《Prometheus监控技术与实践》监控实战系列 11：容器编排监控——Kubernetes监控方案全解
本文聚焦Kubernetes环境下Prometheus监控体系的落地与深度解析，从技术原理到实操部署、从传统方式到Operator简化方案、从配置规则到监控对象全覆盖，学完可独立完成K8s集群Prometheus监控栈的搭建、配置与运维。
【本篇核心收获】
- 理解Prometheus与Kubernetes结合的技术原理，以及Prometheus Operator在Kubernetes中的角色
- 掌握传统方式在Kubernetes上部署Prometheus的全流程（命名空间、RBAC、ConfigMap、Service、Deployment、Ingress）
- 掌握kube-state-metrics、node-exporter、Grafana在Kubernetes中的部署与集成
- 学会通过Operator方式（Helm）快速部署Prometheus监控栈
- 理解Prometheus在Kubernetes中的服务发现机制（Node、Service、Pod、Endpoints、Ingress）
- 掌握Kubernetes环境下Prometheus的监控对象（容器、apiserver、kube-state-metrics、主机）及配置
- 学会使用Grafana展示Kubernetes监控数据，并集成Alertmanager实现告警（包括微信告警）
1. Prometheus与Kubernetes完美结合
云计算的快速发展推动了Docker、Kubernetes、Prometheus等开源软件的普及，Docker+Kubernetes构成云原生基石，而Prometheus则为云原生场景提供了完善的监控能力，且天然适配Kubernetes生态。
1.1 Kubernetes Operator
Kubernetes的基础API对象（如Deployment）可轻松管理无状态应用的伸缩与故障恢复，但数据库、缓存、监控系统等有状态应用的管理存在挑战——这类应用需要领域专属知识来完成伸缩、升级、故障恢复。
Operator通过CRD（自定义资源定义，原TPR）扩展Kubernetes API，将特定应用的运维知识编码到软件中，实现对集群范围内多实例有状态应用的创建、配置和管理。
1.2 Prometheus Operator
Prometheus Operator为Kubernetes中Prometheus实例的部署和管理提供了声明式的监控定义，安装后具备以下核心能力：
- 创建/销毁：可在Kubernetes命名空间中便捷启动Prometheus实例，适配不同应用/团队的监控需求
- 简单配置：通过Kubernetes本地资源定义Prometheus的版本、持久化、保留策略、副本数等基础配置
- 标签化Target管理：基于Kubernetes标签自动生成监控Target配置，无需编写Prometheus专属配置
Prometheus Operator架构如图1所示： 
架构中各组件以Kubernetes资源形式运行，核心职责如下：
- Operator：核心控制中心，基于CRD部署/管理Prometheus Server，监控自定义资源事件并执行对应操作
- Prometheus：声明式描述Prometheus部署的期望状态
- Prometheus Server：Operator根据Prometheus自定义资源部署的集群，对应StatefulSets资源
- ServiceMonitor：自定义资源，通过标签选取Service Endpoint，为Prometheus Server提供监控Target列表
- Service：对应K8s集群中的Metrics Server Pod，是ServiceMonitor选取的监控对象（如Node Exporter Service）
- Alertmanager：自定义资源，由Operator部署的Alertmanager集群
模块小结：本模块解析了Prometheus与K8s结合的核心载体（Operator），明确了Prometheus Operator的核心能力与架构组成，为后续部署实操奠定原理基础。
2. 在Kubernetes上部署Prometheus的传统方式
传统方式通过YAML文件逐一步骤部署Prometheus、kube-state-metrics、node-exporter、Grafana，各组件调用关系如图2所示： 
Node exporter部署在K8s节点上采集主机监控数据，kube-state-metrics部署在Master节点采集集群状态，所有数据汇总至Prometheus处理存储，最终通过Grafana可视化展示。
2.1 Kubernetes部署Prometheus
部署流程遵循「命名空间→RBAC→ConfigMap→Service→Deployment→Ingress」的顺序，架构如图3所示： 
步骤1：创建命名空间
创建monitoring命名空间统一管理监控相关资源：
kubectl create -f ns-monitoring.yamlns-monitoring.yaml内容：
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: monitoring验证创建结果：
$ kubectl get ns monitoring
NAME STATUS AGE
monitoring Active 1d步骤2：创建RBAC规则
创建ServiceAccount、ClusterRole、ClusterRoleBinding，赋予Prometheus访问K8s API的权限：
kubectl create -f prometheus-rbac.yamlprometheus-rbac.yaml内容：
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: prometheus-k8s
namespace: monitoring
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["nodes", "services", "endpoints", "pods"]
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: [""]
resources: ["configmaps"]
verbs: ["get"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
verbs: ["get"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: prometheus
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: prometheus-k8s
namespace: monitoring验证创建结果：
$ kubectl get sa prometheus-k8s -n monitoring
NAME SECRETS AGE
prometheus-k8s 1 1d
$ kubectl get clusterrole prometheus
NAME AGE
prometheus 1d
$ kubectl get clusterrolebinding prometheus
NAME AGE
prometheus 1d步骤3：创建Prometheus配置文件（ConfigMap）
通过ConfigMap存储Prometheus核心配置：
kubectl create -f prometheus-core-cm.yamlprometheus-core-cm.yaml内容：
kind: ConfigMap
metadata:
creationTimestamp: null
name: prometheus-core
namespace: monitoring
apiVersion: v1
data:
