Karmada Scheduler Prometheus指标详解

Karmada Scheduler Prometheus指标详解

Karmada Scheduler是Karmada多集群管理平台的核心调度组件，负责将工作负载调度到合适的集群。本文详细解释其Prometheus监控指标的含义和用途。

指标分类概览

Karmada Scheduler的监控指标主要分为以下几类：

1. 证书监控指标 - 证书读取状态监控
2. 调度性能指标 - 端到端调度延迟和调度算法性能
3. 调度框架指标 - 调度框架扩展点和插件执行性能
4. 队列管理指标 - 调度队列状态和工作队列性能
5. 领导选举指标 - 高可用状态监控
6. Go运行时指标 - Go程序运行时状态
7. 进程级指标 - 系统资源使用情况
8. 网络请求指标 - REST客户端请求统计

详细指标说明

1. 证书监控指标

certwatcher_read_certificate_errors_total

• 类型: Counter
• 描述: 证书读取错误总数
• 用途: 监控证书读取失败情况，及时发现证书问题
• 监控建议: 设置告警，当错误数量增加时及时处理

certwatcher_read_certificate_total

• 类型: Counter
• 描述: 证书读取总次数
• 用途: 监控证书读取频率和成功率
• 监控建议: 结合错误指标计算成功率

2. 调度性能指标

karmada_scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds

• 类型: Histogram
• 描述: 端到端调度延迟，从接收调度请求到完成调度的总时间
• 标签:
  • result: 调度结果（如：scheduled）
  • schedule_type: 调度类型（如：ReconcileSchedule）
• 用途: 监控整体调度性能，识别调度瓶颈
• 监控建议:
  • 监控P95、P99延迟
  • 设置延迟阈值告警
  • 分析调度类型的性能差异

karmada_scheduler_schedule_attempts_total

• 类型: Counter
• 描述: 调度尝试总数
• 标签:
  • result: 调度结果（scheduled等）
  • schedule_type: 调度类型
• 用途: 监控调度成功率和调度频率
• 监控建议: 计算调度成功率，监控调度失败趋势

3. 调度算法性能指标

karmada_scheduler_scheduling_algorithm_duration_seconds

• 类型: Histogram
• 描述: 调度算法各步骤的执行延迟（不包括扩缩容调度器）
• 标签:
  • schedule_step: 调度步骤
    • Filter: 过滤阶段，筛选符合条件的集群
    • Score: 评分阶段，为集群打分
    • Select: 选择阶段，选择最优集群
    • AssignReplicas: 副本分配阶段
• 用途: 分析调度算法各阶段性能，识别性能瓶颈
• 监控建议:
  • 监控各步骤的延迟分布
  • 识别最耗时的调度步骤
  • 设置步骤级别的性能告警

4. 调度框架扩展点指标

karmada_scheduler_framework_extension_point_duration_seconds

• 类型: Histogram
• 描述: 调度框架扩展点运行所有插件的总延迟
• 标签:
  • extension_point: 扩展点类型（Filter、Score等）
  • result: 执行结果（Success、Unschedulable等）
• 用途: 监控扩展点整体性能
• 监控建议: 监控扩展点延迟，识别性能问题

karmada_scheduler_plugin_execution_duration_seconds

• 类型: Histogram
• 描述: 特定扩展点上单个插件的执行延迟
• 标签:
  • extension_point: 扩展点（Filter、Score、ScoreExtensionNormalize）
  • plugin: 插件名称
    • APIEnablement: API可用性检查插件
    • ClusterAffinity: 集群亲和性插件
    • ClusterEviction: 集群驱逐插件
    • ClusterLocality: 集群本地性插件
    • SpreadConstraint: 分布约束插件
    • TaintToleration: 污点容忍插件
  • result: 执行结果（Success、Unschedulable）
• 用途: 监控单个插件性能，识别慢插件
• 监控建议:
  • 监控各插件的执行时间
  • 识别性能瓶颈插件
  • 分析插件成功率

