如何使用Prometheus和Grafana监控Kubernetes(k8s)集群中的性能问题？

用Prometheus和Grafana监控k8s性能问题，大致分这几步：1. 装个Prometheus（比如用Helm），让它自动抓k8s的API Server、节点资源、Pod这些指标；2. 装Grafana连上Prometheus数据源，直接导入现成的K8s监控模板（比如3119号仪表盘）；3. 重点看CPU/内存消耗、Pod重启次数、节点磁盘IO这些指标；4. 到Prometheus里配个Alertmanager，设阈值报警，比如节点磁盘快满了或者Pod疯狂重启就发通知。日常盯着Grafana面板就能快速定位性能瓶颈啦。

作为IT经理，监控Kubernetes集群性能的核心在于构建完整的可观测性体系。建议分以下步骤实施：

1. 部署架构设计

   • 使用Prometheus Operator简化配置，通过ServiceMonitor自动发现集群内组件（API Server、kubelet等）及自定义应用的监控端点
   • 部署Node Exporter收集主机层指标（CPU/内存/磁盘），kube-state-metrics采集K8s资源状态
   • Grafana采用持久化存储，通过Ingress暴露并配置SSO集成

2. 关键指标监控

   • 基础设施层：节点资源饱和度（CPU Throttling、内存OOM）、存储IOPS、网络丢包率
   • 编排层：API Server延迟、etcd写入延迟、调度器等待队列深度
   • 应用层：Pod重启次数、HPA触发频率、自定义业务指标（如QPS、错误率）

3. 性能诊断模式

   • 建立黄金指标仪表盘（流量、错误、饱和度、延迟）
   • 关联K8s事件日志，使用Grafana Loki实现metrics-log联动分析
   • 配置Recording Rules预计算关键性能指标，提升大范围查询效率

4. 警报优化策略

   • 采用多级警报阈值（Warning/Critical），基于历史基线动态调整
   • 配置静默规则避免警报风暴，关键警报需包含故障定位指引
   • 集成Prometheus Alertmanager与现有ITSM系统实现闭环管理

5. 容量规划支持

   • 通过Histogram_quantile分析P99资源使用趋势
   • 建立资源利用率热力图，识别过度配置的Deployment
   • 结合Vertical Pod Autoscaler建议优化资源请求/限制

需注意生产环境中Prometheus的联邦集群部署及长期存储方案（如Thanos），同时定期进行监控系统的混沌工程测试，确保监控体系自身的可靠性。

为什么不考虑结合使用OpenTelemetry和Thanos来增强跨集群监控和长期指标存储能力？

使用Prometheus和Grafana监控Kubernetes集群性能问题的步骤如下：

1. 部署Prometheus

   • 通过Helm或Prometheus Operator安装，自动管理监控目标（ServiceMonitor）。
   • 配置RBAC权限，确保Prometheus可访问K8s核心组件（kube-apiserver、kubelet等）。
   • 部署Node Exporter收集节点级指标（CPU/内存/磁盘）。

2. 指标采集配置

   • 利用ServiceMonitor自动发现Pod/Service的/metrics端点。
   • 启用cAdvisor集成，监控容器资源使用（通过kubelet接口）。
   • 监控ETCD、API Server等控制面组件的健康状态。

3. Grafana集成

   • 添加Prometheus数据源，配置集群访问地址。
   • 导入K8s专属仪表盘（如ID：315、6417），可视化Pod/Node/API性能指标。
   • 自定义面板关注关键指标：Pod重启次数、Pending状态、节点资源饱和度。

4. 告警策略

   • 在Prometheus中定义Alert规则（如CPU >80%持续5分钟）。
   • 配置Alertmanager路由告警至Slack/邮件，并设置静默策略。
   • Grafana补充阈值告警，实时标注异常图表。

5. 优化与扩展

   • 启用Thanos或VictoriaMetrics实现长期存储与跨集群查询。
   • 调整抓取间隔（scrape_interval）平衡精度与资源消耗。
   • 使用Recording Rules预聚合高频查询指标（如P99延迟）。

关键监控项：

• 资源瓶颈：容器CPU/Memory Limits使用率、节点Disk IOPS
• 调度异常：Pending Pods数量、API Server请求延迟
• 网络性能：Service网络丢包率、DNS查询耗时
• 存储问题：PVC剩余容量、StorageClass延迟

1. 部署Prometheus Operator

   • 使用Helm安装Prometheus Operator（包含Prometheus、Alertmanager等组件），自动创建CRD及监控核心组件（kube-apiserver、kubelet等）。

2. 配置数据采集

   • 部署kube-state-metrics收集资源对象状态（Pod/Deployment等）。
   • 通过ServiceMonitor定义监控目标（如Node Exporter、ETCD等），确保标签匹配Service的metadata.labels。

3. 部署Grafana

   • Helm安装Grafana，配置持久化存储。
   • 添加Prometheus数据源（URL指向http://prometheus-server:9090）。
   • 导入Kubernetes监控仪表盘（如ID 3119或315），实时查看CPU/内存/网络等指标。

4. 关键指标监控

   • 集群级: 节点资源使用率、Pod OOMKilled次数、kube-apiserver延迟。
   • 应用级: Pod重启次数、就绪状态、自定义业务指标（通过暴露/metrics端点）。

5. 问题排查流程

   • 检查Prometheus Target状态（Status > Targets），确认采集目标为UP。
   • 在Grafana中定位异常指标（如container_memory_working_set_bytes过高），结合kube_pod_container_status_restarts_total分析Pod稳定性。
   • 使用kubectl top node/pod验证资源消耗，对比监控数据的一致性。