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一、监控 Pod 的 CPU/内存使用率的方法

1. 使用 kubectl top 命令（临时检查）

# 查看所有 Pod 的资源使用率（需安装 Metrics Server）
kubectl top pods --all-namespaces
​
# 查看指定命名空间的 Pod
kubectl top pods -n <namespace>
​
# 查看单个 Pod 的详细指标
kubectl top pod <pod-name> -n <namespace>

2. 通过 Metrics Server 获取数据

• 安装 Metrics Server（集群级监控核心组件）：

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

• 查询 Pod 资源使用率：

  # 查看 Pod 列表并按 CPU 排序kubectl get pods --sort-by=cpu
​# 获取指定 Pod 的详细资源使用率kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace> | grep -E "^Resource|cpu|memory"

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二、配置 Prometheus + Grafana 监控（长期可视化方案）

1. 部署 Prometheus（数据采集）

# 创建 Prometheus 配置文件 `prometheus.yaml`
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:name: prometheusnamespace: monitoring
spec:serviceAccountName: prometheusstorage:configMap:name: prometheus-storagescrape_configs:- jobName: 'kubernetes-pods'kubernetes_sd_configs:- role: podrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]action: keepregex: my-app.*

2. 部署 Grafana（可视化界面）

# 创建 Grafana 配置文件 `grafana.yaml`
apiVersion: 1
kind: ConfigMap
metadata:name: grafana-datasourcesnamespace: monitoring
data:grafana.ini: |[datasources][datasources.prometheus]name = Prometheustype = prometheusurl = http://prometheus-server.monitoring.svc.cluster.local:9090
​
# 部署 Grafana
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/grafana/grafana/master/k8s/deployments.yaml

3. 访问 Grafana 并配置监控面板

1. 获取 Grafana 服务地址：

   kubectl get svc -n monitoring grafana --output=jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].hostname}'

2. 登录 Grafana（默认账号密码：admin/admin），添加 Prometheus 数据源。

3. 创建 Pod 监控仪表盘： • 添加新面板，选择 Prometheus 作为数据源。 • 查询语句：

     # CPU 使用率（按 Pod 名称分组）sum by (pod_name) (container_cpu_usage_seconds_total{container="app"} / 10^9)
   ​# 内存使用率（按 Pod 名称分组）sum by (pod_name) (container_memory_usage_bytes_total{container="app"} / 1024^3)

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三、关键配置与优化

1. Prometheus 抓取 Pod 指标

• 启用 Pod 级别监控：

# 在 Prometheus 配置中添加以下内容
scrape_configs:- job_name: 'kubernetes-pods'kubernetes_sd_configs:- role: pod

• 通过标签过滤特定 Pod：

# 监控名称包含 "my-app" 的 Pod
sum by (pod_name) (container_cpu_usage_seconds_total{container="app", pod_name=~"my-app.*"})

2. Grafana 仪表盘优化

• 自动刷新：设置面板刷新间隔为 10s。

• 预警规则：

• CPU 高负载（示例）： promql rate(container_cpu_usage_seconds_total{container="app"}[5m]) > 0.8

• 内存不足（示例）： promql container_memory_usage_bytes_total{container="app"} > 1024*1024*512 # 512MB

3. 资源限制与成本控制

• 为 Prometheus 设置资源限制：

limits:cpu: '1'memory: '2Gi'

• 启用持久化存储（根据需求选择）：

storage:persistentVolumeClaim:claimName: prometheus-pvc

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四、验证监控效果

1. 检查 Prometheus 数据：

   curl http://prometheus-server.monitoring.svc.cluster.local:9090/api/v1/query?query=sum(container_cpu_usage_seconds_total%7Bcontainer%3D%22app%22%7D)

2. 在 Grafana 中验证面板：

         • 确保 Pod 的 CPU/内存曲线随负载变化实时更新。
         • 测试预警规则是否触发。

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五、常见问题排查

现象	解决方案
Prometheus 无数据	1. 检查 Metrics Server 是否正常运行 2. 确认 Prometheus 配置中的 kubernetes_sd_configs 正确指向 Pod
Grafana 无法连接 Prometheus	1. 检查防火墙规则 2. 确认 Prometheus 服务端口 9090 开放 3. 验证 RBAC 权限（Grafana 需要访问 Prometheus）
数据延迟	调整 Prometheus 抓取间隔（默认 10s）或增加历史数据保留时间。

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总结

通过 Prometheus + Grafana 可以实现：

• 实时监控：Pod 级 CPU/内存使用率可视化。

• 智能告警：基于阈值自动触发通知（集成 Alertmanager）。

• 历史分析：长期资源消耗趋势分析。

• 成本优化：根据监控数据调整 Pod 数量和资源配额。