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概念篇

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Grafana

发布于 2022-05-07 21:48:27 字数 62292 浏览 904 评论 0 收藏 0

Grafana 是一款开源的指标数据可视化工具，有着功能齐全的度量仪表盘、图表等时序数据展示面板，支持 Zabbix、InfluentDB、Prometheus、Elasticsearch、MySQL 等数据源的指标展示，详情查看：Grafana 支持的数据源类型。

在 Istio 中，也引入了 Grafana 这样一款提供了将时间序列数据库（TSDB）数据转换为精美的图形和可视化面板的工具。Grafana 让用户能够更直观地观测到集群中各项数据指标的变化趋势（网格流量变化、组件资源使用情况等），是 Isito 实现可观测性最重要的组件之一。在 Istio 安装时，我们可以通过配置将 Grafana 服务默认安装在 Istio-system 命名空间下，Istio安装完成后，默认配置了 Istio 中的 Prometheus 作为数据源，定时地从 Prometheus 中采集 Istio 各组件的指标数据，进行可视化展示。

Grafana 的使用和配置

安装

在安装 Istio 时，我们使用 istioctl 的方式进行安装，如果在 istioctl 中使用了 demo 选项进行安装，Grafana 组件将会默认被安装：

$ istioctl manifest apply --set profile=demo

如果使用了默认选项进行安装，则需要指定 --set addonComponents.grafana.enabled=true 参数：

$ istioctl manifest apply --set addonComponents.grafana.enabled=true

访问主页

Istio 安装完成后，想要在浏览器中访问 Grafana 主页，有多种方式：

方法一、可以将 Grafana 的 service 设置为 NodePort类型：

# 设置 Grafana 的 service 为 NodePort 类型
$ kubectl edit service grafana -n istio-system
kind: Service
metadata:
  ...
  labels:
    app: grafana
    release: istio
  name: grafana
  namespace: istio-system
  ...
spec:
  clusterIP: 10.96.188.25
  externalTrafficPolicy: Cluster
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    protocol: TCP
    targetPort: 3000
  selector:
    app: grafana
  sessionAffinity: None
  type: NodePort
status:
  loadBalancer: {}
# Grafana 的 service 已经设置为 NodePort 类型
$ kubectl get service grafana -n istio-system
NAME      TYPE       CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
grafana   NodePort   10.96.188.25   <none>        3000:31652/TCP   25d

设置为 NodePort 类型后，集群为 Grafana 服务随机分配了一个3万以上的端口，同时集群中的所有节点的 kube-proxy 进程都监听了这个端口（这里我的集群为我分配了 31652 端口，下文以该端口为例），此时我们打开浏览器，访问集群中的任意一台机器的 31652 端口，都能访问到 Grafana 服务的主页。

方法二、在 Kubernetes 环境中，执行以下命令：

$ kubectl -n istio-system port-forward $(kubectl -n istio-system get pod -l app=grafana -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') 3000:3000 &

在浏览器中访问 http://localhost:3000/ 即可访问 Grafana 主页。

登录设置

我们打开 Grafana 主页，发现没有跳转到登录页面，可以直接访问：

原因是 Istio 在安装 Grafana 时对 Grafana 做了免登录配置，我们查看 Grafana 的 deployment 中 GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED 和 GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE 环境变量：

$ kubectl get deployment grafana -n istio-system -o yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
...
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  ...
  template:
    metadata:
      annotations:
    ...
    spec:
      ...
      containers:
      - env:
        - name: GRAFANA_PORT
          value: "3000"
        - name: GF_AUTH_BASIC_ENABLED
          value: "false"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
          value: "true"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE
          value: Admin
        - name: GF_PATHS_DATA
          value: /data/grafana
      ...