prometheus.yaml: |
global:
scrape_interval: 15s
scrape_timeout: 15s
evaluation_interval: 15s
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
targets: ["10.254.127.110:9093"]
rule_files:
- "/etc/prometheus-rules/*.yaml"
scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-apiservers'
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
action: keep
regex: default;kubernetes;https注：完整配置包含更多监控Job，本文仅展示核心片段。
验证创建结果：
$ kubectl get cm -n monitoring prometheus-core
NAME DATA AGE
prometheus-core 1 1d
# 查看详细配置
kubectl get cm -n monitoring prometheus-core -oyaml步骤4：创建Prometheus rules配置文件
通过ConfigMap存储告警规则（node-up.yml、cpu-usage.yml）：
kubectl create -f prometheus-rules-cm.yamlprometheus-rules-cm.yaml内容：
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
name: prometheus-rules
namespace: monitoring
data:
node-up.yml: |
groups:
- name: serverRules
rules:
- alert: 机器宕机
expr: up{component="node-exporter"} != 1
for: 1m
labels:
severity: "warning"
instance: "{{$labels.instance}}"
annotations:
summary: "机器 {{$labels.instance}}处于down的状态"
description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }}已经处于down状态超过1分钟,请及时处理"
cpu-usage.yml: |
groups:
- name: cpu_rule
rules:
- alert: cpu 剩余量过低
expr: 100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) * 100)) > 85
for: 1m
labels:
severity: "warning"
instance: "{{$labels.instance}}"
annotations:
summary: "机器 {{$labels.instance}} cpu 已用超过设定值"
description: "{{$labels.instance}} CPU 用量已超过 85% (current value is:{{$value}}),请及时处理。"验证创建结果：
$ kubectl get cm -n monitoring prometheus-rules
NAME DATA AGE
prometheus-rules 2 1d
# 查看详细配置
kubectl get cm -n monitoring prometheus-rules -oyaml步骤5：创建Prometheus Service
创建ClusterIP类型Service，为Prometheus提供集群内固定访问地址：
kubectl create -f prometheus-service.yamlprometheus-service.yaml内容：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: prometheus
namespace: monitoring
labels:
app: prometheus
component: core
annotations:
prometheus.io/scrape: 'true'
spec:
ports:
- port: 9090
targetPort: 9090
protocol: TCP
name: webui
selector:
app: prometheus
component: core验证创建结果：
$ kubectl get svc prometheus -n monitoring
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
prometheus ClusterIP 10.254.192.194 <none> 9090/TCP 1d步骤6：创建Prometheus Deployment
部署Prometheus容器实例，关联上述ConfigMap和ServiceAccount：
kubectl create -f prometheus-deploy.yamlprometheus-deploy.yaml内容：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: prometheus-core
namespace: monitoring
labels:
app: prometheus
component: core
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
name: prometheus-main
labels:
app: prometheus
component: core
spec:
serviceAccountName: prometheus-k8s
nodeSelector:
kubernetes.io/hostname: 192.168.10.2
containers:
- name: prometheus
image: zqdlove/prometheus:v2.0.0
args:
- '--storage.tsdb.retention=15d'
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yaml'
- '--storage.tsdb.path=/home/prometheus_data'
- '--web.enable-lifecycle'
ports:
- name: webui
containerPort: 9090
resources:
requests:
cpu: 20000m
memory: 20000M
limits:
cpu: 20000m
memory: 20000M
securityContext:
privileged: true
volumeMounts:
- name: data
mountPath: /home/prometheus_data
- name: config-volume
mountPath: /etc/prometheus
- name: rules-volume
mountPath: /etc/prometheus-rules
- name: time
mountPath: /etc/localtime
volumes:
- name: data
hostPath:
path: /home/cdnadmin/prometheus_data
- name: config-volume
configMap:
name: prometheus-core
- name: rules-volume
configMap:
name: prometheus-rules
