2025-2-19 面试0219

排查cpu使用率过高 linux #

排查 CPU 使用率过高时，通常可以从以下几个方面入手：

1. 查看当前 CPU 使用情况 #

使用 top 或 htop 命令查看系统当前的 CPU 使用情况，找到占用 CPU 资源较高的进程。

top

或者如果你有 htop，可以提供更直观的界面：

htop

这些工具可以显示进程的 CPU 使用率，并且帮助你找到哪个进程占用了过多的 CPU。

2. 使用 `ps` 查看具体进程 #

使用 ps 命令来列出所有进程并按 CPU 使用率排序：

ps aux --sort=-%cpu | head -n 10

这条命令会列出 CPU 使用率最高的前 10 个进程。

3. 检查系统负载 #

使用 uptime 或 top 可以查看系统的负载情况。如果负载过高，可能是 CPU 资源被占用过多，导致系统过载。

uptime

或者

top

系统负载（load average）越高，表示系统的负载越重。通常负载值大于 CPU 核数时，表示系统处于过载状态。

4. 查看硬件性能 #

查看硬件的 CPU 使用情况，可以使用 mpstat 命令（sysstat 包）：

mpstat -P ALL 1

该命令会按 CPU 核心查看 CPU 使用情况。

5. 查看 I/O 和进程状态 #

如果 CPU 占用过高可能与 I/O 阻塞有关，可以使用 iotop 来查看系统的 I/O 活动：

sudo iotop

通过它可以识别高 I/O 活动的进程，这可能间接导致 CPU 过高使用。

6. 检查系统日志 #

查看 /var/log/syslog 或 /var/log/messages 文件，检查是否有异常的系统日志或者进程错误，可能导致 CPU 使用率过高：

tail -f /var/log/syslog

或者

tail -f /var/log/messages

7. 分析具体进程 #

如果你发现某个进程占用了大量 CPU，可以使用 strace 或 lsof 来进一步调查该进程在做什么：

strace -p <PID>

这会显示该进程的系统调用，帮助你理解它的行为。

lsof -p <PID>

这会列出该进程打开的文件资源。

8. 检查僵尸进程 #

僵尸进程虽然不占用 CPU，但会导致系统资源浪费，可以使用 ps aux | grep Z 查看是否有僵尸进程。

9. 优化配置 #

调整进程优先级：使用 nice 和 renice 来调整高 CPU 使用进程的优先级。
限制进程的 CPU 使用：使用 cpulimit 工具来限制进程的最大 CPU 使用率。

10. 检查是否有恶意软件 #

如果排除了一般的原因，可能需要检查是否有恶意软件占用系统资源。可以使用一些防病毒工具（如 clamav）进行扫描。

通过这些步骤，你应该能够定位导致 CPU 使用率过高的原因，并采取相应的措施进行处理。

排查内存使用率过高 linux #

排查内存使用率过高时，以下是一些常见的排查步骤，可以帮助你找出问题的根本原因：

1. 查看系统内存使用情况 #

使用 free 命令查看系统的内存使用情况：

free -h

输出会显示系统的总内存、已用内存、空闲内存、缓存以及交换区使用情况。关注 used 和 free 列，以及 swap 是否被大量使用。

2. 使用 `top` 或 `htop` 查看内存占用进程 #

top 命令：默认显示内存的使用情况，并按内存占用排序：
```
top
```
按 %MEM 列排序，找到占用内存最多的进程。
htop（如果安装）：提供更为友好的界面，显示 CPU、内存和进程使用情况：
```
htop
```
在 htop 中，你可以直接使用 F6 按钮按内存使用量排序。

3. 使用 `ps` 查看内存使用的前几个进程 #

使用 ps 命令按内存使用量列出进程：

ps aux --sort=-%mem | head -n 10

这会显示内存占用最多的前 10 个进程。

4. 查看内存的具体细节（`vmstat`） #

使用 vmstat 命令可以查看系统内存、交换空间以及其他资源的使用情况：

vmstat 1

该命令每秒输出一次系统的内存统计信息，帮助你判断内存瓶颈所在。

5. 查看交换空间的使用情况 #

如果系统内存不足，操作系统会使用交换空间（swap），这会导致性能下降。查看交换区使用情况：

swapon -s
free -h

如果交换空间使用过多，可能表示系统内存不足。

解决方案：

增加物理内存。
优化应用程序内存使用，避免过多的内存泄漏。
减少或禁用交换空间，如果内存足够用的话。

6. 检查是否有内存泄漏 #

内存泄漏会导致进程持续占用内存而不释放。使用以下命令可以查看进程的内存占用：

top

然后查看是否有进程的内存使用持续增长。

对于某些应用程序，如果你怀疑存在内存泄漏，可以尝试重启进程，或者使用工具如 valgrind 来进一步排查问题。

7. 使用 `smem` 查看内存使用情况 #

smem 命令可以显示更详细的内存使用情况，包括共享内存和私有内存：

smem -r

这会显示所有进程的内存占用情况，包括共享内存。

8. 查看缓存和缓冲区的使用情况 #

Linux 会将空闲内存用作文件缓存和缓冲区，以提高磁盘访问性能。可以通过 free 或 cat /proc/meminfo 查看这些数据：

cat /proc/meminfo

你会看到 Cached 和 Buffers 项，它们表示内存缓存和缓冲区的使用。通常，缓存和缓冲区的内存使用不算真正的“已用内存”，因为它们会在需要时释放。

9. 分析内存的分配情况（`/proc/meminfo`） #

/proc/meminfo 文件包含了系统的详细内存信息。你可以通过以下命令查看：

cat /proc/meminfo

你可以根据以下项来查看内存使用情况：

MemTotal: 总内存
MemFree: 空闲内存
Buffers: 缓冲区内存
Cached: 缓存内存
SwapTotal: 总交换空间
SwapFree: 空闲交换空间

10. 检查进程的内存使用情况（`pmap`） #

pmap 命令可以查看某个进程的内存分配情况：

pmap <PID>

这可以帮助你深入了解一个特定进程的内存使用情况。

11. 检查系统的 OOM (Out of Memory) 事件 #

如果系统内存不足，内核可能会启动 OOM 杀手，杀死某些进程以释放内存。你可以查看系统日志文件来确认是否有 OOM 事件：

dmesg | grep -i oom

或查看 /var/log/syslog 或 /var/log/messages。

12. 使用 `lsof` 查找打开的文件 #

在某些情况下，进程可能会占用大量内存和文件句柄，导致内存耗尽。可以使用 lsof 查看系统中打开的文件：

lsof | grep <PID>

查看是否有大量文件被打开，尤其是一些大文件或连接。

13. 内存优化和限制 #

限制进程内存使用
：你可以使用
```
ulimit
```
设置进程的内存使用限制，避免某些进程占用过多内存：
```
ulimit -v <memory_limit>
```
内存清理
：如果发现系统内存被缓存占用，可以尝试释放缓存：
```
sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
```

通过这些步骤，你应该能够确定内存过高使用的原因，并采取相应的措施解决问题。如果是某个进程异常占用内存，可以考虑优化或重启该进程；如果是系统配置问题，可能需要增加物理内存或优化交换空间的使用。

echo “#/dev/mapper/vg–docker-lvapp /apps xfs rw,pquota 0 0” » /etc/fstab，pquota 啥意思不加这个参数会导致docker容器根磁盘限额失效吗，或者说导致docker起不来导致kubelet起不来 #

pquota 是一个挂载选项，通常与 xfs 文件系统的配额（quota）功能相关，表示启用磁盘配额功能来限制某些用户、组或目录的磁盘使用量。

pquota：这个选项用于启用 XFS 文件系统的 项目配额（Project Quotas），也就是对特定项目（项目是基于某个目录的，可以理解为一个与特定目录关联的配额）设置配额。启用该选项后，系统会对 /apps 目录的文件进行配额管理。

1. 配额的作用 #

配额用于控制文件系统中用户或项目的最大磁盘使用量。例如，你可以限制某个 Docker 容器根目录的磁盘空间，避免某个容器占满整个磁盘，影响其他容器或系统运行。
如果启用了配额，系统会根据配置限制某个用户、组或路径下的文件总占用空间，一旦达到配额限制，文件的写入操作就会被拒绝。

2. 不加 `pquota` 会有什么影响？ #

不会启用项目配额：如果不加 pquota，就不会启用 XFS 文件系统的配额功能。因此，你就无法控制 /apps 目录下的磁盘使用配额，或者说，无法设置 Docker 容器的磁盘限制。
对 Docker 或 Kubelet 是否影响：如果你没有启用配额，理论上 Docker 和 Kubernetes 的容器应该还是能够正常启动，因为它们依赖于磁盘的可用性，而不是配额功能。配额只是在磁盘空间使用上进行额外的限制和管理。如果没有配额，容器仍然能够使用整个磁盘，只是没有限制。

3. 可能的风险 #

没有配额的风险：如果 Docker 容器没有配额限制，某个容器可能会无限制地占用磁盘空间，导致磁盘被填满，影响系统的其他部分（包括 Kubelet）。如果没有设置限制，Docker 容器可能会导致系统磁盘空间耗尽，从而影响容器或其他服务的运行。

4. 总结 #

pquota 参数启用 XFS 的配额功能，确保某个目录（如 /apps）下的文件使用量受到限制。
如果不加 pquota，配额功能会失效，但是 Docker 容器和 Kubelet 仍然能够正常启动，前提是磁盘没有被完全占满。
只有在你希望对 Docker 容器的磁盘使用进行严格限制时，才需要启用这个选项。否则，如果你不加 pquota，Docker 容器会自由使用磁盘空间，但仍可能面临磁盘满的问题。

如果你的目的是限制 Docker 容器的磁盘空间，启用配额功能会更加稳妥，避免单个容器占用过多磁盘空间影响其他容器和系统的正常运行。

如果 Docker 容器和 Kubelet 无法启动，并且你怀疑是由于 /etc/fstab 中缺少 pquota 参数导致的，以下是一些排查和解决步骤：

1. 检查挂载是否正确 #

确保 /etc/fstab 文件中的挂载项正确配置，并且文件系统已成功挂载。运行以下命令检查挂载情况：

mount | grep /apps

如果没有显示 /apps 挂载的相关信息，说明该文件系统没有成功挂载。你可以尝试手动挂载：

mount -a

这个命令会根据 /etc/fstab 文件的配置挂载所有未挂载的文件系统。

2. 检查磁盘配额是否启用 #

如果确实需要启用项目配额（pquota），首先确保系统支持并已启用配额。可以查看 /etc/fstab 配置中的挂载选项是否正确。你可以通过以下命令查看 XFS 文件系统是否启用了项目配额：

xfs_info /apps

在输出中查找 pquota 是否启用。如果没有启用配额，尝试修改 /etc/fstab，加上 pquota 选项：

echo "#/dev/mapper/vg--docker-lvapp /apps xfs rw,pquota 0 0" >> /etc/fstab

然后重新挂载：

mount -o remount /apps

3. 检查系统日志 #

查看系统日志来确定为什么 Docker 和 Kubelet 没有启动，特别是看看是否有与磁盘挂载或配额相关的错误。检查以下日志：

journalctl -xe | grep docker
journalctl -xe | grep kubelet

这些日志可能会提供更具体的错误信息，帮助你定位问题。

4. 检查 Docker 和 Kubelet 配置 #

Docker 配置：查看 Docker 的日志（通常在 /var/log/docker.log）来确认是否有磁盘空间问题或者其他启动失败的原因。
Kubelet 配置：Kubelet 启动失败也可能与挂载或磁盘配置有关，查看 /var/log/syslog 或 /var/log/messages 中的错误信息。