当 GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED 环境变量设置为 "true" 时，表示开启匿名免登录访问。而 GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE 环境变量设置为 Admin 则表示匿名免登录时具有 Admin 权限。

Grafana 里面的用户有三种权限：Admin、Editor 和 Viewer。Admin 权限为管理员权限，具有最高的执行权限，包括对用户、Data Sources（数据源）、DashBoard（可视化仪表盘）的增删改查操作。拥有 Editor 权限的用户仅对 DashBoard（可视化仪表盘）有增删改查操作。而拥有 Viewer 权限的用户仅可以查看 DashBoard（可视化仪表盘），详情查看：Grafana 的用户权限角色说明。

查看应用流量与工作负载

在浏览器中访问 http://localhost:3000/dashboard/db/istio-mesh-dashboard 打开 Istio 流量仪表盘。

在集群中部署 Bookinfo 应用后，在浏览器中访问 http://$GATEWAY_URL/productpage 访问 Bookinfo 应用的产品主页或者在命令行中使用以下命令访问（$GATEWAY_URL 是在 Bookinfo 示例中设置的值）：

$ curl http://$GATEWAY_URL/productpage

不断刷新 Bookinfo 页面（或在命令行中不断发送请求命令）以产生少量流量。再次查看 Istio 流量仪表盘，发现仪表盘中出现可视化图表数据，它反映了集群中所产生的流量。

在浏览器中访问 http://localhost:3000/dashboard/db/istio-service-dashboard 打开 Istio 可视化服务仪表盘。可以查看服务自身的网络指标以及服务的客户端工作负载（调用该服务的工作负载）和服务端工作负载（提供该服务的工作负载）的详细指标。

在浏览器中访问 http://localhost:3000/dashboard/db/istio-workload-dashboard 打开 Istio 可视化工作负载仪表盘。这里给出了每一个服务的工作负载，以及该服务的入站工作负载（将请求发送到该服务的工作负载）和出站工作负载（该服务向其它服务发送请求的工作负载）的详细指标。

数据源配置

上文中提到，Grafana 支持多种数据源指标的可视化展示，那么数据源是在哪里配置的呢？回到 Grafana 首页，点击左侧边菜单栏的 Configuration 菜单列表中的 Data Sources 菜单进入数据源配置页面：

发现 Grafana 已经默认配置好了 Istio 中的 Prometheus 数据源，如要添加新的数据源，可以点击绿色的 Add data source 按钮进行添加。我们点击默认配置好的 Prometheus 数据源查看具体配置：

Grafana 的 Prometheus 数据源配置主要由四部分组成：

数据源的名称；
Prometheus 数据源的 HTTP 地址和访问方式（分为 Grafana 服务器访问和浏览器直接访问两种方式）；
抓取数据源时所使用的认证授权信息（包含各种认证授权协议和证书信息），因为 Istio 的 Prometheus 默认没有对访问设置权限且走的是 HTTP 协议，这里默认不填；
抓取时间间隔、超时时间和请求数据源的 HTTP 请求方法设置。

数据仪表盘配置

我们回到首页，点击左上角的 Home 按钮进入 Dashboard （仪表盘）总览页面，可以看到总览页面中有一组名为 Istio 的仪表盘列表：

选择其中的 Istio Galley Dashboard 查看具体的仪表盘信息，发现 Galley 相关指标信息都以图表的形式展示了出来：

回到仪表盘总览页面，右侧有仪表盘的新建（New dashboard）和导入（Import dashboard）按钮。

Grafana 的仪表盘可以通过三种方式创建：

页面中点击 New dashboard，通过可视化界面进行具体的参数配置；
页面中点击 Import dashboard，导入 JSON 配置文件（Grafana 仪表盘可以通过 JSON 数据格式的文件进行配置）；
在 Grafana 的配置文件中指定仪表盘的 JSON 配置文件路径，启动后默认加载所配置的仪表盘。

Istio 的仪表盘就是通过第三种方式创建的，Istio 在安装 Grafana 组件时，在 Grafana 的 Pod 中以 ConfigMap 的形式挂载了 Istio 各个组件的仪表盘 JSON 配置文件：

