prometheus监控kubernetes

部署Prometheus

在Kubernetes下部署Prometheus

使用ConfigMaps管理应用配置

当使用Deployment管理和部署应用程序时，用户可以方便了对应用进行扩容或者缩容，从而产生多个Pod实例。为了能够统一管理这些Pod的配置信息，在Kubernetes中可以使用ConfigMaps资源定义和管理这些配置，并且通过环境变量或者文件系统挂载的方式让容器使用这些配置。

这里将使用ConfigMaps管理Prometheus的配置文件，创建prometheus-config.yml文件，并写入以下内容：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval:     15s 
      evaluation_interval: 15s
    scrape_configs:
      - job_name: 'prometheus'
        static_configs:
        - targets: ['localhost:9090']

使用kubectl命令行工具，在命名空间default创建ConfigMap资源：

kubectl create -f prometheus-config.yml
configmap "prometheus-config" created

使用Deployment部署Prometheus

当ConfigMap资源创建成功后，我们就可以通过Volume挂载的方式，将Prometheus的配置文件挂载到容器中。 这里我们通过Deployment部署Prometheus Server实例，创建prometheus-deployment.yml文件，并写入以下内容:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
  labels:
    app: prometheus
spec:
  ports:
  - name: prometheus
    protocol: TCP
    port: 9090
    targetPort: 9090
    nodePort: 30090
  selector:
    app: prometheus
  type: NodePort
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
  labels:
    app: prometheus
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus:v2.45.1
        command:
        - "/bin/prometheus"
        args:
        - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
        ports:
        - containerPort: 9090
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: "/etc/prometheus"
          name: prometheus-config
      volumes:
      - name: prometheus-config
        configMap:
          name: prometheus-config

该文件中分别定义了Service和Deployment，Service类型为NodePort，这样我们可以通过虚拟机IP和端口访问到Prometheus实例。为了能够让Prometheus实例使用ConfigMap中管理的配置文件，这里通过volumes声明了一个磁盘卷。并且通过volumeMounts将该磁盘卷挂载到了Prometheus实例的/etc/prometheus目录下。
使用以下命令创建资源，并查看资源的创建情况：

$ kubectl apply -f prometheus-deployment.yml
service/prometheus created
deployment.apps/prometheus created

lulin@guokang-yuankun MINGW64 ~/Desktop/prometheus
$ kubectl get pod
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-5b6d6cff89-44bff   1/1     Running   0          12s

lulin@guokang-yuankun MINGW64 ~/Desktop/prometheus
$ kubectl get svc
NAME            TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
prometheus      NodePort    10.108.250.141   <none>        9090:30090/TCP   15s

至此，我们可以通过IP地址和端口30090访问到Prometheus的服务。

Kubernetes下的服务发现

目前为止，我们已经能够在Kubernetes下部署一个简单的Prometheus实例，不过当前来说它并不能发挥其监控系统的作用，除了Prometheus，暂时没有任何的监控采集目标。在第7章中，我们介绍了Prometheus的服务发现能力，它能够与通过与“中间代理人“的交互，从而动态的获取需要监控的目标实例。而在Kubernetes下Prometheus就是需要与Kubernetes的API进行交互，从而能够动态的发现Kubernetes中部署的所有可监控的目标资源。

Kubernetes的访问授权

为了能够让Prometheus能够访问收到认证保护的Kubernetes API，我们首先需要做的是，对Prometheus进行访问授权。在Kubernetes中主要使用基于角色的访问控制模型(Role-Based Access Control)，用于管理Kubernetes下资源访问权限。首先我们需要在Kubernetes下定义角色（ClusterRole），并且为该角色赋予相应的访问权限。同时创建Prometheus所使用的账号（ServiceAccount），最后则是将该账号与角色进行绑定（ClusterRoleBinding）。这些所有的操作在Kubernetes同样被视为是一系列的资源，可以通过YAML文件进行描述并创建，这里创建prometheus-rbac-setup.yml文件，并写入以下内容：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes
  - nodes/proxy
  - services
  - endpoints
  - pods
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups:
  - extensions
  resources:
  - ingresses
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
  verbs: ["get"]
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: default
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: default

其中需要注意的是ClusterRole是全局的，不需要指定命名空间。而ServiceAccount是属于特定命名空间的资源。通过kubectl命令创建RBAC对应的各个资源：

kubectl apply -f prometheus-rbac-setup.yml 
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
serviceaccount/prometheus unchanged
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created

在完成角色权限以及用户的绑定之后，就可以指定Prometheus使用特定的ServiceAccount创建Pod实例。修改prometheus-deployment.yml文件，并添加serviceAccountName和serviceAccount定义：

spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      serviceAccountName: prometheus
      serviceAccount: prometheus

