Kubernetes 集群部署 RabbitMQ + exporter (单节点)

高楼Zee

发布于 2021-10-27 11:15:12

1.6K0

发布于 2021-10-27 11:15:12

文章被收录于专栏：7DGroup7DGroup

「系统环境：」

RabbitMQ 版本：3.7.15-management
Kubernetes 版本：1.19.5
操作系统版本：CentOS 7.8

一、简介

RabbitMQ 是我们常用的消息的中间件，在项目开发、测试、部署到生成环境时，经常需要部署一套 RabbitMQ 来对数据进应用解耦、异步、流量削锋、数据分发、错峰流控、日志收集等等。这里介绍下如何在 Kubernetes 环境中部署用于开发、测试的环境的 RabbitMQ 消息中间件，当然，部署的是单节点模式，并非用于生产环境的集群模式。单节点的 RabbitMQ 部署简单，且配置存活探针，能保证快速检测 RabbitMQ 是否可用，当不可用时快速进行重启。

二、数据存储

Kubernetes 部署的应用一般都是无状态应用，部署后下次重启很可能会漂移到不同节点上，所以不能使用节点上的本地存储，而是网络存储对应用数据持久化，PV 和 PVC 是 Kubernetes 用于与存储关联的资源，可与不同的存储驱动建立连接，存储应用数据，所以接下来我们要创建 Kubernetes PV、PVC 资源。

1、创建 PV

PV 支持多种存储驱动，不同存储驱动的 PV 配置方式是不同的，需要根据你的存储系统来配置 PV 参数。这里用的是 NFS 存储（共享网络文件存储系统），直接使用前面创建的 StorageClass 即可

具体参考：

Kubernetes 集群部署 NFS-Subdir-External-Provisioner 存储插件

2、创建 PVC 绑定存储空间

「rabbitmq-storage.yaml：」

## PVC
kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  storageClassName: nfs-storage  #指定StorageClass
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi #设置 pvc 存储资源大小
  accessModes:
    - ReadWriteOnce

3、通过 Kubectl 工具部署 PV、PVC

通过 kubectl 工具部署 Kubernetes PV、PVC 资源，命令如下：

$ kubectl create -f rabbitmq-storage.yaml

三、Kubernetes 部署 RabbitMQ

1、rabbitmq_exporter

rabbitmq 没有自带 /metrics 接口供 Prometheus 使用，在这种情况下，我们就需要利用 exporter 服务来为 Prometheus 提供指标数据了。Prometheus 官方为许多应用就提供了对应的 exporter 应用，也有许多第三方的实现，我们可以前往官方网站进行查看：

https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/。

这里我们选择官方的 rabbitmq_exporter：

https://github.com/kbudde/rabbitmq_exporter

2、构建 sidecar

这里通过 rabbitmq_exporter 的服务来监控 rabbitmq 服务，我们以 sidecar 的形式和主应用部署在同一个 Pod 中，比如我们这里来部署一个 rabbitmq，并用 rabbitmq_exporter 的方式来采集监控数据供 Prometheus 使用。

创建用于 Kubernetes Deployment 来配置部署 RabbitMQ 的参数：

配置 RabbitMQ 的镜像地址、名称、版本号；
配置其 CPU 与 Memory 资源的占用；
配置探针监测应用可用性；
配置 Volume 挂载之前创建的 PV、PVC资源等等；
构建 sidecar 挂载 rabbitmq_exporter 。

「redis-deploy.yaml：」

## Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: cloud-rabbitmq
  labels:
    app: rabbitmq
spec:
  selector:
    app: rabbitmq
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - name: rabbitmq
      port: 5672
      targetPort: 5672
    - name: rabbitmq-management
      port: 15672
      targetPort: 15672
      nodePort: 30340
    - name: prom
      port: 9419
      targetPort: 9419
---
## Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: cloud-rabbitmq
  labels:
    app: rabbitmq
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: rabbitmq
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "9419"
      labels:
        app: rabbitmq
    spec:
      containers:
        - name: rabbitmq
          image: rabbitmq:3.7.15-management
          ports:
            - containerPort: 5672
            - containerPort: 15672
          resources:
            limits:
              cpu: 500m
              memory: 512Mi
            requests:
              cpu: 500m
              memory: 512Mi
          livenessProbe:
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            timeoutSeconds: 5
            successThreshold: 1
            failureThreshold: 3
            tcpSocket:
              port: 5672
          readinessProbe:
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 10
            timeoutSeconds: 5
            successThreshold: 1
            failureThreshold: 3
            tcpSocket:
              port: 5672
          volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /var/lib/rabbitmq/
            - name: localtime
              readOnly: true
              mountPath: /etc/localtime
        - name: rabbitmq-exporter
          image: kbudde/rabbitmq-exporter:latest
          env:
            - name: RABBIT_URL
              value: "http://cloud-rabbitmq:15672" 
            - name: RABBIT_USER
              value: "guest"  
            - name: RABBIT_PASSWORD
              value: "guest"  
            - name: PUBLISH_PORT
              value: "9419"         
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 100Mi
          ports:
            - containerPort: 9419
      volumes:
        - name: data
          persistentVolumeClaim:
            claimName: rabbitmq
        - name: localtime
          hostPath:
            type: File
            path: /etc/localtime

「参数简介：」

ports：配置镜像映射端口。
resources：配置 CPU、Memory 资源限制，可以通过配置该值来配置 Pod 的 QoS 级别。
livenessProbe：配置存活探针,定时检测 RabbitMQ 应用运行状态,如果检测到 RabbitMQ 挂掉将进行重启操作。
readinessProbe：配置就绪探针,定时检测 RabbitMQ 应用启动状态,如果启动成功将允许流量涌入,启动失败将进行重启操作。
command：探针执行探测时执行的探测命令。
volumeMounts：存储卷挂载配置，用于镜像内存储的挂载配置，与 volumes 中对于的 name 进行绑定。
volumes：存储卷配置，可配置使用 pvc、hostPath、emptyDir、nfs 等存储，需要配置 name 值与 -VolumeMounts 进行绑定。

3、通过 Kubectl 工具部署

通过 kubectl 工具部署 Deployment 来创建 RabbitMQ ，命令如下：

$ kubectl create -f rabbitmq-deploy.yaml

四、测试是否能够正常使用

在浏览器打开：http://nodeip:30340/

输入默认的密码 guest/guest，进入控制台首页：

在这里插入图片描述

可以看到，已经成功连接并进入 RabbitMQ 控制台，说明 RabbitMQ 能正常使用。

五、测试获取采集数据是否正常

创建完成后，我们可以看到 rabbitmq 的 Pod 里面包含有两个容器：

$ kubectl get pods
NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cloud-rabbitmq-559c99cffd-22m67         2/2     Running   2          42h

$ kubectl get svc
NAME                   TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                               AGE
cloud-rabbitmq         ClusterIP   10.96.67.143    <none>        5672/TCP,15672/TCP,9419/TCP           3d7h

我们可以通过 9121 端口来校验是否能够采集到数据：

$ curl 10.96.67.143:9419/metrics
# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration of garbage collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 1.938e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 3.0385e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 5.2105e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 8.8354e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.00257348
go_gc_duration_seconds_sum 0.139414322
go_gc_duration_seconds_count 1358
# HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist.
# TYPE go_goroutines gauge
go_goroutines 14
# HELP go_info Information about the Go environment.
# TYPE go_info gauge
go_info{version="go1.14.3"} 1

......

源码地址：