5. 确认磁盘是否满 #

如果磁盘空间不足，Docker 和 Kubelet 可能也无法启动。检查磁盘的使用情况：

df -h

如果磁盘空间已满，可以清理不必要的文件，或者增加磁盘空间。

6. 尝试移除 `pquota` 选项 #

如果你怀疑是 pquota 选项导致 Docker 或 Kubelet 启动失败，可以临时移除该选项，重新挂载文件系统，并重试 Docker 和 Kubelet 启动。修改 /etc/fstab 移除 pquota 选项后，重新挂载：

mount -o remount /apps

然后检查 Docker 和 Kubelet 是否能启动。

7. 重新启动 Docker 和 Kubelet #

在确认文件系统挂载无误后，尝试重新启动 Docker 和 Kubelet：

systemctl restart docker
systemctl restart kubelet

然后检查它们的状态：

systemctl status docker
systemctl status kubelet

如果 Docker 和 Kubelet 仍然无法启动，可以通过查看日志或增加 pquota 配额选项来进一步诊断。

修改calico的默认的vxlan的端口号 #

要修改 Calico 默认的 VXLAN 端口号，你需要修改 Calico 的配置文件，使其使用自定义端口。Calico 默认使用 VXLAN 隧道技术来处理节点间的网络通信，默认端口号是 4789。如果你想修改该端口，可以通过修改 Calico 的配置文件来实现。

1. 修改 Calico 配置 #

Calico 的 VXLAN 配置通常在 calicoctl 配置文件或者 Kubernetes 的 ConfigMap 中进行修改。以下是两种常见的方式：

方式一：使用 `calicoctl` 修改 VXLAN 端口 #

你可以使用 calicoctl 命令来修改 VXLAN 的端口配置。

检查现有的 Calico 配置：

calicoctl get bgpconfiguration default -o yaml

创建或修改 Calico 配置：要修改 VXLAN 端口号，需要修改 Calico 的 bgpconfiguration 或 ipam 配置。首先创建一个新的配置文件（例如 calico-vxlan-port.yaml）：
```
apiVersion: crd.projectcalico.org/v1
kind: BGPConfiguration
metadata:
  name: default
spec:
  vxlanPort: <new-port-number>  # 替换为你想设置的端口号
```
应用配置：使用以下命令应用该配置：
```
calicoctl apply -f calico-vxlan-port.yaml
```
验证配置：应用后，你可以通过以下命令确认配置是否成功：
```
calicoctl get bgpconfiguration default -o yaml
```

方式二：通过 Kubernetes ConfigMap 修改 #

如果你是使用 Kubernetes 来部署 Calico，可以通过修改 ConfigMap 来修改 VXLAN 端口。

找到 Calico 的 ConfigMap：在 Kubernetes 中，Calico 的配置通常保存在 calico-config ConfigMap 中，使用以下命令查找它：
```
kubectl get configmap -n kube-system calico-config -o yaml
```
修改 ConfigMap：找到并编辑 calico-config ConfigMap，修改 vxlanPort 的配置。你可以使用 kubectl edit 或者手动编辑 ConfigMap 文件：
```
kubectl edit configmap calico-config -n kube-system
```
在编辑文件时，找到 vxlanPort 选项并设置新的端口号。例如：
```
apiVersion: v1
data:
  calico_backend: vxlan
  vxlanPort: "<new-port-number>"  # 替换为你想设置的端口号
```
应用更新后的 ConfigMap：保存文件并退出编辑器。更新后的 ConfigMap 会自动应用。
重启 Calico Pods：更新配置后，需要重启 Calico 的 Pod 来使新配置生效。你可以使用以下命令来重启 Calico 的 DaemonSet：
```
kubectl rollout restart daemonset calico-node -n kube-system
```

2. 验证配置 #

配置修改完成后，你可以通过以下命令来确认 VXLAN 端口是否已经修改成功：

calicoctl get bgpconfiguration default -o yaml

或者在 Kubernetes 环境中，检查 Calico Pod 的日志：

kubectl logs -n kube-system <calico-pod-name>

你还可以查看 ip link 或 ss 来确认 VXLAN 的端口号是否已经生效。

3. 注意事项 #

修改 VXLAN 端口号后，确保你的防火墙规则或网络策略允许新的端口号通过，特别是节点间的网络。
修改配置后，可能需要重新启动 Calico 节点，以确保配置生效。

通过这些步骤，你可以成功修改 Calico 的 VXLAN 端口号。

是的，Felix（Calico 的数据平面代理）也有一个配置项用于指定 VXLAN 的端口号。Felix 配置项可以通过修改 FelixConfiguration CRD 或 Kubernetes 中的 ConfigMap 来修改 VXLAN 的端口号。具体配置项是 vxlanPort，你可以在这里指定新的端口号。

修改 Felix 配置来更改 VXLAN 端口号 #

查找当前 Felix 配置：
如果你正在 Kubernetes 中使用 Calico，可以通过以下命令查看 FelixConfiguration 配置：
```
kubectl get felixconfiguration default -o yaml
```

修改 Felix 配置：

使用 kubectl edit 编辑 FelixConfiguration CRD，或者你可以直接创建一个新的 YAML 文件，指定自定义的 VXLAN 端口号。例如：

apiVersion: crd.projectcalico.org/v1
kind: FelixConfiguration
metadata:
  name: default
spec:
  vxlanPort: <new-port-number>  # 替换为你想设置的端口号

使用 kubectl 应用配置：

kubectl apply -f felix-vxlan-port.yaml

验证配置：
你可以通过以下命令检查 Felix 配置是否成功应用：
```
kubectl get felixconfiguration default -o yaml
```
重启 Calico 节点：
修改 Felix 配置后，需要重启 Calico 节点才能使新配置生效。你可以通过以下命令重启 calico-node DaemonSet：
```
kubectl rollout restart daemonset calico-node -n kube-system
```
验证 VXLAN 端口是否修改成功：
使用以下命令检查 VXLAN 端口是否已经生效：
```
calicoctl get bgpconfiguration default -o yaml
```
或者你可以查看 calico-node 的日志来确认是否使用了新的 VXLAN 端口：
```
kubectl logs -n kube-system <calico-pod-name>
```

总结 #

Felix 配置：通过修改 FelixConfiguration CRD，可以指定 VXLAN 的端口号。配置项是 vxlanPort。
通过 kubectl 修改：可以直接使用 kubectl 修改或创建 FelixConfiguration，并应用新的配置。
重启 calico-node：修改配置后需要重启 Calico 节点，以使配置生效。

通过以上步骤，你可以成功地修改 Calico 中 Felix 的 VXLAN 端口号。

没有启用配额，但docker的daemon.json的opt有限制磁盘大小的参数，docker起不来的吧 #

是的，如果在 Docker 的 daemon.json 配置文件中启用了磁盘大小限制参数（如 storage-opts 中的 size 配置），但是没有正确设置文件系统的配额（特别是对于 Docker 容器的磁盘限制），那么 Docker 守护进程可能会无法启动，尤其是在以下情况下：

1. `daemon.json` 配置示例 #

如果你在 daemon.json 中启用了磁盘大小限制参数（例如 storage-opts 下的 size 参数），它通常会限制 Docker 容器使用的存储空间。下面是一个典型的 daemon.json 配置示例：

{
  "storage-driver": "overlay2",
  "storage-opts": [
    "size=20G"
  ]
}

这段配置表示每个 Docker 容器的磁盘空间最大为 20GB。

2. 可能的错误 #

如果没有启用磁盘配额（尤其是在使用 XFS 或其他文件系统时），而 daemon.json 中的 storage-opts 参数试图限制磁盘大小，Docker 守护进程可能会遇到以下问题：

容器无法限制磁盘空间：如果没有配额，size 参数将无法实际生效，可能导致 Docker 容器无法启动，因为 Docker 不能控制容器的存储空间大小。
Docker 启动失败：如果 daemon.json 中的参数与系统设置（如文件系统配额或磁盘空间）不兼容，Docker 可能会因配置错误无法启动。
磁盘空间不足：如果 Docker 守护进程配置了磁盘限制（例如限制了容器磁盘空间），而文件系统本身没有配额支持，可能会导致磁盘使用不当，最终导致 Docker 守护进程启动失败。

3. 如何避免 Docker 启动失败 #

检查文件系统支持：确保文件系统支持容器磁盘配额功能。如果使用的是 xfs 文件系统，需要确保配额（pquota）已启用。
检查 daemon.json 配置：确保 Docker 配置中 storage-opts 与文件系统的配额配置兼容。
重启 Docker 服务
：修改配置后，记得重启 Docker 服务：
```
systemctl restart docker
```

4. 解决方法 #

启用文件系统配额：如果你需要限制容器的磁盘使用量，确保文件系统（如 XFS）启用了配额功能。对于 XFS，可以在挂载时加上 pquota 参数，并确保文件系统支持该功能。
避免过度配置限制：在没有配额支持的情况下，不要在 daemon.json 中配置磁盘大小限制，或者考虑移除 size 参数。

5. 排查 Docker 启动问题 #

如果 Docker 因为磁盘大小限制而无法启动，可以通过查看 Docker 日志来获取更多信息：

journalctl -u docker.service

查看是否有与磁盘配额或磁盘空间限制相关的错误信息。

总结来说，如果没有启用文件系统配额，而在 daemon.json 中设置了磁盘大小限制，Docker 可能无法启动，因为它会尝试应用这些限制，但是缺乏合适的配额支持。因此，你需要确保配置一致性，并且文件系统支持相关的配额功能。

单etcd单master拓展为3master3etcd，master节点挂上vip，做高可用，证书重新生成，etcd之前数据保留 #

单master单etcd改造为3master3etcd

将一个 单 Master 单 ETCD 的 Kubernetes 集群拓展为 3 Master 3 ETCD 并实现高可用性（HA），同时保持 ETCD 数据 的持久性，并确保新证书的生成，可以按照以下步骤进行：