- name: time
hostPath:
path: /etc/localtime验证部署状态：
$ kubectl get deployment prometheus-core -n monitoring
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
prometheus-core 1 1 1 1 1d返回结果说明：期望Pod数1个、当前运行1个、最新版本1个、可用1个，部署成功。
步骤7：创建Prometheus Ingress
通过Ingress实现外部域名访问Prometheus：
kubectl create -f prometheus-ingress.yamlprometheus-ingress.yaml内容：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: traefik-prometheus
namespace: monitoring
spec:
rules:
- host: prometheus.test.com
http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: prometheus
servicePort: 9090验证Ingress状态：
$ kubectl get ing traefik-prometheus -n monitoring
NAME HOSTS ADDRESS PORTS AGE
traefik-prometheus prometheus.test.com 80 1d将prometheus.test.com解析至Ingress服务器，访问该域名可进入Prometheus主界面，如图4所示： 
避坑指南：
- Ingress部署后需确认域名解析正确，且Ingress Controller正常运行
- Prometheus的存储路径需确保节点上对应目录存在且权限正确
- RBAC配置中ClusterRole的权限需覆盖监控所需的K8s资源（如nodes、pods等）
模块小结：本模块完整拆解了传统方式部署Prometheus的7个核心步骤，涵盖命名空间、权限、配置、服务、部署、外部访问全流程，确保每一步操作可落地、可验证。
2.2 Kubernetes部署kube-state-metrics
kube-state-metrics用于采集K8s集群资源的状态数据，复用monitoring命名空间。
步骤1：创建RBAC
赋予kube-state-metrics访问集群资源的权限：
kubectl create -f kube-state-metrics-rbac.yamlkube-state-metrics-rbac.yaml内容：
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: kube-state-metrics
namespace: monitoring
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
name: kube-state-metrics
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["nodes", "pods", "services", "resourcequotas", "replicationcontrollers", "limitranges"]
verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["extensions"]
resources: ["daemonsets", "deployments", "replicasets"]
verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["batch/v1"]
resources: ["jobs"]
verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["v1"]
resources: ["persistentvolumeclaims"]
verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["apps"]
resources: ["statefulsets"]
verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["batch/v2alpha1"]
resources: ["cronjobs"]
verbs: ["list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: kube-state-metrics
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: kube-state-metrics
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: kube-state-metrics
namespace: monitoring验证创建结果：
$ kubectl get sa kube-state-metrics -n monitoring
NAME SECRETS AGE
kube-state-metrics 1 1d
$ kubectl get clusterrole kube-state-metrics
NAME AGE
kube-state-metrics 1d
$ kubectl get clusterrolebinding kube-state-metrics
NAME AGE
kube-state-metrics 1d步骤2：创建Service
创建ClusterIP类型Service暴露kube-state-metrics的监控端口：
kubectl create -f kube-state-metrics-service.yamlkube-state-metrics-service.yaml内容：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
annotations:
prometheus.io/scrape: 'true'
name: kube-state-metrics
namespace: monitoring
labels:
app: kube-state-metrics
spec:
ports:
- name: kube-state-metrics
port: 8080
protocol: TCP
selector:
app: kube-state-metrics验证Service状态：
$ kubectl get svc kube-state-metrics -n monitoring
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kube-state-metrics ClusterIP 10.254.76.203 <none> 8080/TCP 1d步骤3：创建Deployment
部署kube-state-metrics容器实例：
kubectl create -f kube-state-metrics-deploy.yamlkube-state-metrics-deploy.yaml内容：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: kube-state-metrics
namespace: monitoring
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: kube-state-metrics
spec:
serviceAccountName: kube-state-metrics
nodeSelector:
