Мониторинг на postgres в Openshift

Добър ден на жителите на Хабра!

Днес искам да ви разкажа как много искахме да наблюдаваме postgres и още няколко обекта вътре в клъстера OpenShift и как го направихме.

На входа имахме:

• Openshift
• Helm
• Prometheus

За работа с Java приложение всичко беше доста просто и прозрачно, а ако бъда по-точен:

1) Добавяне в build.gradle

 implementation "io.micrometer:micrometer-registry-prometheus"

2) Стартиране на prometheus с конфигурация

 - job_name: 'job-name'
    metrics_path: '\/actuator\/prometheus'
    scrape_interval: 5s
    kubernetes_sd_configs:
    - role: pod
      namespaces:
        names: 
          - 'name'

3) Добавяне на визуализация в Grafana

Всичко беше доста просто и обикновено, докато не дойде моментът да наблюдаваме бази, които са наблизо в имейпейса (да, това е лошо, никой не го прави, но понякога се случва).

Как работи това?

Освен пода с postgres и самия prometheus, ни е необходима още една същност — exporter.

Експортерът в абстрактно понятие е агент, който събира метрики от приложението или дори сървър. За postgres експортера е написан на Go, работи на принципа на изпълнение на SQL скриптове в базата и след това получените резултати ги взима prometheus. Това също така позволява да се разширява събираемите метрики, добавяйки свои.

Деплоим го по следния начин (пример deployment.yaml, без задължения):

---
apiVersion: extensions\/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: postgres-exporter
  labels:
    app: {{ .Values.name }}
    monitoring: prometheus
spec:
  serviceName: {{ .Values.name }}
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 5
  template:
    metadata:
      labels:
        app: postgres-exporter
        monitoring: prometheus
    spec:
      containers:
      - env:
        - name: DATA_SOURCE_URI
          value: postgresdb:5432\/pstgr?sslmode=disable
        - name: DATA_SOURCE_USER
          value: postgres
        - name: DATA_SOURCE_PASS
          value: postgres
        resources:
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 50Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 50Mi
        livenessProbe:
          tcpSocket:
            port: metrics
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 30
        readinessProbe:
          tcpSocket:
            port: metrics
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 30
        image: exporter
        name: postgres-exporter
        ports:
        - containerPort: 9187
          name: metrics

Също така за него е необходим сервис и имейджстрим

След деплойването много ни се иска всичко да си вижда взаимно.

Добавяме в конфигурацията на prometheus следния код:

  - job_name: 'postgres_exporter'
    metrics_path: '\/metrics'
    scrape_interval: 5s
    dns_sd_configs:
    - names:
      - 'postgres-exporter'
      type: 'A'
      port: 9187

И тук всичко заработи, остава само да добавим всичко това в графана и да се наслаждаваме на резултата.

Освен възможността да добавяте свои заявки, в prometheus можете да променяте настройките, събирайки по-целенасочено необходимите метрики.

По аналогичен начин беше направено за:

• Kafka
• Elasticsearch
• Mongo

P.S. Всички данни по имената, портовете и останалото са измислени и не носят никаква информация.

Полезни връзки:
Списък на различни експортери

Източник: habr.com