1. 准备工作 #

在开始之前，确保：

备份现有的 ETCD 数据：在操作前，请备份当前单 Master 集群的 ETCD 数据，以防万一。
准备证书：由于需要重新生成证书（尤其是 Kubernetes 控制平面的证书），你应该确保有一个新的证书管理工具（如 kubeadm 或自定义脚本）来处理证书。
网络和防火墙配置：确保新的 Master 和 ETCD 节点之间的网络连接没有问题，尤其是 TCP 端口 2379 和 2380（ETCD 的通信端口）要开放。

2. 部署 3 Master 节点 #

2.1. 配置 VIP #

为 Master 节点配置 虚拟 IP (VIP)，使得客户端（如 kubelet 和 kubectl）可以访问一个统一的 API Server 地址。你可以使用 Keepalived 或其他工具来配置高可用 VIP。

安装 Keepalived（在每个 Master 节点上）：

apt install keepalived

然后在每个 Master 节点上配置 keepalived.conf：

# /etc/keepalived/keepalived.conf
vrrp_instance VI_1 {
    state MASTER
    interface eth0  # 修改为你的网络接口
    virtual_ipaddress {
        192.168.1.100  # 配置一个虚拟 IP 地址
    }
}

启动 Keepalived：

systemctl enable keepalived
systemctl start keepalived

这样你就可以为 Kubernetes API Server 配置一个高可用的 VIP。

2.2. 安装 kubeadm 和 Kubernetes #

在新 Master 节点上安装 kubeadm 和 Kubernetes（如果未安装）：

apt update
apt install -y kubeadm kubelet kubectl

2.3. 加入新 Master 节点到集群 #

从现有 Master 节点获取加入令牌和集群证书：

kubeadm token create --print-join-command

将返回的 kubeadm join 命令用于新的 Master 节点，加入现有集群：

kubeadm join <api-server-vip>:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

2.4. 升级 API Server 以支持多个 Master 节点 #

确保 API Server 配置支持多 Master 集群。此时你可能需要编辑现有的 API Server 配置，启用负载均衡器或更新 kube-apiserver 的启动参数，以支持在多个 Master 节点上运行。

3. 部署 3 ETCD 节点 #

3.1. ETCD 高可用配置 #

为使 ETCD 集群支持高可用性，需要将现有的单节点 ETCD 拓展为 3 个节点的集群。

备份现有的 ETCD 数据：

ETCDCTL_API=3 etcdctl snapshot save /tmp/etcd-backup.db

将现有的单节点 ETCD 数据同步到新节点：在每个新的 ETCD 节点上安装 ETCD：
```
apt-get install etcd
```
在每个 ETCD 节点上配置 etcd.conf，确保它们可以相互通信。设置 ETCD_INITIAL_CLUSTER 参数，定义每个节点的名称和 IP 地址。例如：
```
export ETCD_INITIAL_CLUSTER="etcd1=http://<node1-ip>:2380,etcd2=http://<node2-ip>:2380,etcd3=http://<node3-ip>:2380"
```
启动 ETCD 集群：启动每个 ETCD 节点，确保它们彼此之间能连接。

3.2. 修改 Kubernetes 配置来使用 3 节点 ETCD 集群 #

修改 Kubernetes API Server 配置，使其连接到 3 节点的 ETCD 集群。编辑 kube-apiserver 配置文件，更新 --etcd-servers 参数，指向 3 个 ETCD 节点。

例如：

--etcd-servers=http://etcd1:2379,http://etcd2:2379,http://etcd3:2379

4. 更新证书 #

在升级为多节点高可用的集群时，所有证书都需要重新生成。可以使用 kubeadm 来重新生成证书：

4.1. 备份现有证书 #

备份现有的 Kubernetes 证书文件（通常在 /etc/kubernetes/pki 下）：

cp -r /etc/kubernetes/pki /etc/kubernetes/pki.bak

4.2. 重新生成证书 #

使用 kubeadm 重新生成证书：

kubeadm init phase certs all --config /etc/kubernetes/kubeadm.conf

4.3. 重新部署 Kubernetes 组件 #

更新证书后，重新部署 Kubernetes 组件（如 kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler 等）。可以使用以下命令进行：

kubectl apply -f /etc/kubernetes/manifests/

5. 恢复 ETCD 数据 #

将之前备份的 ETCD 数据恢复到新部署的 ETCD 集群：

在所有 ETCD 节点上停止 ETCD 服务。

使用备份的 ETCD 数据恢复：

ETCDCTL_API=3 etcdctl snapshot restore /tmp/etcd-backup.db --data-dir /var/lib/etcd

启动 ETCD 服务。

6. 验证集群 #

确保所有节点、服务和证书都配置正确，集群正常运行。检查以下内容：

kubectl get nodes：确保所有节点（包括新的 Master）都已加入集群。
kubectl get pods -n kube-system：确保所有核心组件（如 API Server、Controller Manager、Scheduler）都正常运行。
kubectl get componentstatus：检查集群组件的状态。

总结 #

通过以上步骤，您可以将单 Master 单 ETCD 的 Kubernetes 集群扩展为 3 Master 3 ETCD 的高可用集群，并在确保 ETCD 数据持久性的同时重新生成所需的证书。这个过程中，确保正确配置 VIP 和负载均衡，确保新的 ETCD 集群与 API Server 配置能够互相通信，最终实现 Kubernetes 高可用性。

#

跨网段的机器组成k8s集群，不同网段机器上的pod之间无法相互访问，用calico的vxlan模式，修改默认的vxlan的端口号，因为之前的4789被物理网关设备占用了 #

在 Kubernetes 集群中使用 Calico 的 VXLAN 模式时，默认情况下，VXLAN 使用 UDP 端口 4789 进行通信。如果你的物理网关设备已经占用了 4789 端口，导致不同网段的机器之间的 Pod 无法相互访问，你可以修改 Calico VXLAN 使用的端口号。

为了修改 Calico VXLAN 使用的默认端口号，可以通过配置 Felix（Calico 的数据平面代理）和 Calico 配置文件来实现。以下是修改 VXLAN 默认端口号的详细步骤。

步骤 1: 修改 Felix 配置（修改 VXLAN 端口） #

Calico 的数据平面由 Felix 处理，它可以控制 VXLAN 端口的设置。你可以通过修改 FelixConfiguration CRD（自定义资源定义）来调整 VXLAN 端口。

1.1. 查看当前的 Felix 配置 #

使用以下命令查看当前的 FelixConfiguration：

kubectl get felixconfiguration default -o yaml

1.2. 创建或修改 Felix 配置 #

为了修改 VXLAN 端口，可以创建或修改 FelixConfiguration CRD，指定新的端口号。比如将默认端口 4789 修改为 12345。

创建一个新的配置文件（例如：felix-vxlan-port.yaml）：

apiVersion: crd.projectcalico.org/v1
kind: FelixConfiguration
metadata:
  name: default
spec:
  vxlanPort: 12345  # 将此处端口号修改为你想使用的端口

应用该配置：

kubectl apply -f felix-vxlan-port.yaml

1.3. 重启 Calico 节点 #

配置完成后，重启 Calico 节点以使配置生效。你可以通过以下命令重启 calico-node DaemonSet：

kubectl rollout restart daemonset calico-node -n kube-system

步骤 2: 修改 Kubernetes API Server 和节点配置 #

Calico VXLAN 的端口号是由 Felix 配置的，但你还需要确保集群中每个节点的网络设置允许跨网段通信，并且新的端口号不被其他网络设备占用。

2.1. 更新 API Server 配置 #

如果你修改了 VXLAN 端口号，需要确保所有节点的网络路由能够通过新的端口进行通信。通常，Kubernetes 的 API Server 配置（kube-apiserver）无需特别更改，但你要确保节点间的网络路由和防火墙规则允许通过新的 VXLAN 端口进行通信。

2.2. 更新防火墙和网络规则 #

确保跨网段的机器间能够通过新的 VXLAN 端口进行通信。你需要在集群节点上开放新的端口（例如 12345）：

# 以 root 权限开放端口
iptables -A INPUT -p udp --dport 12345 -j ACCEPT

对于 iptables 和其他防火墙系统，确保 12345 端口可以在所有节点间进行通信。

步骤 3: 验证配置 #

修改配置后，确认以下几项：

检查 VXLAN 端口是否生效
在每个节点上，确认 VXLAN 使用的是新的端口号。你可以使用 ss 或 netstat 工具来确认端口监听情况：
```
ss -uln | grep 12345
```
验证跨网段通信是否正常
在不同网段的 Pod 上，执行 ping 或 curl 来确认它们是否能够通过新的 VXLAN 端口号进行通信。
检查 Calico Pod 和 DaemonSet 的状态
确认所有 calico-node DaemonSet Pods 正常运行：
```
kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=calico-node
```
检查是否有任何错误或挂起的 Pod。
检查 Calico 日志
查看 Calico 的日志，以确认是否有任何与 VXLAN 配置或端口号相关的错误：
```
kubectl logs -n kube-system <calico-node-pod-name>
```

总结 #

修改 Calico 的 VXLAN 默认端口号，你需要更新 FelixConfiguration 配置文件中的 vxlanPort 参数，指定新的端口号。
更新后，重新启动 Calico 节点（calico-node DaemonSet），并确保网络路由和防火墙规则允许通过新的端口号进行通信。
验证配置是否生效，并检查跨网段的 Pod 是否能够互相访问。

通过这些步骤，你就可以将 Calico 的 VXLAN 端口号修改为新的端口，并解决跨网段通信的问题。

envoy的版本过低导致流量被拦截，升级版本解决了 #

如果 Envoy 版本过低导致流量被拦截的问题，通过升级 Envoy 版本解决了问题，这通常是由于以下几种原因：

1. 过时的协议支持 #

较低版本的 Envoy 可能不支持某些新协议或特性，比如新的 HTTP/2、gRPC 或 mTLS 配置等。这可能会导致流量被拦截，无法正确路由或处理。

2. 安全性问题 #

较低版本的 Envoy 可能存在已知的安全漏洞，某些流量被拦截可能是因为旧版本存在某些未修复的缺陷。在安全修复后，升级到较新的版本可以避免这些问题。

3. 代理和路由问题 #

在较低版本中，Envoy 可能存在一些 bug 或不兼容的配置，导致流量未能正确路由或通过代理。升级到新版后，Envoy 中的路由、流量管理等功能会得到改进，从而解决了流量拦截的问题。

4. 性能优化和 bug 修复 #

新版 Envoy 通常会包括性能优化和 bug 修复，这些优化不仅能提高流量处理能力，还能避免由于版本限制导致的流量拦截或不正常路由。

如何升级 Envoy #

如果你已经解决了这个问题，下面是一般的 Envoy 升级流程，以防你以后遇到类似的情况：

1. 检查当前 Envoy 版本 #

你可以通过以下命令检查当前安装的 Envoy 版本：

envoy --version

2. 安装或升级到最新版本 #

根据你使用的操作系统和安装方式，选择适合的升级方法：

使用官方 APT 仓库（Ubuntu/Debian）：

curl -sL https://getenvoy.io | sudo bash
sudo apt-get install envoy

使用 Homebrew（macOS）：
```
brew install envoy
```
使用 Docker（容器环境）：
如果你使用容器运行 Envoy，可以更新 Docker 镜像：
```
docker pull envoyproxy/envoy:v1.24.0  # 替换为所需的版本
```
手动下载并安装：
你可以从 Envoy 的 GitHub releases 页面下载适合你平台的最新版本，并手动安装。

