在kube-prometheus中修改kube-state-metrics的relabel配置
背景介绍
kube-prometheus是一个基于Prometheus Operator的Kubernetes监控解决方案,它集成了Prometheus、Alertmanager、Grafana等组件,并提供了开箱即用的监控配置。其中kube-state-metrics是监控Kubernetes集群状态的核心组件之一。
在实际生产环境中,我们经常需要对采集的指标进行二次处理,比如添加自定义标签、修改标签值等。这些操作通常通过Prometheus的relabel_config配置来实现。
问题场景
在已部署的kube-prometheus生产环境中,用户希望对kube-state-metrics采集的指标添加额外的标签,以便更好地管理多集群指标。具体需求是:
- 基于外部JSON存储的键值关系,为特定指标添加新标签
- 修改现有的kube-state-metrics作业的relabel配置
- 确保修改能够持久化,不会因重启而丢失
解决方案
1. 理解kube-prometheus的配置架构
在kube-prometheus中,Prometheus的配置是通过Prometheus Operator自动生成的。具体到每个监控目标的采集配置,是通过ServiceMonitor或PodMonitor这些CRD(自定义资源)来定义的。
对于kube-state-metrics,其采集配置存储在名为"kube-state-metrics"的ServiceMonitor资源中。
2. 修改ServiceMonitor配置
要修改kube-state-metrics的relabel配置,需要编辑对应的ServiceMonitor资源。以下是具体步骤:
-
获取当前的ServiceMonitor配置:
kubectl get -n monitoring servicemonitors kube-state-metrics -o yaml
-
编辑ServiceMonitor,添加relabelings配置:
spec: endpoints: - port: http relabelings: - action: labeldrop regex: (pod|service|endpoint|namespace) - sourceLabels: [app] regex: nginx replacement: 'my-nginx-test' targetLabel: module - sourceLabels: [label_app] regex: nginx replacement: 'my-nginx-test-label' targetLabel: module
3. 配置详解
上述配置中,我们添加了几个relabel规则:
- labeldrop:删除匹配正则表达式的标签(pod、service、endpoint、namespace)
- 标签替换:当app标签值为nginx时,添加module标签并设置值为my-nginx-test
- 标签替换:当label_app标签值为nginx时,添加module标签并设置值为my-nginx-test-label
4. 验证配置生效
修改完成后,可以通过以下方式验证配置是否生效:
-
进入Prometheus容器查看生成的配置文件:
kubectl exec -n monitoring -it prometheus-k8s-0 -- cat /etc/prometheus/config_out/prometheus.env.yaml
-
在Prometheus UI中检查target页面,确认kube-state-metrics的配置已更新
-
查询具体指标,确认新标签已添加
注意事项
-
配置更新延迟:Prometheus Operator需要一些时间来处理ServiceMonitor的变更并更新Prometheus配置,通常需要等待1-2分钟
-
指标缓存:已经采集的指标不会自动更新标签,只有新采集的指标会应用新的relabel规则
-
多集群管理:如果需要在多集群环境中统一管理标签,可以考虑使用Prometheus的external_labels配置或在查询时使用聚合操作
-
配置持久化:通过修改ServiceMonitor资源的方式可以确保配置持久化,即使Prometheus实例重启也不会丢失
高级用法
除了基本的标签操作,relabel_config还支持更多高级功能:
- 条件判断:可以结合多个标签值进行复杂条件判断
- 哈希处理:对标签值进行哈希处理,用于分片等场景
- 默认值设置:当标签不存在时设置默认值
- 标签映射:基于外部文件动态映射标签值
这些高级用法可以帮助实现更复杂的监控场景需求。
总结
通过修改kube-prometheus中kube-state-metrics的ServiceMonitor配置,我们可以灵活地控制指标的标签处理逻辑。这种方法不仅适用于添加新标签,还可以用于删除、修改现有标签,实现指标数据的二次加工和标准化,为多集群监控管理提供了良好的基础。
在实际操作中,建议先在测试环境验证配置变更,确认无误后再应用到生产环境。同时,对于复杂的relabel规则,可以通过Prometheus的Relabel Debug功能进行调试,确保规则按预期工作。
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0265cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









