kube-prometheus-stack监控指标缺失问题排查与解决方案
2025-06-07 18:31:39作者:胡唯隽
问题现象
在使用kube-prometheus-stack进行Kubernetes集群监控时,用户发现Grafana仪表板中大量核心监控指标显示为空数据。特别是与容器资源使用相关的指标(如container_memory_working_set_bytes、container_network_transmit_bytes_total等)无法正常显示,而部分组件(如API Server)的监控数据却可以正常展示。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题的根源在于helm values配置中禁用了kubelet相关监控组件。具体表现为:
- 在values.yaml中显式设置了
kubelet.enabled: false - 同时禁用了多个kubelet相关的告警规则(kubelet、kubeSchedulerAlerting等)
这些配置导致Prometheus无法采集到容器级别的关键指标数据,进而影响Grafana仪表板的正常展示。
解决方案
要恢复完整的监控功能,需要进行以下配置调整:
- 启用kubelet监控组件
kubelet:
enabled: true
serviceMonitor:
additionalLabels:
prometheus: enabled
- 确保相关告警规则启用
defaultRules:
rules:
kubelet: true
kubeSchedulerAlerting: true
kubeControllerManager: true
kubernetesSystem: true
技术原理
kubelet作为Kubernetes节点上的核心组件,负责收集和上报节点及容器级别的资源使用指标。当禁用kubelet监控时,会导致以下关键指标缺失:
- 容器资源指标:CPU/内存使用量、文件系统IO、网络流量等
- 节点资源指标:可用内存、CPU负载等
- 调度相关指标:Pod调度延迟、绑定时间等
这些指标是Grafana预置仪表板(如"Kubernetes / Compute Resources / Cluster")的数据来源,它们的缺失会导致仪表板无法正常展示数据。
最佳实践建议
- 生产环境部署时,除非有特殊安全考虑,否则不应禁用kubelet监控
- 修改配置后,建议观察Prometheus Target页面,确认kubelet相关target状态为"UP"
- 可以通过Prometheus的Graph页面直接查询指标,验证数据是否正常采集
- 对于大型集群,可以适当调整采集间隔和超时时间以减轻性能压力
总结
kube-prometheus-stack的完整监控能力依赖于各个组件的协同工作。通过正确配置kubelet监控,可以确保获取到容器和节点级别的详细资源使用情况,为集群运维和故障排查提供完整的数据支持。配置变更后,建议全面验证各仪表板的数据展示情况,确保监控系统发挥最大价值。
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
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
649
270
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
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210