3. 验证升级后的版本 #

升级完成后，确认 Envoy 已经成功升级到新版本：

envoy --version

4. 检查配置和功能 #

确保你的配置（如 xDS、路由配置、安全证书配置 等）兼容新版本的 Envoy。你可能需要检查日志以确认升级后的 Envoy 是否正确加载了新的配置。

总结 #

Envoy 版本过低通常会导致一些流量问题，升级后不仅能解决这些问题，还能享受更好的安全性、性能和协议支持。通过正确的升级步骤，你可以确保 Envoy 为集群提供最佳的流量管理和代理服务。如果你还需要进行其它配置修改或性能优化，记得检查新版本的发布说明和文档。

节点noteready 恢复 #

当 Kubernetes 节点状态变为 NotReady 时，表示该节点未能正常加入集群或者与集群的控制平面失去联系。通常，节点的 NotReady 状态可能由以下几种原因引起：网络问题、节点资源不足、Kubelet 配置问题、系统组件未正常运行等。

以下是一些常见的故障排查和恢复步骤，帮助你将节点恢复到 Ready 状态：

1. 查看节点状态 #

首先，你可以使用 kubectl 命令查看节点状态及相关的事件：

kubectl get nodes

查看详细信息：

kubectl describe node <node-name>

输出中会显示有关节点的详细信息，包括 NotReady 的原因和事件日志，这将帮助你定位问题的根源。

2. 检查 Kubelet 状态 #

Kubelet 是运行在每个节点上的组件，负责与控制平面通信并管理容器。如果 Kubelet 出现问题，节点会处于 NotReady 状态。

检查 Kubelet 状态：
```
systemctl status kubelet
```
查看 Kubelet 日志：
```
journalctl -u kubelet -f
```

如果 Kubelet 没有正常运行，可以尝试重新启动：

systemctl restart kubelet

3. 检查网络配置 #

网络问题可能导致节点无法与其他节点或控制平面通信。检查以下内容：

防火墙规则：确保节点间的必要端口（如 6443、2379、2380、10250、10255）没有被阻塞。
网络插件：如果你使用了网络插件（如 Calico、Weave），确保它们的配置正确，并且插件运行正常。

查看网络插件的日志，确认它是否在正常工作：

kubectl logs -n kube-system <network-plugin-pod-name>

4. 资源使用情况 #

节点可能由于资源不足（如 CPU、内存、磁盘等）而变为 NotReady。

检查节点的资源使用情况：
```
top node <node-name>
```
检查磁盘空间：
```
df -h
```
查看系统负载：
```
uptime
```

如果发现资源过载，考虑扩展节点资源或优化资源使用。

5. 检查 API Server 与节点连接 #

如果节点无法与控制平面（API Server）通信，节点将显示为 NotReady。检查以下内容：

API Server 是否正常运行：

kubectl get pods -n kube-system -l component=kube-apiserver

节点到 API Server 的连接状态：你可以尝试使用 curl 或 telnet 测试节点与控制平面之间的连接。

6. 重新加入节点到集群 #

如果节点的状态长时间为 NotReady，并且没有明显的错误，尝试将节点从集群中移除并重新加入：

从集群中驱逐节点：

kubectl drain <node-name> --ignore-daemonsets --delete-local-data

从集群中删除节点：
```
kubectl delete node <node-name>
```
重新将节点加入集群：如果节点是通过 kubeadm 安装的，使用之前的 kubeadm join 命令将节点重新加入集群。

7. 检查 Kubelet 配置文件 #

Kubelet 配置文件（通常在 /etc/kubernetes/kubelet.conf 或 /etc/kubernetes/manifests）可能存在配置问题，导致无法正常启动。检查配置是否正确，尤其是 API Server 地址和证书配置。

8. 节点恢复后的验证 #

恢复节点后，验证节点是否已经恢复为 Ready 状态：

kubectl get nodes

确认节点的状态是否变为 Ready。如果恢复成功，可以重新调度 Pod。

总结 #

当节点处于 NotReady 状态时，排查和修复的步骤通常包括检查 Kubelet 状态、网络配置、资源使用情况以及控制平面与节点的连接。通过这些步骤，通常能够找到问题并恢复节点。如果无法解决，重新加入节点到集群也是一种有效的恢复方式。

数据库磁盘使用超过85%导致数据库只读 #

当数据库磁盘使用超过 85% 时，许多数据库管理系统（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等）会进入只读模式，防止数据丢失或进一步的磁盘满载。这是一种保护机制，旨在避免在磁盘空间耗尽时对数据库的操作产生不可预知的影响。

解决方案 #

1. 清理磁盘空间 #

首先，必须立即清理磁盘空间，以便数据库恢复写入操作。以下是一些常见的清理方法：

删除不必要的日志文件：数据库通常会生成大量的日志文件，包括错误日志、查询日志、慢查询日志等。查看并删除不再需要的日志文件。
对于 MySQL，可以查看日志目录并删除旧日志：
```
ls /var/log/mysql/
sudo rm /var/log/mysql/mysql-slow.log
sudo rm /var/log/mysql/error.log.*
```
对于 PostgreSQL，查看日志并删除：
```
ls /var/log/postgresql/
sudo rm /var/log/postgresql/postgresql.log.*
```
清理数据库表中的临时数据：
- 检查数据库中是否有临时表、过期数据或无用数据表，删除不必要的数据。
- 对于 MySQL，执行：
```
DELETE FROM <table_name> WHERE <condition>;
```
删除或压缩备份文件：数据库备份文件往往占用大量空间。检查并删除旧的或不需要的备份文件，或者将它们转移到其他存储位置。
检查磁盘使用情况：使用 du 或 df 命令检查具体哪些目录或文件占用最多的磁盘空间：
```
du -sh /var/lib/mysql  # 对于 MySQL
df -h  # 检查整个磁盘的使用情况
```

2. 扩大磁盘空间 #

如果清理后仍然无法解决问题，你可能需要为数据库服务器增加磁盘空间：

扩展现有磁盘：通过云平台或者物理机器管理工具增加磁盘空间。
挂载额外的磁盘：如果有多余的磁盘，可以将它挂载到数据库目录，并调整数据库配置使用新的磁盘空间。

3. 检查数据库表的大小和碎片 #

数据库表和索引的过度膨胀可能导致磁盘空间的异常消耗。你可以通过以下方式进行优化：

优化数据库表（MySQL）：执行 OPTIMIZE TABLE 来优化表，释放碎片：
```
OPTIMIZE TABLE <table_name>;
```
对于 PostgreSQL，使用 VACUUM 清理无效空间：
```
VACUUM FULL;
```

4. 恢复数据库写入权限 #

一旦磁盘空间恢复并且足够使用，数据库应该自动恢复写入权限。如果没有恢复，可以手动执行以下操作：

MySQL：检查数据库是否仍在只读模式：
```
SHOW VARIABLES LIKE 'read_only';
```
如果显示为 ON，则可以执行以下命令恢复写入权限：
```
SET GLOBAL read_only = OFF;
```
PostgreSQL： PostgreSQL 通常通过设置 default_transaction_read_only 进入只读模式。检查并修改：
```
SHOW default_transaction_read_only;
SET default_transaction_read_only = off;
```

5. 配置磁盘监控和告警 #

为了避免磁盘空间再次用尽，配置磁盘监控和告警非常重要。你可以设置如下的监控措施：

使用 Prometheus + Grafana 来监控磁盘使用情况，并设置告警规则。
配置操作系统的
```
cron
```
定期检查磁盘使用情况，并在达到阈值时发送告警邮件：
```
df -h | awk '$5 > 85 {print $0}' | mail -s "Disk Usage Alert" admin@example.com
```

总结 #

当数据库磁盘使用超过 85% 时，通常会进入只读模式以保护数据的完整性。解决此问题的步骤包括清理磁盘空间、扩大磁盘容量、优化数据库表和恢复数据库写入权限。同时，建立磁盘监控和告警机制，能够帮助预防类似问题的再次发生。

prometheus指标拆分解决oom的问题 #

当 Prometheus 遇到 OOM（Out of Memory）问题时，通常是因为某些指标（例如某些高频率采集的指标、某些非常大的指标数据）占用了过多的内存。为了避免这种情况，可以采取以下几种方法来拆分指标、优化 Prometheus 的内存使用。

1. 拆分大型指标 #

某些指标可能包含大量的数据点，尤其是高卡特利性（high cardinality）指标。这类指标会占用大量内存。以下是拆分指标的方法：

减少高卡特利性指标的采集频率：如果某个指标具有大量的不同标签值（例如每个请求的响应时间），你可以考虑减少采集频率，或者限制某些标签的组合。

scrape_configs:
  - job_name: 'my_job'
    scrape_interval: 10s   # 降低采集频率
    relabel_configs:
      - source_labels: [__name__]
        target_label: job
        replacement: my_job

过滤不必要的标签：对于一些指标，可以通过 relabeling 过滤掉不必要的标签。高卡特利性通常是由标签组合导致的，可以通过减少某些标签的数量来减小内存消耗。

scrape_configs:
  - job_name: 'my_job'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
    relabel_configs:
      - source_labels: [__name__]
        target_label: job
        replacement: my_job
      - source_labels: [some_label]
        target_label: some_label
        action: drop  # 丢弃不需要的标签

拆分大指标为多个小指标：对于一些指标，如果它们的维度较高，可以考虑拆分为多个指标，而不是一个大指标。例如，将 http_requests_total 按路径或方法拆分成多个指标。

2. 限制 Prometheus 存储使用 #

Prometheus 会将指标数据存储在本地磁盘上。如果存储量过大，Prometheus 可能会消耗过多内存。通过配置 retention 和 max_age 限制存储的时间，可以减少 Prometheus 占用的内存。

配置数据保留时间：你可以通过调整 --storage.tsdb.retention.time 来限制存储数据的时长。默认情况下，Prometheus 会保留最近的 15 天的数据，但你可以根据需要调整为较短的时间。
```
prometheus --storage.tsdb.retention.time=7d  # 保留 7 天的数据
```
调整存储块大小： Prometheus 使用存储块来管理数据的写入。调整 --storage.tsdb.min-block-duration 和 --storage.tsdb.max-block-duration 参数可以影响内存的使用。增加存储块的大小，可能会增加 Prometheus 的内存占用。

3. 调整指标采集频率 #

减少采集频率：默认的 scrape_interval 是 15 秒，你可以根据需求调整为更长的时间，减少采集频率，从而减少 Prometheus 的内存使用。例如，将采集间隔从 15 秒调整为 30 秒：
```
scrape_configs:
  - job_name: 'my_job'
    scrape_interval: 30s  # 将采集间隔调整为 30 秒
```
这可以减少 Prometheus 存储的数据量，避免因采集过于频繁而导致 OOM。

