Grafana Helm Charts中多端口Pod监控导致重复抓取问题的分析与解决
2025-07-08 12:31:06作者:卓炯娓
在Kubernetes监控领域,Grafana Helm Charts是广泛使用的监控解决方案之一。近期发现一个值得注意的技术问题:当Pod配置了多个端口并使用Grafana注解时,会导致Prometheus对同一端口进行重复抓取,进而造成指标数据翻倍(DPM翻倍)的现象。
问题现象
在配置了多端口Pod的场景下,如果使用如下注解配置:
metadata:
annotations:
"k8s.grafana.com/metrics.portNumber": "9091"
spec:
ports:
- name: "http-9080"
port: 9080
- name: "http-9091"
port: 9091
Prometheus会对9091端口执行两次抓取操作,导致该端口的指标数据量(DPM)变为正常值的两倍。随着Pod中定义的端口数量增加,这个问题会进一步放大,造成监控数据异常膨胀。
问题根源
这个问题源于Grafana Helm Charts在生成Prometheus配置时的处理逻辑存在缺陷。当同时满足以下两个条件时就会触发此问题:
- Pod中定义了多个端口
- 使用了k8s.grafana.com/metrics.portNumber注解指定监控端口
系统会在生成Prometheus抓取配置时,错误地为同一个端口创建多个抓取任务,而没有进行去重处理。
影响范围
此问题会影响以下版本:
- k8s-monitoring chart 1.5.0及更早版本
- app version 2.8.1
主要影响表现为:
- 监控数据量异常增加
- Prometheus存储压力增大
- 可能引发告警误报
- 监控仪表板显示数据不准确
解决方案
Grafana团队已在k8s-monitoring chart的1.5.2版本中修复了此问题。建议用户尽快升级到1.5.2或更高版本。
对于暂时无法升级的用户,可以考虑以下临时解决方案:
- 避免在同一个Pod中定义多个端口
- 不使用k8s.grafana.com/metrics.portNumber注解
- 手动调整Prometheus的scrape配置
最佳实践
为避免类似问题,建议在使用多端口Pod监控时注意:
- 保持Grafana Helm Charts版本更新
- 定期检查Prometheus的scrape配置
- 监控关键指标如scrape_samples_scraped来发现异常抓取
- 新版本部署前在测试环境验证监控配置
这个问题提醒我们,在复杂的Kubernetes监控场景中,配置的细节可能对系统产生重大影响,保持监控组件版本更新和配置验证是保证监控系统可靠性的重要手段。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
177
暂无简介
Dart
605
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
231
83
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310