 Chart，它会部署所需要的相关组件：

$ helm install prometheus-stack prometheus-community/kube-prometheus-stackNAME: prometheus-stackLAST DEPLOYED: Mon Apr  5 12:25:22 2021NAMESPACE: defaultSTATUS: deployedREVISION: 1NOTES:kube-prometheus-stack has been installed. Check its status by running:  kubectl --namespace default get pods -l "release=prometheus-stack"
Visit https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus for instructions on how to create & configure Alertmanager and Prometheus instances using the Operator.

配置 Traefik 监控

Prometheus Operator 提供了 ServiceMonitor 这个 CRD 来配置监控指标的采集，这里我们定义一个如下所示的对象：

# traefik-service-monitor.yamlapiVersion: monitoring.coreos.com/v1kind: ServiceMonitormetadata:  name:  traefik  namespace: default  labels:    app: traefik    release: prometheus-stackspec:  jobLabel: traefik-metrics  selector:    matchLabels:      app.kubernetes.io/instance: traefik      app.kubernetes.io/name: traefik-dashboard  namespaceSelector:    matchNames:    - kube-system  endpoints:  - port: traefik    path: /metrics

根据上面的配置，Prometheus 将获取 traefik-dashboard 服务的 /metrics 端点。主要注意的是 traefik-dashboard 服务是在 kube-system 命名空间中创建的，而 ServiceMonitor 则部署在默认的 default 命名空间中，所以这里面我们使用了 namespaceSelector 进行命名空间匹配。

$ kubectl apply -f traefik-service-monitor.yaml

接下来我们可以来验证一下 Prometheus 是否已经开始抓取 Traefik 的指标了。

配置 Traefik 报警

接下来我们还可以添加一个报警规则，当条件匹配的时候会触发报警，同样 Prometheus Operator 也提供了一个名为 PrometheusRule 的 CRD 对象来配置报警规则：

# traefik-rules.yamlapiVersion: monitoring.coreos.com/v1kind: PrometheusRulemetadata:  annotations:    meta.helm.sh/release-name: prometheus-stack    meta.helm.sh/release-namespace: default  labels:    app: kube-prometheus-stack    release: prometheus-stack  name: traefik-alert-rules  namespace: defaultspec:  groups:  - name: Traefik    rules:    - alert: TooManyRequest      expr: avg(traefik_entrypoint_open_connections{job="traefik-dashboard",namespace="kube-system"})        > 5      for: 1m      labels:        severity: critical

这里我们定义了一个规则：如果1分钟内有超过5个 open connections 机会触发一个 TooManyRequest 报警，直接创建这个对象即可：

$ kubectl apply -f traefik-rules.yaml

创建完成后正常在 Promethues 的 Dashboard 下的 Status > Rules 页面就可以看到对应的报警规则：

Grafana 配置

前面使用 kube-prometheus-stack 这个 Helm Chart 部署的时候就已经部署上了 Grafana，接下来我们可以为 Traefik 的监控指标配置一个 Dashboard，同样首先我们使用端口转发的方式来访问 Grafana：

$ kubectl port-forward service/rometheus-stack-grafana 10080:80

然后访问 Grafana GUI（http://localhost:10080）时，它会要求输入登录名和密码，默认的登录用户名是 admin，密码是 prom-operator，密码可以从名为 prometheus-operator-grafana 的 Kubernetes Secret 对象中获取。

当然我们可以自己为 Traefik 自定义一个 Dashboard，也可以从 Grafana 的官方社区中导入一个合适的即可，点击左侧导航栏上的四方形图标，导航到 Dashboards > Manage，即可添加仪表盘。

点击右上角的 Import 按钮，输入 11462 作为 Dashboard 的 ID，对应用户 timoreymann 贡献的 Traefik 2 仪表盘。

点击 Load 后，你应该看到导入的仪表盘的相关信息。

在最下面有一个下拉菜单，选择 Prometheus 数据源，然后点击 Import，即可生成如下所示的 Dashboard。

测试

现在，Traefik 已经开始工作了，并且指标也被 Prometheus 和 Grafana 获取到了，接下来我们需要使用一个应用程序来测试。这里我们部署 HTTPBin 服务，它提供了许多端点，可用于模拟不同类型的用户流量。对应的资源清单文件如下所示：

# httpbin.yamlapiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: httpbin  labels:    app: httpbinspec:  replicas: 1  selector:    matchLabels:      app: httpbin  template:    metadata:      labels:        app: httpbin    spec:      containers:      - image: kennethreitz/httpbin        name: httpbin        ports:        - containerPort: 80---apiVersion: v1kind: Servicemetadata:  name: httpbinspec:  ports:  - name: http    port: 8000    targetPort: 80  selector:    app: httpbin---apiVersion: traefik.containo.us/v1alpha1kind: IngressRoutemetadata:  name: httpbinspec:  entryPoints:    - web  routes:  - match: Host(`httpbin.local`)    kind: Rule    services:    - name: httpbin      port: 8000

直接创建上面的资源清单：

$ kubectl apply -f httpbin.yamldeployment.apps/httpbin createdservice/httpbin createdingressroute.traefik.containo.us/httpbin created

httpbin 路由会匹配 httpbin.local 的主机名，然后将请求转发给 httpbin Service：

$ curl -I http://192.168.31.75  -H "host:httpbin.local"HTTP/1.1 200 OKAccess-Control-Allow-Credentials: trueAccess-Control-Allow-Origin: *Content-Length: 9593Content-Type: text/html; charset=utf-8Date: Mon, 05 Apr 2021 05:43:16 GMTServer: gunicorn/19.9.0

我们这里部署的 Traefik 使用的是 hostPort 模式，固定到 master 节点上面的，这里的 IP 地址 192.168.31.75 就是 master 节点的 IP 地址。

接下来我们使用 ab 来访问 HTTPBin 服务模拟一些流量，这些请求会产生对应的指标，执行以下脚本：

$ ab -c 5 -n 10000  -m PATCH -H "host:httpbin.local" -H "accept: application/json" http://192.168.31.75/patch$ ab -c 5 -n 10000  -m GET -H "host:httpbin.local" -H "accept: application/json" http://192.168.31.75/get$ ab -c 5 -n 10000  -m POST -H "host:httpbin.local" -H "accept: application/json" http://192.168.31.75/post

正常一段时间后再去查看 Grafana 的 Dashboard 可以看到显示了更多的信息：

包括：正常运行的时间、平均响应时间、请求总数、基于 HTTP 方法和服务的请求计数等。

最后，当我们测试应用流量时，Prometheus 可能会触发报警，之前创建的 TooManyRequest 报警将显示在 Alertmanager 仪表板上，然后可以自己根据需要配置接收报警信息的 Receiver 即可。

$ kubectl port-forward service/prometheus-stack-kube-prom-alertmanager 9093:9093Forwarding from 127.0.0.1:9093 -> 9093

总结

在本文中，我们已经看到了将 Traefik 连接到 Prometheus 和 Grafana 以从 Traefik 指标中创建可视化的过程是非常简单的。当熟悉这些工具后，我们也可以根据实际需求创建一些 Dashboard，暴露你的环境的一些关键数据。

接下来将会给大家重点介绍关于 Traefik SRE 技术中的日志收集和 Jaeger 的应用追踪。

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