4. 分布式 Prometheus 部署（Sharding） #

使用多个 Prometheus 实例：你可以将数据划分为多个 Prometheus 实例（Sharding）。每个 Prometheus 实例负责采集特定的指标或目标，然后使用 Prometheus Federation 将它们集中到一个主 Prometheus 实例进行查询。
```
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['prometheus-instance1:9090']
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['prometheus-instance2:9090']
```
通过这种方式，每个 Prometheus 实例只需要处理部分指标，从而减少内存负担。

5. 优化查询 #

某些复杂的 Prometheus 查询可能会消耗大量内存。优化查询，避免过于复杂的计算，可以减少内存消耗。

避免高卡特利性查询：对于查询时需要使用大量标签值的指标，要避免在查询中进行复杂的聚合或过滤。
使用采样数据：对一些大数据集，可以使用采样来减少查询时的数据量。比如，使用 rate() 函数时，可以考虑使用较短的时间窗口，减少计算的数据量。

6. 使用外部存储（远程存储） #

如果本地存储的容量无法满足需求，可以考虑将数据导出到远程存储系统（如 Cortex、Thanos 或 Mimir），以便进行更大规模的存储和查询。

配置远程存储： Prometheus 支持将数据写入外部存储系统，如 Cortex 或 Thanos，这样可以将较老的数据存储在远程系统中，减轻 Prometheus 节点的存储压力。
配置示例：
```
remote_write:
  - url: "http://<remote-storage-url>/write"
remote_read:
  - url: "http://<remote-storage-url>/read"
```

总结 #

为了解决 Prometheus 的 OOM 问题，可以通过以下几种方式优化：

拆分大型高卡特利性指标，减少标签的数量或采集频率。
限制存储使用，通过调整数据保留时间来减少内存占用。
减少采集频率，优化 Prometheus 配置。
使用分布式 Prometheus 部署，将数据分散到多个实例中。
优化查询，避免高内存消耗的查询。
使用外部存储，将数据存储到远程系统中。

通过这些方法，可以有效减少 Prometheus 的内存消耗，避免 OOM 问题的发生。

prometheus的告警延迟问题 #

Prometheus 的告警延迟问题通常发生在告警规则触发后，Prometheus 需要一定时间才能检测到指标变化、计算规则并发出通知。造成告警延迟的原因可能有多个，以下是一些常见的原因以及相应的解决方法：

1. 告警规则的评估间隔 #

Prometheus 的告警规则是基于 evaluation_interval（评估间隔）来周期性评估的。如果评估间隔设置过长，告警会延迟触发。

解决方法：默认的评估间隔通常是 1 分钟，但如果你的环境需要更快的告警响应，可以考虑缩短评估间隔。
在 prometheus.yml 配置文件中，修改 evaluation_interval：
```
global:
  scrape_interval: 15s  # 采集间隔
  evaluation_interval: 30s  # 告警规则评估间隔
```
注意：缩短评估间隔可能会增加 Prometheus 的负载，因此需要平衡性能和告警响应的需求。

2. 告警规则的评估条件过于宽松 #

告警规则中可能存在宽松的条件，导致 Prometheus 需要更长时间才能触发告警。例如，使用 avg 或 rate 聚合函数时，如果数据波动较小，可能会导致告警判断延迟。

解决方法：确保告警规则的条件尽量精确，避免使用过于模糊的聚合函数或过长的时间窗口。例如，避免使用过大的 rate 时间窗口，或者缩短 for 参数的值。

groups:
  - name: example-alerts
    rules:
      - alert: HighCPUUsage
        expr: rate(cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.9
        for: 1m  # 告警至少持续1分钟

3. Prometheus 数据采集频率 #

Prometheus 从各个监控目标上采集数据时，采集的频率也会影响告警的响应时间。如果采集间隔过长，数据更新的频率就会降低，从而导致告警响应的延迟。

解决方法：通过 scrape_interval 配置调整数据采集的频率。通常来说，采集间隔越短，数据更新越频繁，告警响应速度越快。
```
global:
  scrape_interval: 15s  # 数据采集间隔
```
但需要注意，频繁的数据采集可能会增加 Prometheus 的负载，影响性能，因此应根据实际情况调整。

4. Alertmanager 配置问题 #

Alertmanager 是 Prometheus 的告警处理组件。如果 Alertmanager 配置有问题，可能会导致告警的通知延迟。常见的延迟原因包括网络问题、Alertmanager 配置不当或并发负载过高。

解决方法：
- 检查 Alertmanager 的配置，确保通知规则配置正确。
- 确保 Alertmanager 的实例健康，并且能快速处理告警请求。
- 增加 Alertmanager 的副本数，以提高处理性能。
- 监控 Alertmanager 本身的性能，确保它不会成为瓶颈。
配置示例：
```
route:
  receiver: 'email-notifications'
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s  # 等待30秒合并告警
  group_interval: 1m  # 合并告警的间隔时间
  repeat_interval: 1h  # 重复告警的时间间隔
```

5. Prometheus 存储问题 #

如果 Prometheus 的存储系统存在性能瓶颈（例如磁盘 IO 过载、存储容量不足等），这可能会导致告警规则评估时延迟数据访问，从而增加告警延迟。

解决方法
：
- 确保 Prometheus 存储系统有足够的资源（磁盘、内存、网络等）。
- 调整 Prometheus 的存储配置，如使用更快的磁盘、调整 TSDB（时间序列数据库）的存储参数等。

6. 复杂的 Prometheus 查询 #

告警规则中可能使用了复杂的 Prometheus 查询，例如高卡特利性指标的聚合、多个 join 操作等。这些复杂的查询可能会导致 Prometheus 的查询延迟，进而影响告警的响应时间。

解决方法：优化 Prometheus 查询，避免使用过于复杂的查询条件，或者使用 rate 或 avg 之类的函数时，尽量减小时间范围。
示例：
```
expr: avg(rate(cpu_usage_seconds_total{instance="localhost"}[1m])) > 0.8
```
确保查询尽可能高效，避免不必要的计算。

7. 网络延迟或 DNS 解析问题 #

告警从 Prometheus 发送到 Alertmanager，或者 Alertmanager 发送通知到外部系统（如电子邮件、Slack）时，可能会遇到网络延迟或 DNS 解析问题，导致告警的通知延迟。

解决方法
：
- 检查 Prometheus 和 Alertmanager 之间的网络连接是否正常。
- 确保外部通知系统（如 Slack、PagerDuty 等）的网络连接正常。

8. Alertmanager 缓存问题 #

Alertmanager 会缓存已发送的告警信息，如果相同的告警多次触发，可能会出现通知延迟或者重复告警的情况。

解决方法：调整 group_interval 和 repeat_interval 参数，避免过多的重复告警。

route:
  group_interval: 10s  # 在同一告警被发送多次时，最小的时间间隔
  repeat_interval: 30m  # 重复告警的最小时间间隔

总结 #

Prometheus 告警延迟的问题通常与以下几个方面相关：

评估间隔和采集频率：调整 evaluation_interval 和 scrape_interval，以便更频繁地评估和采集数据。
告警规则优化：确保告警规则的条件明确且高效，避免使用高卡特利性指标或不必要的复杂查询。
Alertmanager 配置：检查和优化 Alertmanager 配置，确保通知的及时发送。
存储和网络问题：确保 Prometheus 存储系统和网络正常，避免性能瓶颈。

通过优化这些方面，你可以有效减少 Prometheus 的告警延迟，提升监控和告警的响应速度。

告警抑制和收敛 #

告警抑制和收敛（Alert Suppression and Alert Aggregation）是 Prometheus 和 Alertmanager 中的两个关键概念，用于避免告警通知的泛滥或重复，优化告警系统的处理效率，并减少用户的告警干扰。这两个概念能帮助团队集中注意力在最重要的告警上，防止被大量无关的告警信息淹没。

1. 告警抑制（Alert Suppression） #

告警抑制是指在某些特定条件下，抑制某些告警的触发或通知。例如，当一个告警触发时，可能有其他相关告警也会触发，但这些告警可能只是副作用，且没有带来新的信息。在这种情况下，告警抑制可以避免发送重复或冗余的告警通知。

使用场景： #

同一事件的重复告警：如果某个系统出现故障，可能会触发多个相似的告警。通过告警抑制，可以避免对相同问题产生多次告警通知。
避免链式告警：当一个故障引发一系列告警时，可以抑制这些次级告警，直到主告警得到解决为止。

配置告警抑制： #

在 Alertmanager 中，可以使用 group_by 和 group_interval 来进行告警的抑制和分组。

group_by：指定哪些标签应当被用来分组告警。如果多条告警有相同的标签，它们会被视为同一事件的一部分，并在一定时间内进行合并。
group_interval：告警组间的最小通知间隔。如果同一个组中的告警再次触发，它们会在 group_interval 时间内被合并，而不是发送新的告警。
repeat_interval：控制告警在经过指定时间后是否会再次发送。例如，当一个告警已经发送过通知后，直到 repeat_interval 时间过去，再次符合条件时才会再次发送告警。

配置示例：

route:
  group_by: ['alertname', 'instance']  # 按 alertname 和 instance 标签分组
  group_interval: 5m  # 同一组告警之间的最小间隔时间
  repeat_interval: 30m  # 重复告警的最小时间间隔
  receiver: 'email-notifications'

receivers:
  - name: 'email-notifications'
    email_configs:
      - to: 'alerts@example.com'
        send_resolved: true

2. 告警收敛（Alert Aggregation） #

告警收敛是指将多个相似的告警合并为一个告警，避免发送过多的单独告警通知。这种方式能减少噪声，并使告警更易于管理和响应。

使用场景： #

多个节点告警合并：如果你的系统有多个相似的节点，出现故障时，多个节点可能会触发相同类型的告警。告警收敛可以将这些节点的告警合并成一个告警，避免多个相同告警的通知。
系统组件告警合并：例如，多个服务的故障可能会同时触发告警。将这些告警合并成一个，可以集中处理。

配置告警收敛： #

可以使用 alert 规则中的 for 参数和 group_by 来合并告警。

for：指定在告警触发之后，必须持续一定时间才能被通知。这有助于减少短时间内的波动导致的告警。
group_by：将告警分组到相同组内，便于对相关告警进行合并。

配置示例：

groups:
  - name: 'example-alerts'
    rules:
      - alert: HighCPUUsage
        expr: rate(cpu_usage_seconds_total[1m]) > 0.8
        for: 1m  # 持续1分钟触发告警
        labels:
          severity: 'critical'
        annotations:
          description: 'CPU usage is over 80%'

在 Alertmanager 中，也可以通过 group_by 将相似的告警合并。例如，将多个 CPU 使用高的告警合并成一个告警，并且通过 group_interval 控制多次触发时的合并间隔。