通过kubectl apply对Deployment进行变更升级：

$ kubectl apply -f prometheus-deployment.yml 
service/prometheus unchanged
deployment.apps/prometheus configured

指定ServiceAccount创建的Pod实例中，会自动将用于访问Kubernetes API的CA证书以及当前账户对应的访问令牌文件挂载到Pod实例的/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/目录下，可以通过以下命令进行查看：

$ kubectl exec -it prometheus-595b89ddfc-8hv26 -- sh
/prometheus $
/prometheus $ ls /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/
ca.crt     namespace  token
/prometheus $

服务发现

在Kubernetes下，Promethues通过与Kubernetes API集成目前主要支持5种服务发现模式，分别是：Node、Service、Pod、Endpoints、Ingress。

通过kubectl命令行，可以方便的获取到当前集群中的所有节点信息：

kubectl get nodes -o wide

为了能够让Prometheus能够获取到当前集群中所有节点的信息，在Promtheus的配置文件中，我们添加如下Job配置：

- job_name: 'kubernetes-nodes'
  tls_config:
    ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
  bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
  kubernetes_sd_configs:
  - role: node

通过指定kubernetes_sd_config的模式为node，Prometheus会自动从Kubernetes中发现到所有的node节点并作为当前Job监控的Target实例。如下所示，这里需要指定用于访问Kubernetes API的ca以及token文件路径。

对于Ingress，Service，Endpoints, Pod的使用方式也是类似的，下面给出了一个完整Prometheus配置的示例：

apiVersion: v1
data:
  prometheus.yml: |-
    global:
      scrape_interval:     15s 
      evaluation_interval: 15s
    scrape_configs:
    - job_name: 'kubernetes-nodes'
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
    - job_name: 'kubernetes-service'
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: service
    - job_name: 'kubernetes-endpoints'
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints
    - job_name: 'kubernetes-ingress'
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: ingress
    - job_name: 'kubernetes-pods'
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config  

更新Prometheus配置文件，并重建Prometheus实例：

$ kubectl apply -f prometheus-config.yml
configmap/prometheus-config configured  

$ kubectl delete -f prometheus-deployment.yml 
service "prometheus" deleted
deployment.apps "prometheus" deleted

$ kubectl apply -f prometheus-deployment.yml
service/prometheus created
deployment.apps/prometheus created

Prometheus使用新的配置文件重建之后，打开Prometheus UI，通过Service Discovery页面可以查看到当前Prometheus通过Kubernetes发现的所有资源对象了：

目前为止，我们已经能够通过Prometheus自动发现Kubernetes集群中的各类资源以及其基本信息。不过，如果现在查看Promtheus的Target状态页面，结果可能会让人不太满意：

虽然Prometheus能够自动发现所有的资源对象，并且将其作为Target对象进行数据采集。 但并不是所有的资源对象都是支持Promethues的，并且不同类型资源对象的采集方式可能是不同的。因此，在实际的操作中，我们需要有明确的监控目标，并且针对不同类型的监控目标设置不同的数据采集方式。

接下来，我们将利用Promtheus的服务发现能力，实现对Kubernetes集群的全面监控。

监控Kubernetes集群

使用Prometheus监控Kubernetes集群

Promtheus在Kubernetes下的服务发现能力，并且通过kubernetes_sd_config实现了对Kubernetes下各类资源的自动发现。利用Promethues提供的服务发现能力，实现对Kubernetes集群以及其中部署的各类资源的自动化监控。

下表中，梳理了监控Kubernetes集群监控的各个维度以及策略：

目标	服务发现模式	监控方法	数据源
从集群各节点kubelet组件中获取节点kubelet的基本运行状态的监控指标	node	白盒监控	kubelet
从集群各节点kubelet内置的cAdvisor中获取，节点中运行的容器的监控指标	node	白盒监控	kubelet
从部署到各个节点的Node Exporter中采集主机资源相关的运行资源	node	白盒监控	node exporter
对于内置了Promthues支持的应用，需要从Pod实例中采集其自定义监控指标	pod	白盒监控	custom pod
获取API Server组件的访问地址，并从中获取Kubernetes集群相关的运行监控指标	endpoints	白盒监控	api server
获取集群中Service的访问地址，并通过Blackbox Exporter获取网络探测指标	service	黑盒监控	blackbox exporter
获取集群中Ingress的访问信息，并通过Blackbox Exporter获取网络探测指标	ingress	黑盒监控	blackbox exporter

从Kubelet获取节点运行状态

Kubelet组件运行在Kubernetes集群的各个节点中，其负责维护和管理节点上Pod的运行状态。kubelet组件的正常运行直接关系到该节点是否能够正常的被Kubernetes集群正常使用。

基于Node模式，Prometheus会自动发现Kubernetes中所有Node节点的信息并作为监控的目标Target。 而这些Target的访问地址实际上就是Kubelet的访问地址，并且Kubelet实际上直接内置了对Promtheus的支持。

