Kubernetes 上的可观测性堆栈构建：OpenTelemetry, Prometheus, Grafana

好的，各位观众老爷们，大家好！欢迎来到今天的“Kubernetes可观测性大保健”专场！我是你们的老朋友，人称“Debug小王子”的码农张三。今天咱们不聊虚的，直接上干货，聊聊如何在Kubernetes这个云原生舞台上，搭建一套闪亮亮的、能让你对应用了如指掌的可观测性堆栈：OpenTelemetry、Prometheus和Grafana。

开场白：为啥要搞可观测性？

想象一下，你开了一家豪华餐厅，菜品精美，服务周到。但是，你却蒙着眼睛经营！不知道哪个菜最受欢迎，不知道哪个服务员效率最高，更不知道顾客为啥突然差评！这生意能做好吗？

同样的道理，在Kubernetes的世界里，你的应用就像餐厅里的各种菜品和服务员。如果没有可观测性，你就相当于蒙着眼睛在运营，根本不知道应用的状态如何，哪里出了问题，性能瓶颈在哪里。

所以，可观测性就像你的千里眼和顺风耳，让你能够清晰地看到应用的每一个角落，及时发现并解决问题，优化性能，提升用户体验。有了它，你才能真正掌控你的应用，让它们在Kubernetes的舞台上熠熠生辉。

第一幕：OpenTelemetry——数据的采集者和标准化大师

OpenTelemetry，简称OTel，这家伙可不是什么电信公司（虽然名字有点像），它是云原生可观测性的未来之星，是一个CNCF（云原生计算基金会）的项目。它的作用是：

数据采集： 像一个勤劳的蜜蜂，从你的应用、基础设施和各种中间件中采集各种各样的数据，包括：
- Metrics（指标）： 比如CPU使用率、内存占用、请求响应时间等等，这些都是量化的数据，可以用来衡量应用的健康状况和性能。
- Logs（日志）： 记录应用运行过程中的各种事件，比如错误信息、警告信息、调试信息等等，这些是排查问题的重要线索。
- Traces（追踪）： 记录请求在不同服务之间的调用链路，就像侦探追踪罪犯的足迹一样，可以帮助你找到性能瓶颈和错误发生的根源。
数据标准化： 就像一个翻译家，把各种不同格式的数据翻译成统一的、标准的格式，方便后续的处理和分析。
数据导出： 像一个邮递员，把采集到的数据导出到各种不同的后端存储和分析系统，比如Prometheus、Jaeger、Zipkin等等。

为啥要用OpenTelemetry？

标准化： 统一的数据格式，避免了各种数据格式之间的转换和兼容问题，降低了集成成本。
可扩展性： 支持各种不同的编程语言和框架，可以灵活地扩展到各种不同的应用场景。
厂商中立： 是一个开源的项目，不受任何厂商的控制，避免了被厂商锁定的风险。
社区支持： 拥有庞大的社区支持，可以获得各种各样的帮助和支持。

OpenTelemetry 的核心概念：

概念	描述
Trace	代表一个完整的请求调用链，从用户发起请求到最终响应，包含了所有经过的服务和组件的信息。可以帮助你分析请求的性能瓶颈和错误发生的根源。
Span	Trace 的一个组成部分，代表一次单独的调用，比如一次HTTP请求、一次数据库查询等等。每个 Span 包含了调用的开始时间、结束时间、调用的服务名称、调用的方法名称等等信息。
Context	用于在不同的服务之间传递 Trace 信息，保证请求的完整性。
Instrumentation	指的是在代码中添加 OpenTelemetry 的代码，以便采集数据。Instrumentation 可以分为自动 Instrumentation 和手动 Instrumentation 两种方式。自动 Instrumentation 可以自动采集一些通用的数据，比如HTTP请求的响应时间等等，而手动 Instrumentation 则可以采集一些自定义的数据，比如业务指标等等。
Collector	OpenTelemetry 的数据收集器，负责接收来自不同应用的数据，并将数据导出到不同的后端存储和分析系统。

第二幕：Prometheus——数据的存储和查询专家

Prometheus，中文名“普罗米修斯”，是古希腊神话中盗取天火的神。在可观测性领域，它就像盗取了应用数据的“天火”，让你能够洞察应用的内部状态。

Prometheus是一个开源的监控系统，专门用于存储和查询时间序列数据。时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据，比如CPU使用率、内存占用、请求响应时间等等。

