容器健康检查和监控：云计算原理与技术成果

1.容器健康检查

K8s服务健康检查从两个维度进行，分别为就绪状态检查(readiness)和存活状态检查(liveness)，支持进行三种类型的探测:HTTP、Command和TCP。

Readiness探针旨在让K8s知道用户的应用何时准备好流量服务。K8s确保Readiness探针检测通过，然后允许服务将流量发送到Pod。如果Readiness探针开始失败，K8s将停止向该容器发送流量，直到它通过。

Liveness探针让K8s知道用户的应用程序是活着还是死了。如果应用程序还活着，那么K8s就不用管了。如果应用程序已经死了，K8s将删除Pod并启动一个新的应用程序。

2.容器监控

人们习惯于在两个层次监控:应用以及运行它们的主机。现在由于容器处在中间层，以及K8s本身也需要监控，因此有4个不同的组件需要监控并且搜集度量信息。

1)Cadvisor＋InfluxDB＋Grafana

一个简单的跨多主机的监控系统Cadvisor，将数据写入InfluxDB，InfluxDB是时序数据库提供数据的存储，存储在指定的目录下；而Grafana提供了Web控制台，自定义查询指标，从InfluxDB查询数据并展示。

2)Heapster＋InfluxDB＋Grafana(www.xing528.com)

Heapster是一个收集者，将每个Node上的Cadvisor的数据进行汇总，然后导到Influx-DB，支持从Cluster、Node、Pod的各个层面提供详细的资源使用情况。

Heapster:在K8s集群中获取Metrics和事件数据，写入InfluxDB。Heapster收集的数据比CacAdvisor多，而且存储在InfluxDB的也少。

InfluxDB:时序数据库，提供数据的存储，存储在指定的目录下。

Grafana:提供了Web控制台，自定义查询指标，从InfluxDB查询数据，并展示。

3)Prometheus＋Grafana

Prometheus是个集DB、Graph、Statistics、Alert于一体的监控工具。提供多维数据模型(时序列数据由Metric名和一组key/value组成)和在多维度上灵活的查询语言(PromQl)，提供了很高的写入和查询性能。对内存占用量大，不依赖分布式存储，单主节点工作，所以不具有高可用性，支持pull/push两种时序数据采集方式。

考虑到Prometheus在扩展性和高可用方面的缺点，在超大规模应用时可以考察下Thanos这样的面向解决Prometheus的长时间数据存储与服务高可用解决方案的开源项目:https://github.com/improbable－eng/thanos。