容器监控方案 cAdvisor + Elasticsearch

ElasticSearch Docker   2017-05-26 21:37:53 发布
您的评价:
     
0.0
收藏     1收藏
文件夹
标签
(多个标签用逗号分隔)

当前环境

  1. docker 1.12.1
  2. centos 7

前言

什么是微服务?微服务带来的好处?想必大家都了解了很多。但在真正实践中,还是有各种各样的挑战。今天就想和大家分享一下,在服务容器化场景中的服务监控问题。

传统的服务监控,一般都是针对宿主机的,有对 CPU、内存、进程数、IO 等监控。这些指标做得非常全面,也能很好的反应宿主机的健康状况。可到了服务容器化的场景中,似乎变得有些力不从心。一台宿主机上会起 n 个容器,每个容器都会独立分配资源,如 CPU、内存等。如果还是仅仅针对宿主机做监控,效果可能不太理想。

我们的容器化部署采用的是 docker 技术,所以下面会针对 docker 来进行一系列的服务监控,以及将监控的数据集成进我们已有的日志中心(ELK)。

关于日志中心的搭建,有兴趣的可看我之前写过的一篇 “基于ELK+Filebeat搭建日志中心”

docker 容器监控

cAdvisor 介绍

关于 docker 的监控,我们这里采用的是由 Google 开源的的监控工具 cAdvisor 。采用它的主要原因有:

  • 对 docker 容器提供了原生的支持;
  • 开箱即用的特性,降低了部署的成本;
  • 除了自身提供简单的可视化界面外,还提供了外部存储的扩展,如 ES(Elasticsearch)、kafka、InfluxDB等。

Google的cAdvisor(Container Advisor)“为容器用户提供了了解运行时容器资源使用和性能特征的方法”。cAdvisor的容器抽象基于Google的lmctfy容器栈,因此原生支持Docker容器并能够“开箱即用”地支持其他的容器类型。cAdvisor部署为一个运行中的daemon,它会收集、聚集、处理并导出运行中容器的信息。这些信息能够包含容器级别的资源隔离参数、资源的历史使用状况、反映资源使用和网络统计数据完整历史状况的柱状图。

cAdvisor 部署

由于 cAdvisor 本身也进行了容器化,所以部署极其简单。只需在运行有 docker-daemon 的宿主机上,运行如下命令:

docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest

cAdvisor 演示

它提供了简单的可视化界面,为我们提供了容器的整体情况,以及每个容器的独立数据,数据包括有 CPU、内存、网络IO、磁盘IO等使用情况。

cAdvisor 参数说明

上面的部署只是为了演示使用的,所以参数都使用的是缺省值。为了更好的运用 cAdvisor,有些参数我们还是需要了解的( 详细信息参考官方文档 ):

参数 默认值 说明
-allow_dynamic_housekeeping true 设置数据采集的频率间隔是动态的,这取决于容器的活跃程度。若设为false,采集的时间间隔将和预期的保持一致,但这会增加资源的使用率。
-global_housekeeping_interval 1m0s 设置cAdvisor全局的采集行为的时间间隔,主要通过内核事件来发现新容器的产生。
-housekeeping_interval 1s 每个已发现的容器的数据采集频率。
-machine_id_file /etc/machine-id,/var/lib/dbus/machine-id 标识宿主机ID的文件地址,可以设置多个文件,当第一个不存在时,会依次向后查找,文件地址用逗号分隔
-storage_duration 2m0s 在内存中保存最近多久的历史数据
-storage_driver Empty(none) 设置采集的缓存数据将推送至的存储驱动,可选项有: , bigquery, ES, influxdb, kafka, redis, statsd, stdout。

cAdvisor 不足

从上述的参数列表中可以看出,cAdvisor 做到的是实时监控,数据存储在内存中,并且只会保存很短的一段时间。所以它是做不到监控数据的存储,换句话说,它是记录下近几天的监控数据。为此它提供了有关的存储驱动,帮助我们将实时数据传输到我们指定的数据存储器中。

其次,cAdvisor监听的是宿主机 docker 主进程的变化,这就意味着单单依靠它是做不到分布式的监控。所以,这更添加了我们将它与 ELK 做集成的理由。

与日志中心(ELK)集成

背景

为了降低维护成本,我们这里选择 ES 作为存储驱动,将 cAdvisor 与我们已有的 ELK 日志中心进行集成。这也降低了使用者的复杂度,通过同一个平台,解决了日志收集与服务监控的问题。

架构

从上图不难看出,cAdvisor 也是采用了协同进程的概念,通过监听 docker 主进程的事件,将采集到的数据远程传输的方式,push 到 ES 中。并且通过 Machine ID 来区分不同宿主机的容器信息,实现了数据的分布式监控。

cAdvisor 支持 ES 5

其实我们用它与 ES 集成的时候,还是略坑的。如果你用的 ES 是 5.0+,那就杯具了。因为 cAdvisor 官方目前仅对 ES 2 进行了支持。具体的情况可以查看官方 Github 下的讨论: https://github.com/google/cadvisor/pull/1597

这当然也体现了开源的力量。从上述的讨论中可以看出,对 ES 5 的支持已经有人提供了,也经过了测试验证,只是因为官方为了考虑兼容 ES 2,所以暂时没有采纳合并请求。但这给了我们解决方案,虽然官方不提供,我们可以根据社区提供的 ES 5 的代码,进行手动的 build 生成 cadvisor 执行文件。在以官方镜像启动容器时,将我们生成的 cadvisor 执行文件以文件挂载方式替换原有的执行文件,这就做到了对 ES 5的支持( 相信官方会很快对 ES 5 进行支持,我们也不用采用这种迂回的方式了 )。

为了避免自己在手动编译过程会出现一些问题,我这里也提供了 build 好的 cadvisor 执行文件,下载地址: https://github.com/jasonGeng88/cadvisor/releases/download/es5/cadvisor

部署

docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=$YOUR_PATH/cadvisor:/usr/bin/cadvisor \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest \
-storage_driver=elasticsearch.v5 \
-storage_driver_es_index="cadvisor" \
-storage_driver_es_host="http://$ELASTICSEARCH_IP:9200"

展示( Demo数据

总结

本文介绍了微服务下的容器监控方案,从“开箱即用”的 cAdvisor 讲起,虽然它也能输出我们想要的监控数据。但是作为一个完整的应用,我们还要考虑它的可行性、易用性和可扩展性。同时要从实际出发,结合现有的框架体系,将 cAdvisor 融入进已有的 ELK 日志中心,并且对数据可以进行自定义的图表展示,使用上更灵活。

 

 

扩展阅读

大规模Docker集群助力微博迎接春晚峰值挑战
Docker日志自动化: ElasticSearch、Logstash、Kibana以及Logspout
微博红包:大规模Docker集群实践经验分享
新浪SCE Docker最佳实践
爱奇艺基于 Docker 的 App Engine 实践

为您推荐

如何选择Docker监控方案
Docker在春晚中的实际表现
大规模Docker集群助力微博迎接春晚峰值挑战
Docker,云时代的程序交付方式
Docker日志自动化: ElasticSearch、Logstash、Kibana以及Logspout

更多

ElasticSearch
Docker
相关文档  — 更多
相关经验  — 更多
相关讨论  — 更多