Prometheus 的特点：

多维数据模型： 可以使用各种不同的标签来描述数据，方便进行灵活的查询和分析。
强大的查询语言： 提供了强大的查询语言PromQL，可以方便地查询和分析数据。
高效的存储： 使用高效的存储引擎，可以存储大量的历史数据。
自动发现： 可以自动发现Kubernetes集群中的服务，方便进行监控。
告警功能： 可以根据预定义的规则，自动发送告警信息。

Prometheus 的核心概念：

概念	描述
Metric	代表一个时间序列数据，比如CPU使用率、内存占用、请求响应时间等等。
Label	用于描述 Metric 的属性，比如服务名称、实例名称、环境名称等等。可以使用 Label 来对 Metric 进行过滤和聚合。
Target	指的是 Prometheus 需要监控的目标，比如一个Kubernetes Pod、一个HTTP endpoint等等。
Job	指的是一组 Target 的集合，通常代表一个应用或者服务。
Alert	指的是根据预定义的规则，当 Metric 满足某个条件时，触发的告警信息。
PromQL	Prometheus 的查询语言，可以方便地查询和分析 Metric 数据。

举个栗子：

假设我们要监控一个名为my-service的服务的CPU使用率，可以使用以下的PromQL查询语句：

rate(process_cpu_seconds_total{job="my-service"}[5m])

这条语句的意思是：

process_cpu_seconds_total{job="my-service"}：选择所有job为my-service的process_cpu_seconds_total指标。
[5m]：指定查询的时间范围为5分钟。
rate()：计算5分钟内CPU使用率的变化率。

这条语句会返回一个时间序列数据，表示my-service服务在过去5分钟内的CPU使用率变化情况。

第三幕：Grafana——数据的可视化大师

Grafana，就像一位才华横溢的画家，把Prometheus存储的枯燥的数据，绘制成精美的图表和仪表盘，让你能够一目了然地了解应用的状态。

Grafana是一个开源的数据可视化平台，可以连接各种不同的数据源，比如Prometheus、Elasticsearch、InfluxDB等等，并将数据可视化成各种不同的图表和仪表盘。

Grafana 的特点：

支持多种数据源： 可以连接各种不同的数据源，方便进行统一的可视化。
丰富的图表类型： 提供了各种不同的图表类型，比如折线图、柱状图、饼图、热力图等等，可以满足各种不同的可视化需求。
灵活的仪表盘： 可以自定义仪表盘，将各种不同的图表组合在一起，方便进行统一的监控和分析。
告警功能： 可以根据预定义的规则，自动发送告警信息。
用户权限管理： 提供了用户权限管理功能，可以控制不同用户对仪表盘的访问权限。

Grafana 的核心概念：

概念	描述
Dashboard	指的是一组图表的集合，用于展示应用的各种指标和状态。
Panel	指的是仪表盘中的一个图表，可以展示一个或者多个 Metric 数据。
Data Source	指的是 Grafana 连接的数据源，比如 Prometheus、Elasticsearch、InfluxDB等等。
Variable	指的是可以在仪表盘中使用的变量，可以用来动态地过滤和聚合数据。比如可以使用 Variable 来选择不同的服务、实例或者环境。
Alert Rule	指的是根据预定义的规则，当 Metric 满足某个条件时，触发的告警信息。

举个栗子：

假设我们要创建一个仪表盘，展示my-service服务的CPU使用率和内存占用情况，可以按照以下步骤操作：

在Grafana中创建一个新的仪表盘。
添加两个Panel：
- 第一个Panel展示CPU使用率，数据源选择Prometheus，查询语句使用上面的PromQL语句。
- 第二个Panel展示内存占用，数据源选择Prometheus，查询语句可以使用类似的PromQL语句。
调整Panel的样式和布局，使仪表盘更加美观和易于理解。

第四幕：三剑客的完美配合——搭建Kubernetes可观测性堆栈

现在，我们已经了解了OpenTelemetry、Prometheus和Grafana这三位主角的特点和作用。接下来，我们将把它们组合在一起，搭建一个完整的Kubernetes可观测性堆栈。