修改prometheus.yml配置文件，并添加以下采集任务配置：

  - job_name: 'kubernetes-kubelet'
    scheme: https
    tls_config:
      ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
    bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
    kubernetes_sd_configs:
    - role: node
    relabel_configs:
    - action: labelmap
      regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)

这里使用Node模式自动发现集群中所有Kubelet作为监控的数据采集目标，同时通过labelmap步骤，将Node节点上的标签，作为样本的标签保存到时间序列当中。

重新加载promethues配置文件，并重建Promthues的Pod实例后，查看kubernetes-kubelet任务采集状态:

Get "https://192.168.65.3:10250/metrics": tls: failed to verify certificate: x509: cannot validate certificate for 192.168.65.3 because it doesn't contain any IP SANs

这是由于当前使用的ca证书中，并不包含192.168.65.3的地址信息。为了解决该问题，第一种方法是直接跳过ca证书校验过程，通过在tls_config中设置 insecure_skip_verify为true即可。 这样Promthues在采集样本数据时，将会自动跳过ca证书的校验过程，从而从kubelet采集到监控数据：

  - job_name: 'kubernetes-kubelet'
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        insecure_skip_verify: true
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)

第二种方式，不直接通过kubelet的metrics服务采集监控数据，而通过Kubernetes的api-server提供的代理API访问各个节点中kubelet的metrics服务，如下所示：

  - job_name: 'kubernetes-kubelet'
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
      - target_label: __address__
        replacement: kubernetes.default.svc:443
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
        regex: (.+)
        target_label: __metrics_path__
        replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics

通过relabeling，将从Kubernetes获取到的默认地址__address__替换为kubernetes.default.svc:443。同时将__metrics_path__替换为api-server的代理地址/api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics。

从Kubelet获取节点容器资源使用情况　　

各节点的kubelet组件中除了包含自身的监控指标信息以外，kubelet组件还内置了对cAdvisor的支持。cAdvisor能够获取当前节点上运行的所有容器的资源使用情况，通过访问kubelet的/metrics/cadvisor地址可以获取到cadvisor的监控指标，因此和获取kubelet监控指标类似，这里同样通过node模式自动发现所有的kubelet信息，并通过适当的relabel过程，修改监控采集任务的配置。 与采集kubelet自身监控指标相似，这里也有两种方式采集cadvisor中的监控指标：

方式一：直接访问kubelet的/metrics/cadvisor地址，需要跳过ca证书认证：

    - job_name: 'kubernetes-cadvisor'
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        insecure_skip_verify: true
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
        regex: (.+)
        target_label: __metrics_path__
        replacement: metrics/cadvisor
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)

方式二：通过api-server提供的代理地址访问kubelet的/metrics/cadvisor地址：

    - job_name: 'kubernetes-cadvisor'
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      kubernetes_sd_configs:
      - role: node
      relabel_configs:
      - target_label: __address__
        replacement: kubernetes.default.svc:443
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
        regex: (.+)
        target_label: __metrics_path__
        replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)

使用NodeExporter监控集群资源使用情况

为了能够采集集群中各个节点的资源使用情况，我们需要在各节点中部署一个Node Exporter实例。在本章的“部署Prometheus”小节，我们使用了Kubernetes内置的控制器之一Deployment。Deployment能够确保Prometheus的Pod能够按照预期的状态在集群中运行，而Pod实例可能随机运行在任意节点上。而与Prometheus的部署不同的是，对于Node Exporter而言每个节点只需要运行一个唯一的实例，此时，就需要使用Kubernetes的另外一种控制器Daemonset。顾名思义，Daemonset的管理方式类似于操作系统中的守护进程。Daemonset会确保在集群中所有（也可以指定）节点上运行一个唯一的Pod实例。

创建node-exporter-daemonset.yml文件，并写入以下内容：

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node-exporter
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: node-exporter
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/scrape: 'true'
        prometheus.io/port: '9100'
        prometheus.io/path: '/metrics'
      labels:
        app: node-exporter
    spec:
      containers:
      - image: prom/node-exporter
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: node-exporter
        ports:
        - containerPort: 9100
          hostPort: 9100
          name: scrape
      hostNetwork: true
      hostPID: true

由于Node Exporter需要能够访问宿主机，因此这里指定了hostNetwork和hostPID，让Pod实例能够以主机网络以及系统进程的形式运行。同时YAML文件中也创建了NodeExporter相应的Service。这样通过Service就可以访问到对应的NodeExporter实例。

kubectl apply -f node-exporter-daemonset.yml 
daemonset.apps/node-exporter created

查看Daemonset以及Pod的运行状态

kubectl get daemonsets
NAME            DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
node-exporter   1         1         1       1            1           <none>          93s