# 查看 Grafana 相关的 ConfigMap， Istio 各组件的仪表盘配置在 ConfigMap 中
$ kubectl get cm -n istio-system |grep istio-grafana
istio-grafana                                                        2         20d
istio-grafana-configuration-dashboards-citadel-dashboard             1         20d
istio-grafana-configuration-dashboards-galley-dashboard              1         20d
istio-grafana-configuration-dashboards-istio-mesh-dashboard          1         20d
istio-grafana-configuration-dashboards-istio-performance-dashboard   1         20d
istio-grafana-configuration-dashboards-istio-service-dashboard       1         20d
istio-grafana-configuration-dashboards-istio-workload-dashboard      1         20d
istio-grafana-configuration-dashboards-mixer-dashboard               1         20d
istio-grafana-configuration-dashboards-pilot-dashboard               1         20d
# 查看 Grafana 的 Pod yaml文件，发现 Grafana 以 ConfigMap 的形式将 Istio 各个组件的仪表盘配置文件挂载到了 
# /var/lib/grafana/dashboards/istio/ 目录下
$ kubectl get pod grafana-6565cc4b48-w9dsj -n istio-system -o yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
...
spec:
  ...
  containers:
  - ...
    volumeMounts:
    - mountPath: /data/grafana
      name: data
    - mountPath: /var/lib/grafana/dashboards/istio/citadel-dashboard.json
      name: dashboards-istio-citadel-dashboard
      readOnly: true
      subPath: citadel-dashboard.json
    - mountPath: /var/lib/grafana/dashboards/istio/galley-dashboard.json
      name: dashboards-istio-galley-dashboard
      readOnly: true
      subPath: galley-dashboard.json
    - mountPath: /var/lib/grafana/dashboards/istio/istio-mesh-dashboard.json
      name: dashboards-istio-istio-mesh-dashboard
      readOnly: true
      subPath: istio-mesh-dashboard.json
    - mountPath: /var/lib/grafana/dashboards/istio/istio-performance-dashboard.json
      name: dashboards-istio-istio-performance-dashboard
      readOnly: true
      subPath: istio-performance-dashboard.json
    - mountPath: /var/lib/grafana/dashboards/istio/istio-service-dashboard.json
      name: dashboards-istio-istio-service-dashboard
      readOnly: true
      subPath: istio-service-dashboard.json
    - mountPath: /var/lib/grafana/dashboards/istio/istio-workload-dashboard.json
      name: dashboards-istio-istio-workload-dashboard
      readOnly: true
      subPath: istio-workload-dashboard.json
    - mountPath: /var/lib/grafana/dashboards/istio/mixer-dashboard.json
      name: dashboards-istio-mixer-dashboard
      readOnly: true
      subPath: mixer-dashboard.json
    - mountPath: /var/lib/grafana/dashboards/istio/pilot-dashboard.json
      name: dashboards-istio-pilot-dashboard
      readOnly: true
      subPath: pilot-dashboard.json
    - mountPath: /etc/grafana/provisioning/datasources/datasources.yaml
      name: config
      subPath: datasources.yaml
    - mountPath: /etc/grafana/provisioning/dashboards/dashboardproviders.yaml
      name: config
      subPath: dashboardproviders.yaml
      ...
    volumes:
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana
    name: config
  - emptyDir: {}
    name: data
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana-configuration-dashboards-citadel-dashboard
    name: dashboards-istio-citadel-dashboard
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana-configuration-dashboards-galley-dashboard
    name: dashboards-istio-galley-dashboard
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana-configuration-dashboards-istio-mesh-dashboard
    name: dashboards-istio-istio-mesh-dashboard
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana-configuration-dashboards-istio-performance-dashboard
    name: dashboards-istio-istio-performance-dashboard
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana-configuration-dashboards-istio-service-dashboard
    name: dashboards-istio-istio-service-dashboard
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana-configuration-dashboards-istio-workload-dashboard
    name: dashboards-istio-istio-workload-dashboard
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana-configuration-dashboards-mixer-dashboard
    name: dashboards-istio-mixer-dashboard
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio-grafana-configuration-dashboards-pilot-dashboard
    name: dashboards-istio-pilot-dashboard
  ...