架构图：

 +---------------------+    +---------------------+    +---------------------+
 | Kubernetes Cluster  |    | Prometheus          |    | Grafana             |
 +---------------------+    +---------------------+    +---------------------+
        |                       |                       |                       |
        | OpenTelemetry Agent   |                       |                       |
        | (DaemonSet)          |                       |                       |
        |                       |                       |                       |
 +---------------------+    +---------------------+    +---------------------+
 | Application Pods      | --> |  Scrape Metrics     | --> | Visualize Metrics |
 +---------------------+    |                       |    |                     |
                               |  Store Time Series  |    |                     |
                               +---------------------+    +---------------------+

搭建步骤：

部署 Prometheus： 可以使用 Helm 或者 Kubernetes Manifest 文件来部署 Prometheus。需要配置 Prometheus 的 Service Discovery，以便自动发现 Kubernetes 集群中的服务。
部署 OpenTelemetry Collector： 使用 DaemonSet 的方式部署 OpenTelemetry Collector，以便在每个 Kubernetes 节点上运行一个 OpenTelemetry Collector 实例。需要配置 OpenTelemetry Collector 的 Pipeline，以便采集 Metrics、Logs 和 Traces，并将数据导出到 Prometheus。
配置 OpenTelemetry Instrumentation： 在你的应用中添加 OpenTelemetry 的 Instrumentation 代码，以便采集 Metrics、Logs 和 Traces。可以使用自动 Instrumentation 或者手动 Instrumentation 两种方式。
部署 Grafana： 可以使用 Helm 或者 Kubernetes Manifest 文件来部署 Grafana。需要配置 Grafana 的 Data Source，连接到 Prometheus，以便查询和可视化数据。
创建 Grafana 仪表盘： 在 Grafana 中创建仪表盘，展示应用的各种指标和状态。可以使用预定义的仪表盘，也可以自定义仪表盘。

一些技巧和建议：

使用 Helm Chart： Helm Chart 可以简化 Kubernetes 应用的部署和管理，推荐使用 Helm Chart 来部署 Prometheus、OpenTelemetry Collector 和 Grafana。
配置 ServiceMonitor： ServiceMonitor 是 Prometheus Operator 提供的一种资源，可以方便地配置 Prometheus 的 Service Discovery。
使用 Prometheus Operator： Prometheus Operator 可以自动化 Prometheus 的部署和管理，推荐使用 Prometheus Operator 来管理 Prometheus。
合理配置 OpenTelemetry Collector 的 Pipeline： OpenTelemetry Collector 的 Pipeline 可以灵活地配置数据的采集、处理和导出，需要根据实际需求进行合理的配置。
使用 Grafana 变量： Grafana 变量可以方便地过滤和聚合数据，可以用来动态地选择不同的服务、实例或者环境。
定期审查和优化仪表盘： 随着应用的不断发展，需要定期审查和优化仪表盘，以便更好地监控和分析应用的状态。

结尾：可观测性，永不止步！

好了，各位观众老爷们，今天的“Kubernetes可观测性大保健”专场就到这里了。希望通过今天的讲解，大家能够对 Kubernetes 可观测性有一个更深入的了解，并能够成功搭建自己的可观测性堆栈。

记住，可观测性不是一蹴而就的事情，而是一个持续改进的过程。随着你的应用不断发展，你需要不断地优化你的可观测性堆栈，以便更好地了解你的应用，及时发现并解决问题，优化性能，提升用户体验。

最后，祝大家在 Kubernetes 的世界里，玩得开心，看得明白，一切尽在掌握！😎

彩蛋：一些常用的PromQL查询语句

指标名称	描述
`kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores`	Pod请求的CPU核心数
`kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores`	Pod限制的CPU核心数
`kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes`	Pod请求的内存字节数
`kube_pod_container_resource_limits_memory_bytes`	Pod限制的内存字节数
`rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])`	容器的CPU使用率
`container_memory_usage_bytes`	容器的内存使用量
`sum(rate(http_server_requests_seconds_count[5m])) by (route)`	HTTP请求的QPS，按路由分组
`histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket[5m])) by (le))`	HTTP请求的99分位响应时间

希望这些能对你有所帮助！记住，熟练掌握 PromQL 是玩转 Prometheus 的关键哦！ 😉

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