type: k8smaster
containers:
- name: kube-state-metrics
image: zqdlove/kube-state-metrics:v1.0.1
ports:
- containerPort: 8080验证部署状态：
$ kubectl get deployment kube-state-metrics -n monitoring
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
kube-state-metrics 1 1 1 1 1d
# 查看详细信息
kubectl get deployment kube-state-metrics -n monitoring -oyaml
kubectl describe deployment kube-state-metrics -n monitoring部署完成后，Prometheus可自动发现kube-state-metrics的监控Target，如图5所示：
模块小结：本模块完成了kube-state-metrics的RBAC、Service、Deployment部署，实现了K8s集群状态数据的采集，且可通过Prometheus验证Target是否发现成功。
2.3 Kubernetes部署node-exporter
node-exporter用于采集*NIX主机的系统监控数据，采用DaemonSet部署（每个节点运行一个实例），复用monitoring命名空间。
步骤1：创建Service
创建Headless Service（ClusterIP: None）暴露node-exporter的9100端口：
kubectl create -f node_exporter-service.yamlnode_exporter-service.yaml内容：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
annotations:
prometheus.io/scrape: 'true'
name: prometheus-node-exporter
namespace: monitoring
labels:
app: prometheus
component: node-exporter
spec:
clusterIP: None
ports:
- name: prometheus-node-exporter
port: 9100
protocol: TCP
selector:
app: prometheus
component: node-exporter验证Service状态：
$ kubectl get svc prometheus-node-exporter -n monitoring
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
prometheus-node-exporter ClusterIP None <none> 9100/TCP 1d步骤2：创建DaemonSet
部署node-exporter至所有K8s节点：
kubectl create -f node_exporter-daemonset.yamlnode_exporter-daemonset.yaml内容：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
name: prometheus-node-exporter
namespace: monitoring
labels:
app: prometheus
component: node-exporter
spec:
template:
metadata:
name: prometheus-node-exporter
labels:
app: prometheus
component: node-exporter
spec:
containers:
- image: zqdlove/node-exporter:v0.16.0
name: prometheus-node-exporter
ports:
- name: prom-node-exp
containerPort: 9100
hostPort: 9100
resources:
requests:
cpu: "0.6"
memory: 100M
limits:
cpu: "0.6"
memory: 100M
command:
- /bin/node_exporter
- --path.procfs=/host/proc
- --path.sysfs=/host/sys
- --collector.filesystem.ignored-mount-points=^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)
volumeMounts:
- name: proc
mountPath: /host/proc
- name: sys
mountPath: /host/sys
- name: root
mountPath: /rootfs
volumes:
- name: proc
hostPath:
path: /proc
- name: sys
hostPath:
path: /sys
- name: root
hostPath:
path: /
hostNetwork: true
hostPID: true注：可通过
nodeAffinity配置指定仅部署在特定节点。
验证DaemonSet状态：
$ kubectl get ds prometheus-node-exporter -n monitoring
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
prometheus-node-exporter 3 3 3 3 3 <none> 1d
# 查看详细信息
kubectl get ds prometheus-node-exporter -n monitoring -oyaml
kubectl describe ds prometheus-node-exporter -n monitoring返回结果说明：3个节点均成功部署node-exporter，且所有实例处于Ready状态。
避坑指南：
- node-exporter需要挂载主机的/proc、/sys等目录，需确保容器有足够权限
- hostNetwork: true确保监控数据准确对应节点IP，避免容器网络干扰
- 资源限制需根据节点配置调整，避免资源不足导致采集异常
模块小结：本模块通过DaemonSet实现了node-exporter的全节点部署，结合Headless Service暴露监控端口，完成了主机级监控数据的采集。
2.4 Kubernetes部署Grafana
Grafana用于可视化展示Prometheus的监控数据，复用monitoring命名空间。
步骤1：创建Service
创建ClusterIP类型Service暴露Grafana的3000端口：
kubectl create -f grafana-service.yamlgrafana-service.yaml内容：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: grafana
namespace: monitoring
labels:
app: grafana
component: core
spec:
ports:
- port: 3000
selector:
app: grafana
component: core验证Service状态：
$ kubectl get svc grafana -n monitoring
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
grafana ClusterIP 10.254.254.2 <none> 3000/TCP 1d步骤2：创建Deployment