由于Node Exporter是以主机网络的形式运行，因此直接访问主机IP加上Pod的端口即可访问当前节点上运行的Node Exporter实例:

curl ip:9100/metrics

目前为止，通过Daemonset的形式将Node Exporter部署到了集群中的各个节点中。接下来，我们只需要通过Prometheus的pod服务发现模式，找到当前集群中部署的Node Exporter实例即可。 需要注意的是，由于Kubernetes中并非所有的Pod都提供了对Prometheus的支持，有些可能只是一些简单的用户应用，为了区分哪些Pod实例是可以供Prometheus进行采集的，这里我们为Node Exporter添加了注解：

prometheus.io/scrape: 'true'

由于Kubernetes中Pod可能会包含多个容器，还需要用户通过注解指定用户提供监控指标的采集端口：

prometheus.io/port: '9100'

而有些情况下，Pod中的容器可能并没有使用默认的/metrics作为监控采集路径，因此还需要支持用户指定采集路径：

prometheus.io/path: 'metrics'

为Prometheus创建监控采集任务kubernetes-pods，如下所示：

  - job_name: 'kubernetes-pods'
    kubernetes_sd_configs:
    - role: pod
    relabel_configs:
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
      action: keep
      regex: true
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
      action: replace
      target_label: __metrics_path__
      regex: (.+)
    - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
      action: replace
      regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
      replacement: $1:$2
      target_label: __address__
    - action: labelmap
      regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
    - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
      action: replace
      target_label: kubernetes_namespace
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
      action: replace
      target_label: kubernetes_pod_name

通过以上relabel过程实现对Pod实例的过滤，以及采集任务地址替换，从而实现对特定Pod实例监控指标的采集。需要说明的是kubernetes-pods并不是只针对Node Exporter而言，对于用户任意部署的Pod实例，只要其提供了对Prometheus的支持，用户都可以通过为Pod添加注解的形式为其添加监控指标采集的支持。

从kube-apiserver获取集群运行监控指标

创建监控任务kubernetes-apiservers，这里指定了服务发现模式为endpoints。Promtheus会查找当前集群中所有的endpoints配置，并通过relabel进行判断是否为apiserver对应的访问地址：

    - job_name: 'kubernetes-apiservers'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints
      scheme: https
      tls_config:
        ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
      bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
        action: keep
        regex: default;kubernetes;https
      - target_label: __address__
        replacement: kubernetes.default.svc:443

在relabel_configs配置中第一步用于判断当前endpoints是否为kube-apiserver对用的地址。第二步，替换监控采集地址到kubernetes.default.svc:443即可。重新加载配置文件，重建Promthues实例

对Ingress和Service进行网络探测

为了能够对Ingress和Service进行探测，我们需要在集群部署Blackbox Exporter实例。 如下所示，创建blackbox-exporter.yaml用于描述部署相关的内容:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: blackbox-exporter
  name: blackbox-exporter
spec:
  ports:
  - name: blackbox
    port: 9115
    protocol: TCP
  selector:
    app: blackbox-exporter
  type: ClusterIP
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: blackbox-exporter
  name: blackbox-exporter
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: blackbox-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: blackbox-exporter
    spec:
      containers:
      - image: prom/blackbox-exporter
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: blackbox-exporter

通过kubectl命令部署Blackbox Exporter实例，这里将部署一个Blackbox Exporter的Pod实例，同时通过服务blackbox-exporter在集群内暴露访问地址blackbox-exporter.default.svc.cluster.local，对于集群内的任意服务都可以通过该内部DNS域名访问Blackbox Exporter实例

为了能够让Prometheus能够自动的对Service进行探测，我们需要通过服务发现自动找到所有的Service信息。 如下所示，在Prometheus的配置文件中添加名为kubernetes-services的监控采集任务：

    - job_name: 'kubernetes-services'
      metrics_path: /probe
      params:
        module: [http_2xx]
      kubernetes_sd_configs:
      - role: service
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: blackbox-exporter.default.svc.cluster.local:9115
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        target_label: kubernetes_namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
        target_label: kubernetes_name

对于Ingress而言，也是一个相对类似的过程，这里给出对Ingress探测的Promthues任务配置作为参考：

    - job_name: 'kubernetes-ingresses'
      metrics_path: /probe
      params:
        module: [http_2xx]
      kubernetes_sd_configs:
      - role: ingress
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_annotation_prometheus_io_probe]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path]
        regex: (.+);(.+);(.+)
        replacement: ${1}://${2}${3}
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: blackbox-exporter.default.svc.cluster.local:9115
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - action: labelmap
        regex: __meta_kubernetes_ingress_label_(.+)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        target_label: kubernetes_namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_name]
        target_label: kubernetes_name

完整的部署配置yml文件：https://gitee.com/xyenvy/study-notes/blob/master/prometheus/prometheus-all.yaml