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- Prometheus 基础与 Kubernetes 监控体系
1.1 Prometheus 基础
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监控体系（Metrics vs Logs vs Tracing）
- 了解三种监控方式的区别与适用场景
- 学习Metrics监控的核心概念
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Prometheus 组件
- Server：核心服务组件
- Exporter：指标暴露组件
- Alertmanager：告警管理组件
- Grafana：数据可视化组件
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Pull vs Push 数据采集方式
- 理解Prometheus的Pull模型工作原理
- 与Push模型的对比分析
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PromQL 查询基础
- 学习基本查询语法
- 掌握常用聚合操作
1.2 Kubernetes 监控体系
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监控层级
- 容器级别监控
- Pod/Service级别监控
- 应用级别监控
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Service Discovery 作用
- 理解服务发现在K8s监控中的重要性
- 学习Prometheus如何利用K8s服务发现
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监控 K8s 关键组件
- API Server监控
- Scheduler监控
- Controller Manager监控
- Kubelet监控
2. 手动部署 Prometheus 并采集 Kubernetes 指标
2.1 配置 Prometheus
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编写
prometheus.yml抓取规则- 配置基本抓取设置
- 设置K8s服务发现规则
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配置
ConfigMap并挂载- 创建ConfigMap资源
- 挂载到Prometheus容器
-
使用
Deployment部署 Prometheus- 编写Deployment配置
- 设置资源请求与限制
-
创建
Service访问 Prometheus- 配置ClusterIP服务
- 可选配置Ingress或NodePort
2.2 采集 Kubernetes 指标
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部署
kube-state-metrics- 理解其作用与指标类型
- 配置RBAC权限
-
部署
node-exporter- 学习节点资源监控
- 配置DaemonSet部署
-
运行 PromQL 查询 K8s 指标
- 实践常用K8s监控查询
- 分析查询结果
3. 手动部署 Alertmanager 与 Grafana
3.1 部署 Alertmanager
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编写
alertmanager.yml- 配置告警接收器
- 设置告警路由规则
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使用
ConfigMap部署 Alertmanager- 创建ConfigMap资源
- 配置Alertmanager Deployment
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在 Prometheus 中配置
alerting_rules.yml- 编写基础告警规则
- 配置关键K8s组件告警
3.2 部署 Grafana
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使用
Deployment部署 Grafana- 配置持久化存储
- 设置环境变量
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连接 Prometheus 作为数据源
- 配置数据源
- 测试连接
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使用社区 Kubernetes 监控模板
- 导入常用仪表板
- 自定义监控视图
4. 优化 Prometheus 生产环境部署
4.1 Prometheus 资源优化
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调整
scrape_interval- 平衡数据精度与资源消耗
- 针对不同监控目标设置不同间隔
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限制
retention以节省存储- 配置数据保留策略
- 评估存储需求
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处理高 Cardinality 问题
- 识别高基数指标
- 实施缓解策略
4.2 远程存储与数据归档
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配置
remote_write归档数据- 设置远程存储端点
- 调优远程写入参数
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集成 Thanos 或 VictoriaMetrics
- 比较不同长期存储方案
- 实施选定的解决方案
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实现 Prometheus 高可用
- 配置多实例部署
- 处理重复数据
4.3 监控业务应用
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监控 MySQL（
mysqld_exporter）- 部署MySQL exporter
- 配置关键指标监控
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监控 Nginx、Redis
- 部署对应exporter
- 设置业务相关告警
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监控 Spring Boot、Node.js 应用
- 配置应用指标暴露
- 集成业务指标监控