部署Grafana容器实例：
kubectl create -f grafana-deploy.yamlgrafana-deploy.yaml内容：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: grafana-core
namespace: monitoring
labels:
app: grafana
component: core
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: grafana
component: core
spec:
nodeSelector:
kubernetes.io/hostname: 192.168.10.2
containers:
- image: zqdlove/grafana:v5.0.0
name: grafana-core
imagePullPolicy: IfNotPresent
resources:
limits:
cpu: 10000m
memory: 32000Mi
requests:
cpu: 10000m
memory: 32000Mi
env:
- name: GF_AUTH_BASIC_ENABLED
value: "true"
- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
value: "false"
readinessProbe:
httpGet:
path: /login
port: 3000
volumeMounts:
- name: grafana-persistent-storage
mountPath: /var
- name: grafana
mountPath: /etc/grafana
volumes:
- name: grafana-persistent-storage
emptyDir: {}
- name: grafana
hostPath:
path: /etc/grafana验证部署状态：
$ kubectl get deployment grafana-core -n monitoring
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
grafana-core 1 1 1 1 1d
# 查看详细信息
kubectl get deployment grafana-core -n monitoring -oyaml
kubectl describe deployment grafana-core -n monitoring步骤3：创建Ingress
通过Ingress实现外部域名访问Grafana：
kubectl create -f grafana-ingress.yamlgrafana-ingress.yaml内容：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: traefik-grafana
namespace: monitoring
spec:
rules:
- host: grafana.test.com
http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: grafana
servicePort: 3000验证Ingress状态：
$ kubectl get ingress traefik-grafana -n monitoring
NAME HOSTS ADDRESS PORTS AGE
traefik-grafana grafana.test.com 80 1d将grafana.test.com解析至Ingress服务器，即可访问Grafana可视化界面。
避坑指南：
- Grafana的持久化存储建议使用PVC替代emptyDir，避免数据丢失
- 资源限制需根据监控面板数量调整，避免内存不足导致界面卡顿
- 首次访问需配置Prometheus数据源，确保数据源地址可访问
模块小结：本模块完成了Grafana的Service、Deployment、Ingress部署，实现了监控数据的可视化展示，且支持外部域名访问。
3. 通过Operator方式部署Prometheus
传统部署方式步骤繁琐，Operator方式通过Helm简化部署流程，核心依赖Kubernetes 1.14.0、Helm v2.13.1（需提前安装coreDNS、Nginx）。
3.1 安装Prometheus Operator
- 下载Prometheus Operator源码并切换至指定版本：
git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git
cd prometheus-operator
git checkout -b v0.29.0 v0.29.0
cd helm- 通过Helm在
monitoring命名空间安装Prometheus Operator：
helm install prometheus-operator --name prometheus-operator --namespace monitoring- 验证安装结果：
$ helm ls prometheus-operator
NAME REVISION UPDATED STATUS CHART APP VERSION NAMESPACE
prometheus-operator 1 Thu Apr 11 10:30:11 2019 DEPLOYED prometheus-operator-0.0.29 0.20.0 monitoring3.2 部署kube-prometheus
- 创建依赖chart目录：
mkdir -p kube-prometheus/charts- 打包kube-prometheus依赖的chart包：
helm package -d kube-prometheus/charts alertmanager grafana prometheus exporter-kube-dns exporter-kube-scheduler exporter-kubelets exporter-node exporter-kube-controllermanager exporter-kube-etcd exporter-kube-state exporter-coredns exporter-kubernetes- 通过Helm安装kube-prometheus：
helm install kube-prometheus --name kube-prometheus --namespace monitoring- 验证安装结果：
$ helm ls kube-prometheus
NAME REVISION UPDATED STATUS CHART APP VERSION NAMESPACE
kube-prometheus 1 Thu Apr 11 11:55:44 2019 DEPLOYED kube-prometheus-0.0.105 monitoring避坑指南：
- Helm版本需与Kubernetes版本兼容，避免安装失败
- 若chart包下载失败，可手动下载后放入指定目录
- 安装前需确保
monitoring命名空间已存在
模块小结：本模块通过Helm+Operator方式快速部署了Prometheus监控栈，相比传统方式大幅简化了操作步骤，适合生产环境快速落地。
4. 服务配置
Prometheus的配置分为静态配置和动态服务发现配置，核心用于定义监控Target的获取方式。
4.1 静态配置
静态配置直接指定监控Target地址，是最基础的配置方式：
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090', 'localhost:9100']
labels:
group: 'prometheus'配置说明：
