Argo Rollouts 控制器已经安装了Prometheus 指标，可以在 8090 端口的/metrics中获取。你可以使用这些指标查看控制器的健康状况，无论是通过仪表板还是通过其他 Prometheus 集成。
安装和配置 Prometheus
要利用指标，你需要在 Kubernetes 集群中安装 Prometheus。如果你没有现有的 Prometheus 安装，你可以使用任何常见的方法在你的集群中安装它。流行的选项包括Prometheus Helm Chat 或 Prometheus Operator。
一旦 Prometheus 在你的集群中运行，你需要确保它抓取 Argo Rollouts 端点。Prometheus 已经包含了针对 Kubernetes 的服务发现机制，但你需要首先进行配置。根据你的安装方法，你可能需要采取其他操作来抓取 Argo Rollouts 端点。
例如，如果你使用了 Prometheus 的 Helm 图表，则需要使用以下注释标注你的 Argo Rollouts Controller：
spec:
template:
metadata:
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/path: /metrics
prometheus.io/port: "8090"
你始终可以在 Prometheus“目标”屏幕中查看控制器是否成功到达：
一旦你的 Prometheus 实例读取了控制器指标，你可以像使用任何其他 Prometheus 数据源一样使用它们。
创建 Grafana Dashboard
你可以使用Grafana Dashboard 轻松可视化控制器的指标。在集群中安装 Grafana并将其连接到 Prometheus 实例。然后，你可以使用可用指标（在下一节中详细描述）创建任何仪表板。
作为起点，你可以在这里中找到现有的 dashboard。
你可以将此 dashboard 作为 JSON 文件导入到 Grafana 安装中。
Rollout 对象的可用指标
Argo Rollouts 控制器发布了有关 Argo Rollout 对象的以下 Prometheus 指标。
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| rollout_info | 关于发布的信息。 |
| rollout_info_replicas_available | 每个发布可用的副本数。 |
| rollout_info_replicas_unavailable | 每个发布不可用的副本数。 |
| rollout_info_replicas_desired | 每个发布所需的副本数。 |
| rollout_info_replicas_updated | 每个发布更新的副本数。 |
| rollout_phase | [已弃用 - 使用 rollout_info]关于发布状态的信息。 |
| rollout_reconcile | 发布和调解表现。 |
| rollout_reconcile_error | 发布期间发生的错误。 |
| experiment_info | 有关实验的信息。 |
| experiment_phase | 有关实验状态的信息。 |
| experiment_reconcile | 实验和调解表现。 |
| experiment_reconcile_error | 实验期间发生的错误。 |
| analysis_run_info | 有关分析运行的信息。 |
| analysis_run_metric_phase | 有关分析运行中特定指标的持续时间的信息。 |
| analysis_run_metric_type | 有关分析运行中特定指标类型的信息。 |
| analysis_run_phase | 有关分析运行状态的信息。 |
| analysis_run_reconcile | 分析运行和调解表现。 |
| analysis_run_reconcile_error | 分析运行期间发生的错误。 |
控制器本身的可用指标
控制器还发布以下 Prometheus 指标，以描述控制器的健康状况。
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| controller_clientset_k8s_request_total | 在应用程序调解期间执行的 kubernetes 请求数量。 |
| workqueue_adds_total | 工作队列处理的总添加数 |
| workqueue_depth | 工作队列的当前深度 |
| workqueue_queue_duration_seconds | 项目在被请求之前在工作队列中停留的时间（以秒为单位）。 |
| workqueue_work_duration_seconds | 从工作队列处理项目所需的时间（以秒为单位）。 |
| workqueue_unfinished_work_seconds | 进行中且未被 work_duration 观察到的工作所花费的时间（以秒为单位）。大的值表明卡住的线程。可以通过观察它增加的速度来推断卡住的线程数。 |
| workqueue_longest_running_processor_seconds | 处理工作队列的最长运行处理器的时间 |
| workqueue_retries_total | 工作队列处理的总重试数 |
此外，Argo-rollouts 提供了有关 CPU、内存和文件描述符使用情况以及当前 Go 进程的进程启动时间和内存统计信息的指标。