kube-prometheus-stack中APIServer监控面板异常问题分析与解决方案
问题背景
在Kubernetes监控体系中,kube-prometheus-stack是一个广泛使用的监控解决方案,它集成了Prometheus、Grafana以及相关的监控规则和仪表盘。近期发现,在使用该工具监控Kubernetes API Server时,仪表盘中的部分可用性面板会出现"无数据"的异常情况。
问题根源分析
经过深入排查,发现问题的根源在于kube-prometheus-stack的默认配置中,对apiserver_request_sli_duration_seconds
指标进行了桶(bucket)的裁剪。具体来说,配置中移除了包括30.0秒在内的多个桶区间。这一设计原本是为了降低高基数(high cardinality)指标带来的存储和计算压力。
然而,这一优化措施意外影响了API Server仪表盘中的可用性计算。因为这些面板依赖的Prometheus规则中,部分查询逻辑是基于30.0秒这个特定的桶区间进行计算。当这个桶被移除后,相关查询就会返回空值,导致仪表盘显示"无数据"。
技术细节解析
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SLO指标设计:Kubernetes社区为API Server定义了明确的SLO(服务级别目标)指标,其中30秒响应时间是关键阈值之一。这个值来源于Kubernetes社区制定的稳态SLO标准。
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Prometheus直方图机制:在Prometheus的直方图指标中,每个桶(bucket)记录了小于等于该桶值的请求数量。30秒桶对于计算长尾延迟和可用性至关重要。
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规则依赖:API Server可用性计算规则中,使用了类似
histogram_quantile
的函数,这些计算需要完整的桶分布数据,特别是最大桶(30秒)的存在。
解决方案
要解决这个问题,需要从两个层面进行修复:
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配置调整:在values.yaml中,修改
prometheus.prometheusSpec.ignoreMetrics
配置,确保不移除apiserver_request_sli_duration_seconds
指标的30.0桶。 -
规则增强:对相关的Prometheus规则进行加固,添加默认值处理逻辑,确保当部分数据缺失时,整个查询不会完全失效。
实施建议
对于正在使用kube-prometheus-stack的用户,建议采取以下步骤:
- 检查当前部署中
apiserver_request_sli_duration_seconds
指标的桶配置 - 根据需要调整ignoreMetrics列表,保留关键的30秒桶
- 考虑升级到包含修复的新版本chart
- 对于自定义仪表盘,添加适当的空值处理逻辑
经验总结
这个案例给我们几个重要的启示:
- 监控指标的裁剪需要谨慎,必须全面评估其对现有仪表盘和告警规则的影响
- 关键SLO指标的桶设计应当遵循社区标准,不宜随意修改
- Prometheus查询规则应当具备一定的容错能力,处理部分数据缺失的情况
通过这个问题,我们也看到Kubernetes监控体系的成熟性和复杂性,合理的配置和持续的维护是保证监控系统可靠性的关键。
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