k8s-java-thread-dumper新版发布：支持Prometheus啦！！！

SRE运维手记

发布于 2024-09-26 10:33:47

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发布于 2024-09-26 10:33:47

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k8s-java-thread-dumper 是一款开源工具，专为在k8s环境中捕捉 Java 应用程序高负载时的线程池信息设计，帮助进行问题排查和处理。

在前面的文章《开源！Pod高负载自动打印JAVA线程堆栈》中我发布了k8s-java-thread-dumper的第一个版本，并获得小伙伴们通过微信和Github issue的积极反馈与建议，其中有几个不错的建议都在本次发布的新版本中实现，具体功能介绍和使用方法请见下文。

01、优化内容

下面橙色字体为本次新增功能点：

支持新版的Grafana、Prometheus
支持企业微信告警
支持k8s部署
支持configmap进行配置
支持arthas-boot.jar通过远程拷贝（适用于极简容器没有curl场景）
修复n多已知问题

02、工作流程

Grafana告警

与 Grafana 的告警联动，配合阿里的 arthas，来完成高CPU使用率线程的堆栈抓取。

整体流程如下：

为 Grafana 添加 webhook 类型的告警通知渠道，地址为该程序的 url(默认的hooks路径为 /hooks/grafana)。
配置Grafana图表，并设置告警阈值
当 webhook 触发时，程序会自动将 crawl.sh 脚本拷贝到对应 Pod 的容器中并执行。
程序将 stdout 保存到本地文件，并推送到企业微信。

Prometheus告警

与 Prometheus Alertmanager 的告警联动，配合阿里的 arthas，来完成高CPU使用率线程的堆栈抓取。

整体流程如下：

为 Prometheus 添加告警规则，并设置告警阈值。
为 Alertmanager 配置route规则和receiver，当alertname等于HighPodCPUUsage时，将告警信息回调该程序的url(默认的hooks路径为 /hooks/prometheus)。
当 webhook 触发时，程序会自动将 crawl.sh 脚本拷贝到对应 Pod 的容器中并执行。
程序将 stdout 保存到本地文件，并推送到企业微信。

03、效果预览

企业微信告警展示

“点击查看”跳转访问arthas捕获的线程堆栈

通过web浏览arthas捕获的线程信息

http://xxxxxx:8099/stacks/

04、支持环境

Grafana v10.x (v9.x应该也支持，未测试)

05、配置说明

config/config.yaml配置项

server:
  # 服务监听端口
  port: 8099
  # 每node同时运行执行数为10
  maxNodeLockManager: 10
  # 服务监听域名
  domain: "http://127.0.0.1:8099"

wework:
  # 企业微信webhook地址
  webhook: "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxxxxxx" 

arthas:
  # 是否远程拷贝arthas,值为false时将通过crawl.sh脚本进行下载
  remoteCopy: true
  #arthas-boot.jar源的存放路径
  path: "tools/arthas-boot.jar"

默认取最繁忙的前50个线程的堆栈信息 (可在 crawl.sh 中修改)
采集样本时间为2秒 (可在 crawl.sh 中修改)

06、如何使用

Docker镜像

这是编译好的镜像，可以直接拉取使用

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yilingyi/k8s-java-thread-dumper:2.1.0

自行构建

拉取源码

git clone https://github.com/yilingyi/k8s-java-thread-dumper.git

构建镜像

make docker IMAGE=yilingyi/k8s-java-thread-dumper:2.1.0

Kubernetes部署

创建命名空间monitor

kubectl create namespace monitor

将下面三个文件放在同一目录下，并使用kubectl apply -f . -n monitor进行k8s资源创建

Deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: k8s-java-thread-dumper
  labels:
    app: k8s-java-thread-dumper
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: k8s-java-thread-dumper
  template:
    metadata:
      labels:
        app: k8s-java-thread-dumper
    spec:
      containers:
      - name: k8s-java-thread-dumper
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yilingyi/k8s-java-thread-dumper:2.1.0
        ports:
        - containerPort: 8099
        volumeMounts:
        - name: config-volume
          mountPath: /app/config/config.yaml
          subPath: config.yaml
      volumes:
      - name: config-volume
        configMap:
          name: k8s-java-thread-dumper-config

