Kubespray部署etcd指标服务时的时间戳重复问题解析
问题背景
在使用Kubespray部署Kubernetes集群时,如果启用了etcd的指标监控功能,可能会遇到Prometheus的PrometheusDuplicateTimestamps告警持续触发的问题。这个告警表明在相同时间戳下存在重复的指标数据,这会影响监控数据的准确性和可靠性。
问题根源分析
经过深入排查,发现问题出在etcd指标服务的Endpoint定义上。当Kubespray为etcd创建名为etcd-metrics的Endpoint资源时,会为每个etcd节点定义一个子集(Subset),每个子集都包含相同的端口定义:
- 端口名称:
http-metrics - 端口号:2381
- 协议:TCP
这种配置会导致Prometheus采集到完全相同的指标数据,因为从Prometheus的角度来看,这些端口定义是完全一致的,无法区分它们来自不同的etcd实例。
技术细节
在Kubernetes中,Endpoint资源用于定义一组服务端点。当多个端点使用完全相同的端口名称、端口号和协议组合时,相关的服务发现指标(如kube_endpoint_ports)就会出现重复。
具体到本例中,kube_endpoint_ports指标会因为以下标签组合完全相同而重复:
- namespace="kube-system"
- endpoint="etcd-metrics"
- port_name="http-metrics"
- port_protocol="TCP"
- port_number="2381"
解决方案
解决这个问题的关键在于确保每个etcd实例的端口定义在Prometheus看来是唯一的。有以下几种可行的解决方案:
-
差异化端口名称:修改Kubespray的模板,为每个etcd实例的端口添加唯一标识,例如使用
http-metrics-{etcd_host}的命名方式。 -
使用不同端口号:虽然不太推荐,但也可以为每个etcd实例配置不同的指标端口号。
-
调整Prometheus采集配置:通过修改Prometheus的采集配置,忽略或合并这些重复的指标。
其中,第一种方案是最为优雅和可维护的解决方案,因为它:
- 保持了端口功能的语义清晰性
- 确保了指标的唯一性
- 不需要修改Prometheus的默认配置
实施建议
对于正在使用Kubespray部署etcd监控的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 手动编辑
etcd-metrics的Endpoint资源,为每个端口的名称添加后缀 - 等待Kubespray官方修复并更新到新版本
- 在Prometheus中配置适当的告警抑制规则
总结
这个问题展示了在分布式监控系统中指标唯一性的重要性。通过理解Kubernetes服务发现机制和Prometheus指标采集原理,我们可以更好地设计和配置监控系统,避免类似问题的发生。对于Kubespray用户来说,关注这类问题的修复和最佳实践,有助于构建更加稳定可靠的Kubernetes监控体系。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00