网站首页 > 厂商资讯 > deepflow >

Helm安装Prometheus时如何配置 scrape 客户端？

在微服务架构日益普及的今天，监控成为保证系统稳定运行的关键。Prometheus 作为开源的监控解决方案，以其强大的功能和高可用性被广泛使用。而 Helm 作为 Kubernetes 的包管理工具，可以方便地部署 Prometheus。本文将详细介绍如何在 Helm 安装 Prometheus 时配置 scrape 客户端。

一、Helm 简介

Helm 是 Kubernetes 的包管理工具，可以帮助用户轻松地打包、部署和管理 Kubernetes 应用程序。通过 Helm，用户可以将应用程序打包成 charts，然后使用 Helm 进行部署。

二、Prometheus 简介

Prometheus 是一个开源监控系统，主要用于收集和存储指标数据，并支持多种数据源。Prometheus 通过 scrape 客户端从目标实例中收集指标数据，并将其存储在本地时间序列数据库中。

三、配置 scrape 客户端

在 Helm 安装 Prometheus 时，需要配置 scrape 客户端以从目标实例中收集指标数据。以下是如何配置 scrape 客户端的步骤：

创建 scrape 配置文件

首先，创建一个名为 scrape_configs.yaml 的文件，用于定义 scrape 客户端的配置。
```
global:

  scrape_interval: 15s



scrape_configs:

  - job_name: 'prometheus'

    static_configs:

      - targets:

        - 'localhost:9090'
```
在上述配置中，scrape_interval 指定了 scrape 客户端收集数据的间隔时间，默认为 15 秒。job_name 是 scrape 任务的名称，用于区分不同的 scrape 任务。static_configs 定义了要 scrape 的目标实例，这里以 Prometheus 本地服务为例。
创建 Prometheus 配置文件

接下来，创建一个名为 prometheus.yaml 的文件，用于配置 Prometheus 的整体配置。
```
global:

  scrape_interval: 15s

  evaluation_interval: 15s



scrape_configs:

  - job_name: 'prometheus'

    static_configs:

      - targets:

        - 'localhost:9090'
```
在上述配置中，evaluation_interval 指定了 Prometheus 评估 scrape 结果的间隔时间，默认为 15 秒。
部署 Prometheus

使用 Helm 部署 Prometheus，并将 scrape 配置文件和 Prometheus 配置文件作为值传递给 Helm。
```
helm install prometheus stable/prometheus \

  --set configmap.data.prometheus.yaml=$(cat prometheus.yaml) \

  --set configmap.data.scrape_configs.yaml=$(cat scrape_configs.yaml)
```
在上述命令中，stable/prometheus 是 Prometheus 的 Helm 仓库，configmap.data.prometheus.yaml 和 configmap.data.scrape_configs.yaml 分别是将 Prometheus 配置文件和 scrape 配置文件作为值传递给 Helm。
验证 scrape 客户端

部署完成后，可以通过访问 Prometheus 的 Web 界面来验证 scrape 客户端是否正常工作。在 Web 界面中，找到 Status 选项卡，查看 scrape 任务的运行状态。

四、案例分析

假设我们有一个使用 Node.js 开发的 Web 应用程序，需要监控其性能指标。我们可以使用 Prometheus 客户端库来收集指标数据，并将其推送到 Prometheus 服务器。以下是使用 Prometheus 客户端库收集指标数据的示例代码：

const promClient = require('prom-client');



// 创建一个指标

const httpRequestDurationMicroseconds = new promClient.Histogram({

  name: 'http_request_duration_ms',

  help: 'Duration of HTTP requests in milliseconds',

  labelNames: ['method', 'route', 'code'],

});



// 在请求处理函数中记录指标

app.get('/api/v1/data', (req, res) => {

  const start = Date.now();

  // 处理请求

  res.send('data');

  const duration = Date.now() - start;

  httpRequestDurationMicroseconds.observe({

    method: req.method,

    route: req.route.path,

    code: res.statusCode,

  }, duration);

});



// 监听 Prometheus scrape 客户端

promClient.collectDefaultMetrics();

在上述代码中，我们创建了一个名为 http_request_duration_ms 的指标，用于记录 HTTP 请求的持续时间。在请求处理函数中，我们记录了指标数据，并将其推送到 Prometheus 服务器。

通过以上步骤，我们可以使用 Helm 安装 Prometheus 并配置 scrape 客户端，从而实现对 Kubernetes 应用程序的监控。