3. 告警收敛与告警抑制的区别 #

告警抑制：在一个告警触发后，抑制其他相关告警的触发，直到主告警得到解决。例如，在节点宕机的情况下，抑制其上面所有服务的告警，避免告警泛滥。
告警收敛：将多个相似的告警合并为一个告警，以避免多个重复的告警通知。例如，当多台机器的 CPU 使用率超过阈值时，将其合并为一个告警。

4. 告警收敛和抑制的配置实践 #

在实际使用中，告警收敛和抑制的配置通常结合使用，以优化告警系统：

收敛：将相似的告警合并成一个，避免过多的重复通知。
抑制：当一个主告警触发时，抑制与之相关的次要告警，避免通知过多。

以下是一个结合收敛和抑制的配置示例：

route:
  group_by: ['alertname', 'instance']
  group_interval: 10m  # 合并告警的间隔
  repeat_interval: 1h  # 重复告警的时间间隔
  receiver: 'email-notifications'
  routes:
    - match:
        severity: 'critical'
      group_by: ['alertname']
      group_interval: 5m
      repeat_interval: 30m

receivers:
  - name: 'email-notifications'
    email_configs:
      - to: 'alerts@example.com'
        send_resolved: true

总结 #

告警抑制（Alert Suppression）：通过抑制不必要的告警通知，减少冗余和噪声。常用于避免链式告警或相似告警的重复触发。
告警收敛（Alert Aggregation）：将多个相似的告警合并成一个告警，集中处理，减少过多告警的通知。

合理使用告警抑制和收敛可以显著提高告警系统的效率和响应速度，避免告警泛滥，确保用户能够专注于最关键的告警。

#

业务pod的告警规则 #

业务 pod 的告警规则通常是根据 Kubernetes 集群中部署的业务应用的性能、健康状况和资源使用情况来进行监控和告警的。这些告警规则可以帮助运维人员及时发现和处理业务 pod 的问题，保证业务的高可用性和稳定性。

以下是一些常见的业务 pod 的告警规则示例，涵盖了不同层面的监控需求：

1. Pod 资源使用情况 #

监控 pod 的 CPU、内存、磁盘等资源使用情况是告警规则中常见的一部分。这些指标有助于发现 pod 的资源瓶颈、过度使用或资源限制问题。

示例 1：CPU 使用率过高 #

监控 pod 的 CPU 使用率，确保它不会超过设定的阈值。

groups:
  - name: 'pod-resources'
    rules:
      - alert: PodHighCPUUsage
        expr: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod=~"your-business-pod-.*", container!="", image!=""}[5m])) by (pod) / sum(kube_pod_container_resource_limits{pod=~"your-business-pod-.*", resource="cpu"}) by (pod) > 0.8
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Pod '{{ $labels.pod }}' CPU usage is over 80% for the last 1 minute."
          description: "The CPU usage of pod '{{ $labels.pod }}' has exceeded the threshold of 80%."

此规则会触发告警，当 your-business-pod 中的 pod 的 CPU 使用率超过 80% 时。

示例 2：内存使用率过高 #

监控 pod 的内存使用情况，防止内存泄漏或内存资源不足。

      - alert: PodHighMemoryUsage
        expr: sum(container_memory_usage_bytes{pod=~"your-business-pod-.*", container!="", image!=""}) by (pod) / sum(kube_pod_container_resource_limits{pod=~"your-business-pod-.*", resource="memory"}) by (pod) > 0.8
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Pod '{{ $labels.pod }}' memory usage is over 80%."
          description: "The memory usage of pod '{{ $labels.pod }}' is over 80% of the limit."

此规则会触发告警，当 your-business-pod 中的 pod 的内存使用率超过 80% 时。

2. Pod 健康检查失败 #

健康检查失败的告警规则可以帮助你发现 pod 是否存在启动、连接或其他健康问题。

示例 3：Pod livenessProbe 失败 #

监控业务 pod 的 livenessProbe，如果 pod 健康检查失败，说明 pod 可能需要重启。

      - alert: PodLivenessProbeFailed
        expr: kube_pod_container_status_restarts_total{pod=~"your-business-pod-.*", container!="", container!="POD"} > 3
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Pod '{{ $labels.pod }}' has failed livenessProbe more than 3 times in the last 5 minutes."
          description: "Pod '{{ $labels.pod }}' is not healthy. It has failed the liveness probe more than 3 times in the last 5 minutes."

此规则会触发告警，当 pod 的 livenessProbe 失败超过 3 次时。

示例 4：Pod readinessProbe 失败 #

监控 pod 的 readinessProbe，当 readinessProbe 失败时，表示 pod 无法接收流量。

      - alert: PodReadinessProbeFailed
        expr: kube_pod_container_status_ready{pod=~"your-business-pod-.*", container!="", container!="POD"} == 0
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Pod '{{ $labels.pod }}' is not ready."
          description: "Pod '{{ $labels.pod }}' has failed the readiness probe or is not ready to receive traffic."

此规则会触发告警，当 pod 的 readinessProbe 失败时，表示 pod 无法接收流量。

3. Pod 容器的重启 #

容器频繁重启可能是由于应用崩溃、资源不足或者配置错误等问题。

示例 5：容器重启次数过多 #

监控容器的重启次数，若重启次数过多，则说明可能存在潜在问题。

      - alert: PodContainerRestartingTooMuch
        expr: kube_pod_container_status_restarts_total{pod=~"your-business-pod-.*", container!="", container!="POD"} > 5
        for: 10m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Pod '{{ $labels.pod }}' container has restarted more than 5 times in the last 10 minutes."
          description: "Pod '{{ $labels.pod }}' container has been restarted more than 5 times, which may indicate a problem."

此规则会触发告警，当 pod 中的容器在 10 分钟内重启超过 5 次时。

4. Pod 调度和资源限制 #

如果 pod 无法调度到节点上，可能是因为资源不足或者节点配置问题。

示例 6：Pod 无法调度 #

监控 pod 的调度情况，若 pod 无法调度，会触发告警。

      - alert: PodPending
        expr: kube_pod_status_phase{pod=~"your-business-pod-.*", phase="Pending"} > 0
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Pod '{{ $labels.pod }}' is in pending state."
          description: "Pod '{{ $labels.pod }}' has been in pending state for more than 5 minutes and cannot be scheduled."

此规则会触发告警，当 pod 处于 Pending 状态超过 5 分钟时。

5. 网络延迟或连接问题 #

业务应用可能会遇到网络延迟或连接失败的问题，导致服务不可用。

示例 7：Pod 网络延迟高 #

监控 pod 的网络延迟，若延迟过高，可能会影响业务性能。

      - alert: PodHighNetworkLatency
        expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(container_network_transmit_errors_total{pod=~"your-business-pod-.*"}[5m])) by (pod)) > 100
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Pod '{{ $labels.pod }}' has high network latency."
          description: "Pod '{{ $labels.pod }}' has network transmit errors higher than 100 in the last 5 minutes."

此规则会触发告警，当 pod 的网络错误数超过 100 时，可能会影响应用的网络性能。

总结 #

业务 pod 的告警规则通常涉及以下几个方面：

资源使用情况：包括 CPU、内存、磁盘等的使用情况，确保 pod 不会超出资源限制。
健康检查：包括 livenessProbe 和 readinessProbe，监控 pod 是否健康并能正常处理流量。
容器重启：监控容器是否频繁重启，频繁重启可能表明系统存在问题。
调度和资源限制：确保 pod 能够成功调度并分配到合适的节点上。
网络问题：监控 pod 网络连接和延迟，确保应用能够正常通信。

这些告警规则可以根据业务需求和实际情况进一步调整，确保及时发现和解决业务 pod 的问题。

要为业务 Pod 设置告警规则，可以根据以下常见指标配置 Prometheus 告警规则：

1. CPU 使用率告警 #

当 Pod 的 CPU 使用率超过某个阈值时触发告警：

groups:
  - name: business-pod-alerts
    rules:
      - alert: HighCPUUsage
        expr: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod=~"business-pod.*"}[5m])) by (pod) > 0.8
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          description: "CPU usage exceeds 80% for Pod {{ $labels.pod }}"

2. 内存使用率告警 #

当 Pod 的内存使用率超过某个阈值时触发告警：

      - alert: HighMemoryUsage
        expr: sum(container_memory_usage_bytes{pod=~"business-pod.*"}) by (pod) / sum(container_spec_memory_limit_bytes{pod=~"business-pod.*"}) by (pod) > 0.8
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          description: "Memory usage exceeds 80% for Pod {{ $labels.pod }}"

3. Pod 失效告警 #

当 Pod 的状态为失败时触发告警：

      - alert: PodFailed
        expr: kube_pod_status_phase{pod=~"business-pod.*", phase="Failed"} == 1
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          description: "Pod {{ $labels.pod }} has failed"

4. Pod 重启告警 #

当 Pod 的重启次数超过阈值时触发告警：

      - alert: PodRestarts
        expr: increase(kube_pod_container_status_restarts_total{pod=~"business-pod.*"}[1h]) > 3
        for: 10m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: "Pod {{ $labels.pod }} has restarted more than 3 times in the last hour"

这些告警规则可以帮助你及时发现业务 Pod 的性能问题，确保系统稳定运行。

#

请求成功率的监控怎么做的 #

请求成功率的监控是保证服务可靠性和稳定性的重要指标。通常，计算请求成功率是通过计算请求成功的次数与总请求次数的比率。以下是如何通过 Prometheus 来监控和告警请求成功率的方法：

1. 监控请求成功率的基础指标 #

为了计算请求成功率，你首先需要在应用程序或服务中暴露 HTTP 请求的相关指标，通常是通过 Prometheus 的 http_requests_total 之类的计数器指标。

假设你有以下两个指标：

http_requests_total{status="200", job="myapp"}：成功的请求数（HTTP 200 状态码）。
http_requests_total{job="myapp"}：所有请求的总数（所有状态码）。

2. 计算请求成功率 #

你可以使用 Prometheus 查询语言（PromQL）来计算请求的成功率。假设成功请求数和总请求数的标签中包含 job="myapp"，可以按如下方式编写查询：

rate(http_requests_total{status="200", job="myapp"}[5m]) / rate(http_requests_total{job="myapp"}[5m]) * 100

这个查询的含义是：

rate(http_requests_total{status="200", job="myapp"}[5m])：计算过去 5 分钟内成功请求（状态码 200）的速率。
rate(http_requests_total{job="myapp"}[5m])：计算过去 5 分钟内所有请求（包括状态码为 200 以外的请求）的速率。
用成功请求数除以总请求数并乘以 100，得到请求成功率。

3. 设置告警规则 #

如果请求成功率低于某个阈值，你可以设置告警规则。以下是一个示例，表示当请求成功率低于 95% 时触发告警：

groups:
  - name: business-pod-alerts
    rules:
      - alert: LowRequestSuccessRate
        expr: (rate(http_requests_total{status="200", job="myapp"}[5m]) / rate(http_requests_total{job="myapp"}[5m])) * 100 < 95
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          description: "Request success rate is below 95% for the service"