# 进入 Grafana 的 Pod 中查看 Istio 各组件的仪表盘 JSON 配置文件
$ kubectl exec -it grafana-6565cc4b48-w9dsj sh -n istio-system
/usr/share/grafana $ ls /var/lib/grafana/dashboards/istio/
citadel-dashboard.json            istio-performance-dashboard.json  mixer-dashboard.json
galley-dashboard.json             istio-service-dashboard.json      pilot-dashboard.json
istio-mesh-dashboard.json         istio-workload-dashboard.json

由于仪表盘的 JSON 配置文件组成较为复杂，一般情况下仅对其做导入和导出操作，不涉及对 JSON 文件的修改，这里不对 JSON 配置文件的具体组成做详细讲解。在日常使用中创建自定义的仪表盘一般使用上面提到的第一种方式：点击 New dashboard 按钮在可视化界面中创建。点击创建按钮后，选择 Add Query 创建可视化面板：

进入面板的 Query 页面，在 Query 旁的数据源下拉框中选择 Istio 的 Prometheus 数据源，在 Metrics 输入框中输入 PromQL（一种用于查询 Prometheus 指标数据的特殊查询语句）：sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{job="kubernetes-cadvisor",container_name=~"galley", pod_name=~"istio-galley-.*"}[1m]))，右上角选择 5 min 即可查询到 Galley 组件近 5 分钟的 CPU 使用情况：

点击左侧第二个圆钮进入 Visualization 配置页面，该页面可以调整图表的样式、选择可视化面板的类型等，还可以为图表中的数据设置跳转链接。

点击左侧第三个圆钮进入 General 配置页面，该页面主要对该面板做常规配置，如：面板标题、描述、链接等。

点击左侧第四个圆钮进入 Alert 配置页面，该页面用于配置告警规则。

Variables 配置

在 Grafana 中，Variables (变量)充当占位符的作用，我们可以在指标查询和面板标题中使用变量。同时，我们可以使用仪表板顶部的下拉框来选择变量不同的值，动态地改变面板的指标查询语句。这里我们通过配置变量下拉框，来创建一个可选择不同 Pod 的 CPU 使用量的可视化面板。

在上一步中，我们已经完成了可视化面板的创建，在面板的 Query 配置页面中，我们发现 Prometheus 查询语句的 job、container_name、pod_name 三个标签是通过赋值进行硬编码的：

我们将它的值替换成变量占位符（以$开头）：

现在开始初始化这三个变量，我们点击右上角的设置按钮，进入设置界面：

选择 Variables 菜单，点击 Add variable 添加变量：

我们首先添加名为 jobs 的变量，因为该变量的值是通过下拉框进行选择查询的，因此为 Query 类型。为该变量下拉框设置一个标题：数据源。该变量的值来自于 Prometheus 数据源中 container_cpu_usage_seconds_total 指标中的 job 标签，因此我们在 Query 输入框中配置 label_values( Prometheus 指标名, Prometheus 指标标签) 语句来为 job 变量获取值，我们也可以在 Regex 中对查询结果进行正则匹配筛选我们想要的值。设置完成后，在页面下方的 Preview of values 栏中可以预览该变量匹配到的值。

和添加 jobs 变量方式相同，我们继续添加 contianers 和 pods 变量，由于这三个变量之间存在依赖关系：containers 变量的值依赖于 jobs 变量的值，pods 变量的值又依赖于 containers 变量的值，我们在 containers 变量的配置中的 Query 输入框中为 container_cpu_usage_seconds_total 指标引入 jobs 变量作为标签的筛选条件：