控制器指标

  • 2023/06/21
  • 5 分钟
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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。

最后更新于 2024/12/12