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Prometheus高可用自动分区方案

在Prometheus 分区实践中我们介绍了使用集群联邦与远程存储来扩展 Prometheus 以及监控数据持久化，但之前的分区方案存在一定不足，如分区配置较难维护，全局 Prometheus 存在性能瓶颈等，本文通过Thanos+Kvass实现更优雅的 Prometheus 扩展方案。

自动分区

之前分区方案依赖 Prometheus 提供的hashmod方法，通过在配置中指定hash对象与modules进行散列（md5），每个分片只抓取相同 job 命中的对象，例如我们可以通过对node散列从而对cadvisor、node-exporter等 job 做分片。

通过这种方式可以简单的扩展 Prometheus，降低其抓取压力，但是显而易见hashmod需要指定散列对象，每个 job 可能需要配置不同的对象如node、pod、ip等，随着采集对象增多，配置难以维护。直到看见了Kvass，Kvass 是一个 Prometheus 横向扩展方案，可以不依赖hashmod动态调整 target，支持数千万 series 规模。

Kvass 核心架构如下： kvass

  • Kvass-Coordinator: 加载配置文件并进行服务发现，获取所有 target，周期性分配 target 到kvass-sidecar，以及管理分片负载与扩缩容
  • Kvass-Sidecar: 根据Coordinator分发的 target 生成配置，以及代理 Prometheus 请求

通过 Kvass 可实现 Prometheus 动态横向扩展，而不依赖hashmod，灵活性更高。

全局查询

另一个问题是在集群联邦中我们需要一个全局的 Prometheus 来聚合分区 Prometheus 的数据，依赖原生的/federate接口，随着数据量增多，全局 Prometheus 必然会达到性能瓶颈。高可用 Prometheus 集群解决方案Thanos中提供了全局查询功能，通过Thanos-Query与Thanos-Sidecar可实现查询多个 Prometheus 的数据，并支持了去重。

Thanos 组件较多，核心架构如下： Thanos

  • Thanos Query: 实现了Prometheus API，将来自下游组件提供的数据进行聚合最终返回给查询数据的 client (如 grafana)，类似数据库中间件
  • Thanos Sidecar: 连接 Prometheus，将其数据提供给Thanos Query查询，并且可将其上传到对象存储，以供长期存储
  • Thanos Store Gateway: 将对象存储的数据暴露给Thanos Query去查询
  • Thanos Ruler: 对监控数据进行评估和告警，还可以计算出新的监控数据，将这些新数据提供给Thanos Query查询并且可上传到对象存储，以供长期存储
  • Thanos Compact: 将对象存储中的数据进行压缩和降低采样率，加速大时间区间监控数据查询的速度

借助于 Thanos 提供的Query与Ruler我们可以实现全局查询与聚合。

最终方案

Kvass+Thanos可实现 Prometheus 自动扩展、全局查询，再配合Remote Wirite实现数据支持化，通过 Grafana 展示监控数据 Prometheus-HA

测试验证

所有部署文件见prometheus-kvass

git clone https://github.com/qingwave/kube-monitor.git
kubectl apply -f kube-monitor/prometheus-kvass

结果如下：

$ kubectl get po
NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kvass-coordinator-7f65c546d9-vxgxr   2/2     Running   2          29h
metrics-774949d94d-4btzh             1/1     Running   0          10s
metrics-774949d94d-558gn             1/1     Running   1          29h
metrics-774949d94d-gs8kc             1/1     Running   1          29h
metrics-774949d94d-r85rc             1/1     Running   1          29h
metrics-774949d94d-xhbk9             1/1     Running   0          10s
metrics-774949d94d-z5mwk             1/1     Running   1          29h
prometheus-rep-0-0                   3/3     Running   0          49s
prometheus-rep-0-1                   3/3     Running   0          48s
prometheus-rep-0-2                   3/3     Running   0          19s
thanos-query-b469b648f-ltxth         1/1     Running   0          60s
thanos-rule-0                        1/1     Running   2          25h

Deployment metrics有 6 个副本，每个生成 10045 series，kvass-coordinator配置每个分区最大 series 为 30000，以及 Prometheus 默认的指标，需要 3 个 Prometheus 分片。

每个分片包含 2 个 target

prometheus_tsdb_head_chunks{instance="127.0.0.1:9090",job="prometheus_shards",replicate="prometheus-rep-0-0",shard="0"}	20557

通过Thanos Query可以查询到多个 Prometheus 分片的数据，以及聚合规则metrics_count thanos-query

待优化问题

此方案可满足绝大部分场景，用户可通过自己的实际环境配合不同的组件，但也存在一些需要优化确认的问题

  • Thanos Ruler不支持远程写接口，只能存储于 Thanos 提供的对象存储中
  • Thanos Query全局查询依赖多个下游组件，可能只返回部分结果挺好使
  • Coordinator性能需要压测验证

总结

Kvass+Thanos+Remote-write可以实现 Prometheus 集群的自动分区、全局查询、数据持久化等功能，满足绝大部分场景。虽然有一些问题需要验证优化，但瑕不掩瑜，能够解决原生 Prometheus 扩展性问题。

引用