4. 监控失败的请求 #

如果你还想专门监控失败请求的数量，可以针对其他 HTTP 状态码进行监控。例如，监控 500（服务器错误）状态码的请求数：

      - alert: HighErrorRate
        expr: rate(http_requests_total{status=~"5..", job="myapp"}[5m]) / rate(http_requests_total{job="myapp"}[5m]) * 100 > 5
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          description: "More than 5% of requests have failed (status code 5xx)"

5. 高级监控与告警 #

计算特定时间窗口内的成功率：你可以根据实际需求调整查询的时间窗口（如 rate(...[10m])），或者根据不同的服务路径（path 标签）设置不同的阈值。
使用分层告警
：通过告警规则中的
```
severity
```
标签，可以设置不同级别的告警，例如：
- critical：请求成功率低于某个临界值（如 90%）。
- warning：请求成功率稍微下降，可能需要进一步检查（如 95%）。

总结 #

通过 Prometheus 和 PromQL，你可以非常灵活地监控请求成功率并设定告警。关键步骤包括：

暴露 HTTP 请求的相关指标（如成功的请求和总请求数）。
编写计算请求成功率的 PromQL 查询。
根据请求成功率设置告警规则，及时发现问题并采取措施。

接口探活呢 #

接口探活（Health Check）是为了确保服务和应用程序处于健康状态并能够正常处理请求的一种监控方式。通过 Prometheus 监控接口探活，通常可以通过暴露健康检查端点并结合相应的指标进行监控。

以下是如何使用 Prometheus 实现接口探活监控的步骤：

1. 暴露健康检查端点 #

通常，应用程序会提供一个 HTTP 健康检查端点（例如 /health 或 /actuator/health），返回应用的健康状态。你需要确保应用程序暴露了一个健康检查 API，该 API 会返回成功（HTTP 200）或失败（HTTP 5xx）状态码。

例如，在 Spring Boot 应用中，你可以暴露如下端点：

/actuator/health（Spring Boot 健康检查）

在 Node.js 应用中，你可以设置一个简单的健康检查端点：

app.get('/health', (req, res) => {
  res.status(200).send('OK');
});

2. 暴露健康检查指标 #

在 Prometheus 中，通常使用一个自定义的指标来暴露健康检查的状态。你可以暴露一个专门的健康检查指标，表示服务是否正常运行。例如：

up{job="myapp", status="healthy"} 1
up{job="myapp", status="unhealthy"} 0

在 Prometheus 的配置中，up 是一个用于标识目标是否可用的内建指标。你可以自定义监控指标，比如暴露 http_health_check_status 作为健康检查的状态指标。

3. 通过 Prometheus 查询健康检查状态 #

在 Prometheus 中，你可以查询某个服务的健康检查状态，例如：

http_health_check_status{job="myapp"} == 1

这个查询会返回 1 表示健康，0 表示不健康。

4. 设置告警规则 #

当健康检查状态不正常时，你可以通过 Prometheus 设置告警规则，及时发现问题。例如，当服务出现故障时（返回状态码 5xx 或健康检查失败），触发告警。

示例：健康检查失败时告警 #

假设你有一个健康检查的指标 http_health_check_status，你可以编写如下告警规则：

groups:
  - name: health-check-alerts
    rules:
      - alert: ServiceUnhealthy
        expr: http_health_check_status{job="myapp"} == 0
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          description: "The health check of the service {{ $labels.job }} failed"

示例：HTTP 5xx 错误率过高时告警 #

你也可以监控 HTTP 错误率，来作为接口探活的一个补充。比如，如果 HTTP 5xx 错误率超过 5% 时触发告警：

      - alert: HighErrorRate
        expr: rate(http_requests_total{status=~"5..", job="myapp"}[5m]) / rate(http_requests_total{job="myapp"}[5m]) * 100 > 5
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          description: "More than 5% of HTTP requests have failed (status code 5xx)"

5. 使用 Kubernetes 探针（Liveness/Readiness） #

如果你的应用部署在 Kubernetes 上，可以利用 Kubernetes 提供的 Liveness Probe 和 Readiness Probe 来监控应用的健康状态。

Liveness Probe：判断应用是否仍然活着。如果此探针失败，Kubernetes 会重启容器。
Readiness Probe：判断应用是否准备好接受流量。如果此探针失败，Kubernetes 会停止向该 Pod 分配流量。

在 deployment.yaml 中，你可以定义如下探针：

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 10

6. 总结 #

通过以下几步，你可以实现接口探活监控：

暴露健康检查端点：确保应用提供一个健康检查 API，返回服务的健康状态。
暴露健康检查指标：将健康检查状态暴露为 Prometheus 可监控的指标。
Prometheus 查询：使用 PromQL 查询健康检查的状态。
设置告警规则：当健康检查失败或错误率过高时，触发告警。
Kubernetes 探针：如果在 Kubernetes 中部署，使用 Liveness 和 Readiness 探针监控 Pod 的健康状态。

结合以上策略，你可以实现强大的接口探活监控，确保你的服务始终健康可用。

一个微服务的业务，流量通过外部进入集群内部的过程 #

在微服务架构中，流量从外部进入集群并通过内部服务进行处理的过程，通常包括以下几个步骤：外部流量的接入、入口控制、路由和负载均衡、以及服务间的调用。下面是详细的流程：

1. 外部流量的接入 #

外部流量一般通过以下方式进入 Kubernetes 集群内部：

Ingress Controller：Kubernetes 提供了 Ingress 资源来管理 HTTP 和 HTTPS 流量。Ingress Controller 是处理这些流量的组件，通常结合负载均衡器（如 Nginx、Traefik 或 HAProxy）来将流量引导到集群内部的服务。
Load Balancer：通过外部负载均衡器（如云提供商的 ELB）将流量路由到 Kubernetes 集群中。负载均衡器将流量分发到不同的入口服务（通常是 Ingress Controller 或 Kubernetes 服务）。

例如，在 Kubernetes 集群上配置一个 Ingress 资源：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: my-app-ingress
spec:
  rules:
  - host: myapp.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: my-service
            port:
              number: 80

2. Ingress Controller 处理流量 #

Ingress Controller 监听到外部流量后，根据 Ingress 资源的定义，将流量转发到对应的内部服务。Ingress Controller 负责对流量进行路由、SSL/TLS 终止（即加密流量的解密）、负载均衡等操作。

负载均衡：Ingress Controller 会根据 Ingress 配置进行负载均衡，将流量均匀分发到对应的后端服务。
TLS 终止：Ingress Controller 可以配置为支持 HTTPS，进行 SSL/TLS 终止，确保流量的加密和解密。

3. 服务发现与流量路由 #

流量通过 Ingress Controller 后，通常会进入某个内部服务。这些服务在 Kubernetes 中是通过 Service 资源进行暴露的，Service 提供了服务发现的功能，并通过 DNS 或 IP 进行内部路由。

Service：Kubernetes 中的 Service 是一组 Pod 的抽象，通过 ClusterIP、NodePort 或 LoadBalancer 方式暴露服务。

例如，一个简单的 Service 配置：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080

4. 内部流量的路由与负载均衡 #

内部流量的路由和负载均衡可以由以下几个组件完成：

Kubernetes Service：Kubernetes 的 ClusterIP 服务为流量提供自动的负载均衡。它会将流量分发到匹配的 Pod，确保流量均匀分配。
Service Mesh（例如 Istio、Linkerd）：在更复杂的微服务架构中，使用 Service Mesh 提供更加细粒度的流量控制、可观察性、限流、熔断等功能。Service Mesh 会帮助你在微服务之间进行安全、高效的流量管理。

5. 服务间通信 #

在微服务架构中，内部服务（如 A 服务调用 B 服务）需要通过 Service 名称进行通信。这通常通过 DNS 实现，Kubernetes 会为每个服务提供 DNS 解析。

例如，A 服务需要调用 B 服务，A 服务只需要使用 B 服务的 DNS 名称：

curl http://my-b-service.default.svc.cluster.local

如果你使用 Service Mesh，还可以定义更加复杂的路由规则，例如基于路径或请求头的路由。

6. 安全控制与认证 #

在微服务中，尤其是在多服务之间的通信中，通常会需要对流量进行安全控制，如身份验证和授权。可以通过以下几种方式来实现：

API Gateway：可以使用 API Gateway 作为外部流量的入口，负责处理认证、授权等功能。
Service Mesh：Service Mesh（如 Istio）可以提供 mTLS（相互 TLS 认证）来保护服务之间的通信，确保只有经过认证的服务才能访问其他服务。

7. 监控与日志收集 #

在整个流量进入和处理的过程中，监控和日志收集非常重要。Prometheus、Grafana、Jaeger、Elasticsearch 等工具常用于微服务架构中进行全链路监控、日志分析和性能追踪。

Prometheus：用于收集和监控服务的各种指标（如请求数、错误率、响应时间等）。
Jaeger：用于分布式追踪，查看请求在多个微服务之间流转的情况。
Fluentd/ELK Stack：用于收集和分析日志，帮助排查问题和监控服务的健康状态。

8. 总结 #

流量从外部进入 Kubernetes 集群内部，通常的流程如下：

外部流量进入：外部流量通过负载均衡器、Ingress Controller 等进入 Kubernetes 集群。
路由与负载均衡：Ingress Controller 依据 Ingress 规则将流量路由到相应的服务。
服务发现与请求转发：Kubernetes Service 通过 DNS 进行服务发现，并将请求转发到匹配的 Pod。
服务间通信：微服务通过 Kubernetes 的 Service 进行通信，Service Mesh 可以提供更加灵活的流量管理。
安全控制与监控：通过 API Gateway、Service Mesh 和监控工具，确保服务间的安全、可靠性和可观测性。

通过这种流量进入和内部处理的流程，微服务架构能够高效、可靠地处理外部流量，并提供服务之间的安全、可扩展通信。

ELK/fluentd 怎么收集pod的日志 #

在 Kubernetes 集群中，收集 Pod 的日志可以通过 ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana） 或 Fluentd 来实现。以下是如何使用 ELK 和 Fluentd 来收集和处理 Kubernetes Pod 日志的方案。

1. 使用 Fluentd 收集 Pod 日志 #

Fluentd 是一个开源的日志收集和处理工具，能够将日志从多个来源（如 Pod）收集，并将它们推送到不同的后端系统（如 Elasticsearch、Kafka、HDFS 等）。

步骤： #

安装 Fluentd DaemonSet： Fluentd 在 Kubernetes 中通常作为 DaemonSet 部署，这样它可以在每个节点上运行，并收集该节点上所有 Pod 的日志。你可以通过以下步骤部署 Fluentd。

