1. 概述
随着云原生技术的发展，Kubernetes 成为了容器化应用管理的首选平台。但平台能力越强，运维的责任也越大 —— 我们需要时刻关注应用的资源使用情况，确保其稳定运行。
Prometheus 作为一款开源的监控工具，能持续采集各类指标，帮助我们了解应用在 CPU 和内存等关键资源上的消耗情况。本文将介绍如何通过 Prometheus 监控 Kubernetes Pod 的 CPU 和内存使用情况。
✅ 目标读者：熟悉 Kubernetes 和 Prometheus 基本概念的开发人员或运维人员。
2. 在 Kubernetes 中部署 Prometheus
在 Kubernetes 中快速部署 Prometheus 的最简单方式之一是使用 Helm，类似于 Linux 中的 apt 或 yum。
安装步骤如下：
- 安装 Helm（略过，参考官方文档）
- 添加 Prometheus Helm 仓库：
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
- 更新 Helm 本地仓库：
helm repo update
- 创建自定义配置文件
values.yaml，用于启用对 Kubernetes Pod 的指标采集：
server:
extraScrapeConfigs: |
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
action: keep
regex: .+
- 安装 Prometheus：
helm install prometheus -f values.yaml prometheus-community/prometheus
✅ 说明：该命令将根据自定义配置安装 Prometheus，使其能够采集集群中所有 Pod 的指标。
3. Prometheus 中的 CPU 与内存指标解析
3.1 CPU 指标
container_cpu_usage_seconds_total
表示容器累计使用的 CPU 时间（单位：秒）。由于是累计值，通常配合rate()函数使用来计算单位时间内的 CPU 使用率。
3.2 内存指标
container_memory_working_set_bytes
表示容器当前正在使用的内存大小（单位：字节），包括运行时所需内存和缓存。
3.3 资源限制指标
kube_pod_container_resource_limits
表示容器的资源限制（CPU 和内存），可用于计算使用率占限制的百分比。
4. 在 Kubernetes 中部署一个 Web 应用并启用 Prometheus 监控
4.1 创建一个 NGINX Pod
我们以一个简单的 NGINX 应用为例，创建一个 Pod 并设置资源限制：
# web-app.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: web-app
labels:
app: web-app
spec:
containers:
- name: web-app
image: nginx:latest
ports:
- containerPort: 80
resources:
limits:
cpu: "1"
memory: "512Mi"
requests:
cpu: "0.5"
memory: "256Mi"
部署命令：
kubectl apply -f web-app.yaml
4.2 创建服务暴露 Pod
kubectl expose pod web-app --type=NodePort --name web-app-service --port=80
获取访问地址：
minikube service web-app-service
4.3 访问 Prometheus 界面
端口转发：
kubectl port-forward svc/prometheus-server 9090:80
访问地址：http://localhost:9090
5. 编写 Prometheus 查询语句监控 CPU 使用情况
5.1 基础 CPU 使用查询
rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod="web-app"}[5m])
⚠️ 说明：rate() 函数用于计算单位时间内的 CPU 使用增长率。
5.2 CPU 使用百分比
100 * (
sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod="web-app"}[5m])) by (pod)
/
sum(kube_pod_container_resource_limits{pod="web-app", resource="cpu"}) by (pod)
)
✅ 该查询将 CPU 使用率换算为占 Pod 限制的百分比，便于直观理解资源使用情况。
6. 编写 Prometheus 查询语句监控内存使用情况
6.1 基础内存使用查询
sum(container_memory_working_set_bytes{pod="web-app"})
⚠️ 说明：该查询返回当前 Pod 的内存使用总量（单位：字节）。
6.2 内存使用百分比
100 * (
sum(container_memory_working_set_bytes{pod="web-app"}) by (pod)
/
sum(kube_pod_container_resource_limits{resource="memory", pod="web-app"}) by (pod)
)
✅ 该查询返回内存使用量占 Pod 限制的百分比，便于评估资源是否接近瓶颈。
7. 总结
本文介绍了如何使用 Prometheus 监控 Kubernetes Pod 的 CPU 和内存使用情况。通过 Prometheus 提供的指标和 PromQL 查询语言，我们可以：
- 实时了解 Pod 的资源消耗
- 分析资源使用趋势
- 评估资源限制是否合理
这些信息对于优化 Kubernetes 部署、提升系统稳定性具有重要意义。
💡 小贴士：
- Prometheus 抓取的指标依赖于 Kubernetes 的元数据标签，确保你的 Pod 有合理的
app标签。 - 如果你使用的是云厂商托管的 Kubernetes（如 EKS、GKE、ACK），Prometheus 的部署方式可能略有不同，但核心指标和查询逻辑保持一致。
- 建议将关键查询保存为 Grafana 面板，方便长期监控与报警设置。