kube-prometheus-stack 监控面板数据缺失问题分析与解决方案
问题背景
在使用 kube-prometheus-stack 65.5.1 版本配合 Kubernetes 1.31 集群和 CRI-O 1.31.0 容器运行时环境时,多个展示 Pod 工作负载的监控面板出现数据缺失问题。具体表现为内存、CPU 和网络使用率等关键指标无法正常显示。
问题现象
典型的监控面板如"Kubernetes / Compute Resources / Namespace (Pods)"中,许多指标查询返回空数据。例如,原始查询语句中包含对 image!="" 和 container!="" 标签的过滤条件,导致无法获取正确的监控数据。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题的根源在于:
- 标签缺失:Prometheus 采集的 
container_memory_working_set_bytes等指标中,image和container标签在某些环境下可能缺失 - CRI-O 兼容性问题:特别是当使用 CRI-O 容器运行时,默认配置下可能不会包含这些标签
 - 查询条件过于严格:监控面板中的查询语句硬编码了对这些标签的非空检查
 
解决方案
临时解决方案
对于急需恢复监控功能的用户,可以修改 Grafana 面板中的查询语句,移除对 image!="" 和 container!="" 的过滤条件。例如:
sum(container_memory_working_set_bytes{job="kubelet", metrics_path="/metrics/cadvisor", cluster="$cluster", namespace="$namespace"}) by (pod)
长期解决方案
- 
启用 Kubernetes 特性门控:
- 在 kubelet 配置中启用 
PodAndContainerStatsFromCRI特性门控 - 这可以确保 CRI-O 运行时提供完整的容器统计信息
 
 - 在 kubelet 配置中启用 
 - 
更新 kube-prometheus-stack 配置:
- 等待社区发布修复版本,或自行定制监控面板模板
 - 考虑使用更宽松的查询条件,避免对可能缺失的标签进行硬性过滤
 
 - 
集群环境检查:
- 验证容器运行时接口(CRI)的实现是否完整
 - 检查 kubelet 指标端点返回的数据结构
 
 
技术深度解析
这个问题实际上反映了 Kubernetes 监控体系中的一个常见挑战:不同容器运行时实现对于监控指标的暴露方式存在差异。CRI-O 作为轻量级容器运行时,默认配置下可能不会包含某些被认为非必要的标签。
在 Prometheus 监控体系中,标签是组织数据的关键维度。当查询依赖于特定标签,而这些标签在数据源中不存在时,就会导致查询返回空结果。这也是为什么移除这些标签过滤条件后查询就能正常工作。
最佳实践建议
- 
监控面板设计原则:
- 避免对可能因环境而异的标签进行硬编码过滤
 - 考虑使用更通用的查询模式,提高面板的兼容性
 
 - 
集群部署建议:
- 在采用 CRI-O 运行时环境时,预先确认监控需求
 - 评估是否需要启用额外的特性门控来满足监控要求
 
 - 
版本兼容性检查:
- 升级 Kubernetes 集群时,同步验证监控系统的兼容性
 - 关注社区已知问题,特别是与容器运行时相关的问题
 
 
总结
kube-prometheus-stack 监控面板数据缺失问题是一个典型的容器监控环境兼容性问题。通过理解底层机制并采取适当的配置调整,可以有效解决这类问题。对于生产环境,建议采用长期解决方案确保监控系统的稳定性和可靠性。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00