laf背景
没有资源监控前，应用的资源指标(cpu / mem / db / oss)无法得知，用户很难根据自己的业务规模评估合适的规格配置；不能清楚地发现当前应用状态：是否有内存泄露、是否需要开启弹性伸缩、当前的应用实例数等等。有了资源监控，这些问题统统解决。
laf实现方案
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前端轮询后端请求监控数据，后端向 Prometheus 发起 HTTP 查询请求，Prometheus 会根据请求从自带的数据库中查询数据并返回，后端完成整合工作后返回给前端。
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Prometheus 会根据采集规则轮询需要采集的监控目标，将数据指标 (metrics) 存到数据库里。
laf组件介绍
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Prometheus 是一个开源的监控和警报工具，通过 Pull 模式来获取目标服务的监控指标数据（如cpu和内存等），内置了一个时间序列数据库来存储收集到的指标数据，内置 PromQL 来查询数据（类似于使用SQL语句查询数据库），自带一个 Web UI 来快速验证查询结果。
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Prometheus 的 Exporter 是一种适配器，用于采集非原生支持 Prometheus 的第三方系统或服务的指标数据，并将其转换为 Prometheus 可以识别的格式。Exporter运行为一个单独的服务，周期性地从目标系统中拉取原始指标，然后提供一个HTTP端点，使得 Prometheus 可以从中抓取已转换的指标数据。不同的系统和服务需要不同的Exporter，例如，MongoDB Exporter 用于 抓取 MongoDB 数据库的指标；而 Minio 原生支持Prometheus，不需要单独的 Exporter。
laf环境搭建和部署
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这里假设我们已经拥有了一套 k8s 环境（使用 sealos 快速部署自己的 k8s），并且已经安装了必要组件，如 Helm、MongoDB 等
我们想要采集的指标包括 CPU、内存、MongoDB 和 MinIO 的用量，这里只演示前三者
- 首先部署 Prometheus
使用 Helm 部署 kube-stack-prometheus
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kube-prometheus-stack是一个 Kubernetes 的监控和告警套件，整合了 Prometheus、Grafana 及其他相关组件，通过 Prometheus Operator 简化部署和管理，提供从节点到Kubernetes 对象的全面监控，并支持通过 Grafana 进行数据可视化。
#创建 values.yaml 文件
cat 0.01
我们需要的PromQL
# 下面的 ${xxx} 代表变量，自行拼接。PromQL 的编写方法可以自行查阅
# CPU
sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="",container!="",pod=~"${opts.pods}",namespace="${opts.namespace}"}[1m])) by (pod)
# 内存
sum(container_memory_working_set_bytes{image!="",container!="",pod=~"${opts.pods}",namespace="${opts.namespace}"}) by (pod)
# 数据库
sum(mongodb_dbstats_dataSize{database="${opts.appid}"})
# MinIO
sum(minio_bucket_usage_total_bytes{bucket=~"${opts.appid}.+"})
打开 Prometheus 的 Web UI 页面验证
laf后端代码实现
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我们需要查询的数据包括瞬时值（db 和 oss 的大小）和范围值（ cpu 和内存在一段时间内的波动）
- 查询范围值
const url = "http://prometheus-prometheus.monitoring:9090"
const promql = ""
const range = 3600 // 1 hour
const now = Math.floor(Date.now() / 1000)
const start = now - range // 向前推进一小时
const end = now
const query = {
query: promql,
range,
step: 60,
start,
end,
}
const res = await axios.get(url, { params: query })
return res.data.data.result
- 查询瞬时值
const url = "http://prometheus-prometheus.monitoring:9090"
const promql = ""
const query = {
query: promql,
}
const res = await axios.get(url, { params: query })
return res.data.data.result
laf前端部分
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针对返回结果使用 ECharts 等图表组件实现
引用链接
[1]
使用 sealos 快速部署自己的 k8s: sealos.io/zh-Hans/doc…
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