创建一个 Fluentd 配置文件 fluentd-configmap.yaml：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
  namespace: kube-system
data:
  fluentd.conf: |
    <source>
      @type tail
      format json
      path /var/log/containers/*.log
      pos_file /var/log/fluentd.pos
      tag kube.*
    </source>

    <match kube.**>
      @type elasticsearch
      host elasticsearch.example.com
      port 9200
      logstash_format true
      flush_interval 5s
    </match>

这个配置文件做了以下几件事情：

它从 /var/log/containers/*.log 读取容器日志。
使用 tail 插件实时获取日志数据。
将日志数据转发到 Elasticsearch（elasticsearch.example.com:9200）进行存储。

创建 Fluentd DaemonSet：创建一个 Fluentd DaemonSet 使其在所有节点上运行，并将日志数据发送到 Elasticsearch。

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: fluentd
  template:
    metadata:
      labels:
        app: fluentd
    spec:
      containers:
        - name: fluentd
          image: fluent/fluentd:v1.12-debian-1.0
          volumeMounts:
            - name: fluentd-config
              mountPath: /fluentd/etc
      volumes:
        - name: fluentd-config
          configMap:
            name: fluentd-config

访问和查询日志：通过 Elasticsearch 存储的日志，您可以使用 Kibana 来访问和查询日志。Kibana 提供了丰富的日志查询、过滤和可视化功能。

Fluentd 处理日志的流程： #

收集：Fluentd 会从 /var/log/containers/*.log 中收集容器日志。
解析和过滤：Fluentd 可能会解析日志并根据标签（例如 kube.*）进行筛选和过滤。
传输：日志会被发送到 Elasticsearch 或其他后端存储。
展示：通过 Kibana 等工具进行日志的展示和查询。

2. 使用 ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）收集 Pod 日志 #

ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是日志管理的经典工具，广泛应用于收集、分析和可视化日志数据。

步骤： #

安装 Elasticsearch：你需要先部署 Elasticsearch，用于存储日志数据。可以通过 Helm 或 YAML 文件进行安装。
示例安装 Elasticsearch：
```
helm install elasticsearch elastic/elasticsearch
```
安装 Logstash（可选）： Logstash 可以用来接收来自 Fluentd 的日志数据，并进行处理（例如解析和过滤）。如果你已经通过 Fluentd 直接将日志发送到 Elasticsearch，可以跳过这个步骤。
安装 Logstash：
```
helm install logstash elastic/logstash
```
配置 Fluentd 转发日志到 Elasticsearch：你可以将 Fluentd 配置为将日志发送到 Elasticsearch，如前述步骤中所述。Fluentd 作为一个轻量级的日志收集器，在集群中处理日志转发，能够与 Logstash 和 Elasticsearch 集成。
使用 Kibana 查询日志：使用 Kibana 连接到 Elasticsearch，创建索引并进行日志查询。Kibana 提供了强大的日志分析和可视化功能，可以根据需求创建仪表盘，监控应用程序和 Kubernetes 集群的运行状况。

3. 通过 Fluentd 与 ELK 集成 #

Fluentd 可以与 ELK Stack 集成，作为日志收集的前端工具，负责将日志从 Kubernetes 集群中的 Pod 转发到 Elasticsearch。

配置示例： #

Fluentd 配置：例如，将 Kubernetes 的日志通过 Fluentd 转发到 Elasticsearch。

<match kubernetes.**>
  @type elasticsearch
  host elasticsearch.example.com
  port 9200
  logstash_format true
  flush_interval 5s
  index_name fluentd-logs
</match>

Elasticsearch 存储： Fluentd 会将日志传送到 Elasticsearch，ES 会将日志数据存储在指定的索引中（如 fluentd-logs）。
Kibana 可视化：在 Kibana 中，你可以使用索引模式来查看和分析日志。你可以创建图表、仪表盘和报警规则来分析和监控日志。

4. 总结 #

Fluentd 收集日志：Fluentd 是一个强大的日志收集工具，可以通过配置 DaemonSet 部署在 Kubernetes 集群中，收集并转发容器日志到 Elasticsearch 或其他存储系统。
ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）：作为日志存储和可视化工具，ELK Stack 可以与 Fluentd 配合使用，将日志收集、存储和分析的功能结合在一起。
Kubernetes 集群日志收集：通过 Fluentd 收集 Kubernetes Pod 的日志，然后推送到 Elasticsearch 存储，最后使用 Kibana 来查询和展示这些日志。

这种组合提供了一种完整的日志收集和分析解决方案，能够帮助你高效地监控和排查 Kubernetes 集群中的应用日志。

pod的标准输出日志在这哪 #

Pod 的标准输出日志通常存储在 Kubernetes 节点上的容器日志文件中，而不是与网络相关的环境变量中。

在 Kubernetes 中，每个容器的日志都被保存为文件，这些日志文件通常存储在以下路径：

Pod 标准输出日志路径 #

日志文件通常存储在节点的 /var/log/containers/ 目录中。具体路径格式如下：

/var/log/containers/<pod-name>_<namespace>_<container-name>-<container-id>.log

例如，如果你有一个名为 my-pod，在 default 命名空间下，容器名称是 my-container 的 Pod，那么容器的日志文件可能会是：

/var/log/containers/my-pod_default_my-container-<container-id>.log

如何查看 Pod 的标准输出日志 #

你可以使用 kubectl logs 命令直接查看 Pod 的日志：

kubectl logs <pod-name> -n <namespace>

如果 Pod 中有多个容器，可以使用 -c 参数指定容器：

kubectl logs <pod-name> -n <namespace> -c <container-name>

日志收集与存储 #

在生产环境中，日志通常不会仅保留在本地磁盘上，而是通过日志收集工具（如 Fluentd、ELK Stack 等）进行集中化管理和存储。这些工具能够将日志从各个节点收集并发送到后端存储（如 Elasticsearch）中，方便日后查询和分析。

总结 #

Pod 的标准输出日志 通常存储在 /var/log/containers/ 目录中。
使用 kubectl logs 命令可以直接查看 Pod 的日志。
如果你使用日志收集系统（如 Fluentd、ELK Stack），日志会被转发到集中式存储中进行管理和查询。

如果你有特定的日志收集配置，日志可能通过其他方式（如 Fluentd）发送到集中式日志平台。

排查cpu使用率过高 linux #

1. 查看当前 CPU 使用情况 #

2. 使用 ps 查看具体进程 #

3. 检查系统负载 #

4. 查看硬件性能 #

5. 查看 I/O 和进程状态 #

6. 检查系统日志 #

7. 分析具体进程 #

8. 检查僵尸进程 #

9. 优化配置 #

10. 检查是否有恶意软件 #

排查内存使用率过高 linux #

1. 查看系统内存使用情况 #

2. 使用 top 或 htop 查看内存占用进程 #

3. 使用 ps 查看内存使用的前几个进程 #

4. 查看内存的具体细节（vmstat） #

5. 查看交换空间的使用情况 #

6. 检查是否有内存泄漏 #

7. 使用 smem 查看内存使用情况 #

8. 查看缓存和缓冲区的使用情况 #

9. 分析内存的分配情况（/proc/meminfo） #

10. 检查进程的内存使用情况（pmap） #

11. 检查系统的 OOM (Out of Memory) 事件 #

12. 使用 lsof 查找打开的文件 #

13. 内存优化和限制 #

echo “#/dev/mapper/vg–docker-lvapp /apps xfs rw,pquota 0 0” » /etc/fstab，pquota 啥意思 不加这个参数会导致docker容器根磁盘限额失效吗，或者说导致docker起不来 导致kubelet起不来 #

1. 配额的作用 #

2. 不加 pquota 会有什么影响？ #

3. 可能的风险 #

4. 总结 #

1. 检查挂载是否正确 #

2. 检查磁盘配额是否启用 #

3. 检查系统日志 #

4. 检查 Docker 和 Kubelet 配置 #

5. 确认磁盘是否满 #

6. 尝试移除 pquota 选项 #

7. 重新启动 Docker 和 Kubelet #

修改calico的默认的vxlan的端口号 #

1. 修改 Calico 配置 #

方式一：使用 calicoctl 修改 VXLAN 端口 #

方式二：通过 Kubernetes ConfigMap 修改 #

2. 验证配置 #

3. 注意事项 #

修改 Felix 配置来更改 VXLAN 端口号 #

总结 #

没有启用配额，但docker的daemon.json的opt有限制磁盘大小的参数，docker起不来的吧 #

1. daemon.json 配置示例 #

2. 可能的错误 #

3. 如何避免 Docker 启动失败 #

4. 解决方法 #

5. 排查 Docker 启动问题 #

单etcd单master拓展为3master3etcd，master节点挂上vip，做高可用，证书重新生成，etcd之前数据保留 #

1. 准备工作 #

2. 部署 3 Master 节点 #

2.1. 配置 VIP #

2.2. 安装 kubeadm 和 Kubernetes #

2.3. 加入新 Master 节点到集群 #

2.4. 升级 API Server 以支持多个 Master 节点 #

3. 部署 3 ETCD 节点 #

3.1. ETCD 高可用配置 #

3.2. 修改 Kubernetes 配置来使用 3 节点 ETCD 集群 #

4. 更新证书 #

4.1. 备份现有证书 #

4.2. 重新生成证书 #

4.3. 重新部署 Kubernetes 组件 #

5. 恢复 ETCD 数据 #

6. 验证集群 #

总结 #

#

跨网段的机器组成k8s集群，不同网段机器上的pod之间无法相互访问，用calico的vxlan模式，修改默认的vxlan的端口号，因为之前的4789被物理网关设备占用了 #

步骤 1: 修改 Felix 配置（修改 VXLAN 端口） #

1.1. 查看当前的 Felix 配置 #

1.2. 创建或修改 Felix 配置 #

1.3. 重启 Calico 节点 #

步骤 2: 修改 Kubernetes API Server 和节点配置 #

2.1. 更新 API Server 配置 #

2.2. 更新防火墙和网络规则 #

步骤 3: 验证配置 #

总结 #

envoy的版本过低导致流量被拦截，升级版本解决了 #

2. 使用 `ps` 查看具体进程 #

2. 使用 `top` 或 `htop` 查看内存占用进程 #

3. 使用 `ps` 查看内存使用的前几个进程 #

4. 查看内存的具体细节（`vmstat`） #

7. 使用 `smem` 查看内存使用情况 #

9. 分析内存的分配情况（`/proc/meminfo`） #

10. 检查进程的内存使用情况（`pmap`） #

12. 使用 `lsof` 查找打开的文件 #

echo “#/dev/mapper/vg–docker-lvapp /apps xfs rw,pquota 0 0” » /etc/fstab，pquota 啥意思不加这个参数会导致docker容器根磁盘限额失效吗，或者说导致docker起不来导致kubelet起不来 #

2. 不加 `pquota` 会有什么影响？ #

6. 尝试移除 `pquota` 选项 #

方式一：使用 `calicoctl` 修改 VXLAN 端口 #

1. `daemon.json` 配置示例 #