5. 队列管理指标

karmada_scheduler_queue_incoming_bindings_total

• 类型: Counter
• 描述: 添加到调度队列的ResourceBinding和ClusterResourceBinding对象数量
• 标签:
  • event: 事件类型（BindingAdd、BindingUpdate）
• 用途: 监控调度队列的输入负载
• 监控建议: 监控队列输入速率，预测调度压力

workqueue_*

• 工作队列相关指标:
  • workqueue_adds_total: 队列添加总数
  • workqueue_depth: 当前队列深度
  • workqueue_longest_running_processor_seconds: 最长运行处理器时间
  • workqueue_queue_duration_seconds: 项目在队列中等待时间
  • workqueue_retries_total: 重试总数
  • workqueue_unfinished_work_seconds: 未完成工作时间
• 标签:
  • name: 队列名称（scheduler-queue、ClusterReconcileWorker）
• 用途: 监控工作队列性能和健康状态
• 监控建议:
  • 监控队列深度，防止积压
  • 监控等待时间，识别处理瓶颈
  • 监控重试率，发现问题模式

6. 领导选举指标

leader_election_master_status

• 类型: Gauge
• 描述: 当前实例是否为主节点（1表示主节点，0表示备节点）
• 标签:
  • name: 租约标识符
• 用途: 监控高可用状态，确保有且仅有一个主节点
• 监控建议: 监控主节点状态，确保高可用正常工作

7. Go运行时指标

包括垃圾回收、内存使用、Goroutine数量等标准Go运行时指标：

• go_gc_duration_seconds: GC暂停时间
• go_goroutines: Goroutine数量
• go_memstats_*: 内存统计信息
• go_info: Go环境信息

8. 进程级指标

• process_cpu_seconds_total: CPU使用总时间
• process_max_fds: 最大文件描述符数
• process_open_fds: 当前打开文件描述符数
• process_resident_memory_bytes: 常驻内存大小
• process_virtual_memory_bytes: 虚拟内存大小
• process_start_time_seconds: 进程启动时间

9. 网络请求指标

rest_client_requests_total

• 类型: Counter
• 描述: HTTP请求总数
• 标签:
  • code: HTTP状态码
  • host: 目标主机
  • method: HTTP方法
• 用途: 监控与API服务器的通信状态
• 监控建议: 监控请求成功率和错误模式

关键监控指标

调度性能监控

1. 端到端调度延迟: karmada_scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds
2. 调度成功率: karmada_scheduler_schedule_attempts_total
3. 调度算法各步骤性能: karmada_scheduler_scheduling_algorithm_duration_seconds

队列健康监控

1. 队列深度: workqueue_depth
2. 队列等待时间: workqueue_queue_duration_seconds
3. 队列输入速率: karmada_scheduler_queue_incoming_bindings_total

插件性能监控

1. 插件执行时间: karmada_scheduler_plugin_execution_duration_seconds
2. 扩展点性能: karmada_scheduler_framework_extension_point_duration_seconds

系统健康监控

1. 内存使用: go_memstats_alloc_bytes
2. CPU使用: process_cpu_seconds_total
3. 文件描述符: process_open_fds
4. 领导选举状态: leader_election_master_status

告警建议

高优先级告警

1. 调度延迟过高: P95延迟超过阈值
2. 调度失败率高: 调度成功率低于95%
3. 队列积压: 队列深度持续增长
4. 领导选举异常: 无主节点或多主节点
5. 内存泄漏: 内存使用持续增长

中优先级告警

1. 插件性能下降: 特定插件执行时间异常
2. 队列等待时间长: 平均等待时间超过阈值
3. 文件描述符不足: 接近最大限制
4. GC频繁: GC暂停时间过长

总结

Karmada Scheduler的监控指标提供了全面的调度性能和系统健康视图。通过监控这些指标，可以：

1. 性能优化: 识别调度瓶颈，优化调度算法和插件
2. 容量规划: 基于队列负载和处理能力进行容量规划
3. 故障诊断: 快速定位调度问题和系统异常
4. 高可用保障: 确保调度器的高可用性和稳定性

建议结合Grafana Dashboard进行可视化监控，设置合理的告警阈值，确保Karmada调度器的稳定运行。