Service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: k8s-java-thread-dumper-service
  labels:
    app: k8s-java-thread-dumper
spec:
  selector:
    app: k8s-java-thread-dumper
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 8099
    targetPort: 8099
  type: NodePort

ConfigMap.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: k8s-java-thread-dumper-config
data:
  config.yaml: |
    server:
      port: 8099
      maxNodeLockManager: 10
      domain: "http://xxxxx:8099"
    wework:
      webhook: "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxxxxxx"
    arthas:
      remoteCopy: true
      path: "tools/arthas-boot.jar"

资源授权

保存为rolebinding.yaml，并使用kubectl apply -f rolebinding.yaml进行创建，其中<target-namespace>改为目标命名空间

kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  namespace: <target-namespace>
  name: pod-exec-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods/exec"]
  verbs: ["create"]

---
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: pod-exec-role-binding
  namespace: <target-namespace>
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: default
  namespace: monitor
roleRef:
  kind: Role
  name: pod-exec-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

回调接口

Grafana webhook 回调地址

http://xxxxxx:8099/hooks/grafana

Prometheus webhook 回调地址

http://xxxxxx:8099/hooks/prometheus

Grafana告警规则

Metrics Browser中填写

sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{prometheus_name=~"gz",pod=~".*",container =~".*",container !="",container!="POD",node=~".*",namespace=~"(prod)"}[2m])) by (namespace, pod, node, container) / (sum(container_spec_cpu_quota{prometheus_name=~"gz",pod=~".*",container =~".*",container !="",container!="POD",node=~".*",namespace=~"(prod)"}/100000) by (namespace, pod, node, container)) * 100

Legend 中填写

{{node}} - {{namespace}} - {{pod}} - {{container}}

配置完如下：

联络点配置

选择webhook,URL地址为http://xxxxx/hooks/grafana

配置完如下：

Prometheus&Alertmanager告警规则

Prometheus告警规则

rules:
  - alert: HighPodCPUUsage
    expr: sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{prometheus_name=~"gz",pod=~".*",container =~".*",container !="",container!="POD",node=~".*",namespace=~"(prod)"}[2m])) by (namespace, pod, node, container) / (sum(container_spec_cpu_quota{prometheus_name=~"gz",pod=~".*",container =~".*",container !="",container!="POD",node=~".*",namespace=~"(prod)"}/100000) by (namespace, pod, node, container)) * 100 > 90
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High CPU usage detected on pod {{ $labels.pod }} in namespace {{ $labels.namespace }}"
      description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes.\n  VALUE = {{ $value }}\n  POD = {{ $labels.pod }}\n  NAMESPACE = {{ $labels.namespace }}"

Alertmanager规则配置

新增路由，将alertname为HighPodCPUUsage的告警发送到receiver：high-pod-cpu-usage，然后回调接口http://xxxxx/hooks/prometheus

global:
  resolve_timeout: 5m

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 12h
  receiver: 'default'

  routes:
  - match:
      alertname: 'HighPodCPUUsage'
    receiver: 'high-pod-cpu-usage'

receivers:
- name: 'default'
  webhook_configs:
  - url: 'http://default-webhook-url/api/v1/alerts'

- name: 'high-pod-cpu-usage'
  webhook_configs:
  - url: 'http://xxxxx/hooks/prometheus'

07、结语

本次新版增加了prometheus回调功能，并增加了arthas远程拷贝，满足极简容器环境使用，使用期间有遇到问题或者建议欢迎反馈。本期分享就到这里，谢谢！

源码地址：

https://github.com/yilingyi/k8s-java-thread-dumper.git

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2024-09-25，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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