Robusta 是一个 Python 开发的用于 Kubernetes 故障排除的开源平台。它位于你的监控堆栈(Prometheus、Elasticsearch 等)之上,并告诉你警报发生的原因以及如何修复它们。
Robusta 包含三个主要部分,全部开源:
- 用于 Kubernetes 的自动化引擎
- 内置自动化以丰富和修复常见警报
- 其他一些手动故障排除工具
还有一些其他额外的可选组件:
- 包含 Robusta、Prometheus Operator 和默认 Kubernetes 警报的工具包
- 用于查看集群中所有警报、变更和事件的 Web UI。
Robusta 会自动执行部署应用程序后发生的所有事情。它有点像用于 DevOps 的 Zapier/IFTTT,强调的是预置的自动化,而不仅仅是“构建你自己的”。例如,当 Pod 崩溃的警报触发时,下面的自动化程序也会将日志发送到 Slack:
每个自动化程序都包含3个部分:
- Triggers:何时运行(基于警报、日志、变更等)
- Actions:要做什么操作(超过50个内置操作)
- Sinks:将结果发送到何处(Slack等)
架构
Robusta 可以通过 Helm 进行安装和管理。
自动化引擎
Robusta 的主要组件是自动化引擎,它作为两个 Kubernetes Deployments 在集群内运行。
- robusta-forwarder:连接到 APIServer 并监控 Kubernetes 的变化,将它们转发给 robusta-runner。
- robusta-runner:执行 playbooks。
打包的 Prometheus 堆栈(可选)
Robusta 包括一个可选的嵌入式 Prometheus 堆栈,根据最佳实践预先配置了 Kubernetes 警报。如果已经在使用 kube-prometheus-stack,则可以将其指向 Robusta。
Web UI(可选)
有一个 Web UI,它提供一个单一的管理面板来监控跨多个集群的所有警报和 pod。
CLI(可选)
robusta 的命令行工具有两个主要用途:
- 通过自动生成 Helm values 使安装 Robusta 变得更容易。
- 手动触发 Robusta 故障排除工作流程(例如从任何 Java pod 获取 heap dump)。
它还具有开发 Robusta 本身有用的一些功能。
使用场景
Robusta 默认情况下会监控下面这些报警和错误,并会提供一些修复建议。
Prometheus Alerts
- CPUThrottlingHigh - 显示原因和解决方法。
- HostOomKillDetected - 显示哪些 Pods 被 killed 掉了。
- KubeNodeNotReady - 显示节点资源和受影响的 Pods。
- HostHighCpuLoad - 显示CPU使用情况分析。
- KubernetesDaemonsetMisscheduled - 标记已知错误并建议修复。
- KubernetesDeploymentReplicasMismatch - 显示 deployment 的状态。
- NodeFilesystemSpaceFillingUp - 显示磁盘使用情况。
其他错误
这些是通过监听 APIServer 来识别的:
- CrashLoopBackOff
- ImagePullBackOff
- Node NotReady
此外,WARNING 级别及以上的所有 Kubernetes 事件(kubectl get events)都会发送到 Robusta UI。
变更追踪
默认情况下,对 Deployments、DaemonSets 和 StatefulSets 的所有变更都会发送到 Robusta UI,以便与 Prometheus 警报和其他错误相关联。默认情况下,这些更改不会发送到其他接收器(例如 Slack),因为它们是垃圾邮件。
安装
要在你的 K8s 集群中配置 Robusta,首先我们需要安装 Robusta,并连接至少一个目的地(“接收器”)和至少一个源(“触发器”)。
为了配置 robusta,我们需要安装 Robusta CLI 工具,直接使用下面的命令即可安装:
然后就可以生成 Robusta 配置文件,这会配置安装 Slack 或其他集成工具,也非常推荐开启 cloud UI 工具:
上面的命令默认情况下会让我们配置 Slack,所以需要提前做好配置,提供一个 channel 用于接收相关信息,最后会生成一个名为 generated_values.yaml 的 Helm values 文件,如果在你的 Slack 频道中收到了如下所示的信息则证明配置是正确的:
然后我们就可以使用 Helm 进行安装了,首先添加 Helm Chart Repo:
然后可以使用下面的命令进行安装:
如果你使用的是 KinD 测试集群,则可以提供一个 isSmallCluster=tru 的参数,这样可以减少相关资源:
比如我这里是 KinD 的测试集群,安装完成后会有如下所示的 Pod 列表:
如果安装的时候启用了 Robusta 的 UI 功能,则可以在 Web UI 中看到当前集群的相关监控数据。
测试
默认情况下,Robusta 会在 Kubernetes pod 崩溃时发送通知,这里我们创建一个 crashing 的 pod 来进行测试,该测试应用的资源清单如下所示:
直接应用该清单即可(或者执行 robusta demo 命令也可以),正常启动后很快该 pod 就会崩溃:
一旦 pod 达到两次重启后,Slack 频道就可以接收到有关崩溃 pod 的消息。
而且还可以看到完整的 pod 崩溃日志,这个对于监控报警是非常有意义的。同样如果开启了 Robusta UI,在 Web UI 页面中也可以看到类似的消息。
自动化基础
为了演示 Robusta 自动化是如何工作的,我们将配置一个在 Deployment 发生变化时发送 Slack 消息的自动化。
首先添加下面内容到 generated_values.yaml 文件中:
然后更新 Robusta:
更新后我们来更改一个 Deployment 的副本数:
正常然后 Slack 的频道就会收到对应的一条如下所示消息通知了:
如果启用了 Robusta UI,所有的报警和变更也都会出现在 timeline 下面:
我们也可以点击查看变更的内容:
当然我们还可以利用 Robusta 来做很多事情,可以自己来实现 playbook 操作,关于 Robusta 的更多高级使用可以参考官方文档 https://docs.robusta.dev 了解更多信息。