scrape_configs：定义监控数据采集规则job_name：监控任务名称static_configs：静态Target列表targets：监控目标地址（Prometheus自身+node-exporter）labels：为采集的指标添加标签（group=prometheus）
4.2 服务发现配置
Prometheus支持多种服务发现机制（文件、DNS、Kubernetes等），Kubernetes环境下核心支持5种模式：Node、Service、Pod、Endpoints、Ingress，适配不同监控场景：
| 发现模式 | 适用场景 |
|---|---|
| Node | 主机级监控（如kubelet、节点资源） |
| Service | 黑盒监控（如服务可用性） |
| Pod | Pod实例监控（如应用自定义指标） |
| Endpoints | Pod实例监控（更精准的Endpoint级） |
| Ingress | 入口层监控（如Ingress流量、可用性） |
以下是Endpoints模式的服务发现配置示例：
scrape_configs:
- job_name: monitoring/kube-prometheus/0
scrape_interval: 30s
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics
scheme: http
kubernetes_sd_configs:
- api_server: null
role: endpoints
namespaces:
names:
- monitoring
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_label_app]
separator: ;
regex: prometheus
replacement: $1
action: keep
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_label_chart]
separator: ;
regex: kube-prometheus
replacement: $1
action: keep
- source_labels: [__meta_kubernetes_endpoint_port_name]
separator: ;
regex: http
replacement: $1
action: keep
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: namespace
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: pod
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: service
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: job
replacement: ${1}
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_label_app]
separator: ;
regex: (.+)
target_label: job
replacement: ${1}
action: replace
- separator: ;
regex: (.*)
target_label: endpoint
replacement: http
action: replace配置说明：
scrape_interval/scrape_timeout：采集间隔/超时时间kubernetes_sd_configs：K8s服务发现配置（指定role=endpoints，限定monitoring命名空间）relabel_configs：采集前修改Target标签（过滤、重命名、添加标签）
该配置对应Prometheus服务发现界面中的monitoring/kube-prometheus/0，如图6所示： 
模块小结：本模块对比了静态配置与动态服务发现配置的差异，重点解析了K8s环境下的5种服务发现模式及Endpoints模式的配置示例，明确了relabel_configs的核心作用。
5. 监控对象
Prometheus可监控K8s集群的多类对象，核心包括容器、kube-apiserver、kube-state-metrics、主机等，完整Target可通过Prometheus界面查看，如图7所示：
5.1 容器监控
Kubelet内置cAdvisor，自动采集容器的CPU、内存、文件系统、网络等资源使用情况，对应的Prometheus配置如下：
- job_name: monitoring/kube-prometheus-exporter-kubelets/1
honor_labels: true
scrape_interval: 30s
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics/cadvisor
scheme: https
kubernetes_sd_configs:
- api_server: null
role: endpoints
namespaces:
names:
- kube-system
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
insecure_skip_verify: true
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_label_k8s_app]
separator: ;
regex: kubelet
replacement: $1
action: keep配置说明：
metrics_path: /metrics/cadvisor：指定采集cAdvisor的指标路径scheme: https：使用HTTPS访问kubelet的metrics接口tls_config：配置证书验证（使用ServiceAccount的CA证书）relabel_configs：过滤出kube-system命名空间下的kubelet服务
模块小结：本模块明确了K8s环境下Prometheus的核心监控对象，重点解析了容器监控的实现方式（依赖kubelet内置cAdvisor）及对应的配置规则。
本篇核心知识点速记
- 原理层：Prometheus Operator通过CRD扩展K8s API，实现Prometheus集群的声明式管理，核心组件包括Operator、Prometheus、ServiceMonitor、Alertmanager等。
- 部署层：
- 传统方式：按「命名空间→RBAC→ConfigMap→Service→Deployment→Ingress」部署Prometheus，配套部署kube-state-metrics（集群状态）、node-exporter（主机监控）、Grafana（可视化）。
- Operator方式：通过Helm快速部署Prometheus Operator+kube-prometheus，简化操作流程。
- 配置层：
- 静态配置：直接指定Target地址，适合简单场景。
- 动态服务发现：K8s环境支持Node/Service/Pod/Endpoints/Ingress 5种模式，通过relabel_configs优化Target标签。
- 监控对象：核心监控容器（cAdvisor）、kube-apiserver、kube-state-metrics、主机（node-exporter）等，覆盖K8s集群全维度数据。
- 避坑要点：
- RBAC权限需覆盖监控所需的K8s资源，避免采集失败。
- node-exporter需挂载主机目录，确保采集数据准确。
- Grafana建议使用PVC持久化存储，避免数据丢失。
- Ingress部署后需验证域名解析和Ingress Controller状态。