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学校网站建设背景/创意营销案例
admin2025/5/15 5:41:59【news】
简介学校网站建设背景,创意营销案例,seo标题优化的心得总结,青岛网站建设培训公众号关注 「奇妙的 Linux 世界」设为「星标」，每天带你玩转 Linux ！VictoriaMetrics(简称VM) 是一个支持高可用、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库，可用于 Prometheus 监控数据做长期远程存储。前面章节我们介绍了 Thanos 方…
公众号关注 「奇妙的 Linux 世界」
设为「星标」，每天带你玩转 Linux ！
VictoriaMetrics(简称VM) 是一个支持高可用、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库，可用于 Prometheus 监控数据做长期远程存储。
前面章节我们介绍了 Thanos 方案也可以用来解决 Prometheus 的高可用和远程存储的问题，那么为什么我们还要使用 VictoriaMetrics 呢？
相对于 Thanos，VictoriaMetrics 主要是一个可水平扩容的本地全量持久化存储方案，VictoriaMetrics 不仅仅是时序数据库，它的优势主要体现在以下几点。
对外支持 Prometheus 相关的 API，可以直接用于 Grafana 作为 Prometheus 数据源使用
指标数据摄取和查询具备高性能和良好的可扩展性，性能比 InfluxDB 和 TimescaleDB 高出 20 倍
这处理高基数时间序列时，内存方面也做了优化，比 InfluxDB 少 10x 倍，比 Prometheus、Thanos 或 Cortex 少 7 倍
高性能的数据压缩方式，与 TimescaleDB 相比，可以将多达 70 倍的数据点存入有限的存储空间，与 Prometheus、Thanos 或 Cortex 相比，所需的存储空间减少 7 倍
它针对具有高延迟 IO 和低 IOPS 的存储进行了优化
提供全局的查询视图，多个 Prometheus 实例或任何其他数据源可能会将数据摄取到 VictoriaMetrics
操作简单
VictoriaMetrics 由一个没有外部依赖的小型可执行文件组成
所有的配置都是通过明确的命令行标志和合理的默认值完成的
所有数据都存储在 - storageDataPath 命令行参数指向的目录中
可以使用
vmbackup/vmrestore工具轻松快速地从实时快照备份到 S3 或 GCS 对象存储中
支持从第三方时序数据库获取数据源
由于存储架构，它可以保护存储在非正常关机（即 OOM、硬件重置或 kill -9）时免受数据损坏
同样支持指标的 relabel 操作
架构
VM 分为单节点和集群两个方案，根据业务需求选择即可。单节点版直接运行一个二进制文件既，官方建议采集数据点(data points)低于 100w/s，推荐 VM 单节点版，简单好维护，但不支持告警。集群版支持数据水平拆分。下图是 VictoriaMetrics 集群版官方的架构图。
主要包含以下几个组件：
vmstorage：数据存储以及查询结果返回，默认端口为 8482vminsert：数据录入，可实现类似分片、副本功能，默认端口 8480vmselect：数据查询，汇总和数据去重，默认端口 8481vmagent：数据指标抓取，支持多种后端存储，会占用本地磁盘缓存，默认端口 8429vmalert：报警相关组件，不如果不需要告警功能可以不使用该组件，默认端口为 8880
集群方案把功能拆分为 vmstorage、 vminsert、vmselect 组件，如果要替换 Prometheus，还需要使用 vmagent、vmalert。从上图也可以看出 vminsert 以及 vmselect 都是无状态的，所以扩展很简单，只有 vmstorage 是有状态的。
vmagent 的主要目的是用来收集指标数据然后存储到 VM 以及 Prometheus 兼容的存储系统中（支持 remote_write 协议即可）。
下图是 vmagent 的一个简单架构图，可以看出该组件也实现了 metrics 的 push 功能，此外还有很多其他特性：
替换 prometheus 的 scraping target
支持基于 prometheus relabeling 的模式添加、移除、修改 labels，可以方便在数据发送到远端存储之前进行数据的过滤
支持多种数据协议，influx line 协议，graphite 文本协议，opentsdb 协议，prometheus remote write 协议，json lines 协议，csv 数据
支持收集数据的同时，并复制到多种远端存储系统
支持不可靠远端存储（通过本地存储
-remoteWrite.tmpDataPath)，同时支持最大磁盘占用相比 prometheus 使用较少的内存、cpu、磁盘 io 以及网络带宽
接下来我们就分别来介绍了 VM 的单节点和集群两个方案的使用。
单节点
这里我们采集 node-exporter 为例进行说明，首先使用 Prometheus 采集数据，然后将 Prometheus 数据远程写入 VM 远程存储，由于 VM 提供了 vmagent 组件，最后我们使用 VM 来完全替换 Prometheus，可以使架构更简单、更低的资源占用。
这里我们将所有资源运行在 kube-vm 命名空间之下：
☸ ➜ kubectl create ns kube-vm首先我们这 kube-vm 命名空间下面使用 DaemonSet 控制器运行 node-exporter，对应的资源清单文件如下所示：
# vm-node-exporter.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: node-exporternamespace: kube-vm
spec:selector:matchLabels:app: node-exportertemplate:metadata:labels:app: node-exporterspec:hostPID: truehostIPC: truehostNetwork: truenodeSelector:kubernetes.io/os: linuxcontainers:- name: node-exporterimage: prom/node-exporter:v1.3.1args:- --web.listen-address=$(HOSTIP):9111- --path.procfs=/host/proc- --path.sysfs=/host/sys- --path.rootfs=/host/root- --no-collector.hwmon # 禁用不需要的一些采集器- --no-collector.nfs- --no-collector.nfsd- --no-collector.nvme- --no-collector.dmi- --no-collector.arp- --collector.filesystem.ignored-mount-points=^/(dev|proc|sys|var/lib/containerd/.+|/var/lib/docker/.+|var/lib/kubelet/pods/.+)($|/)- --collector.filesystem.ignored-fs-types=^(autofs|binfmt_misc|cgroup|configfs|debugfs|devpts|devtmpfs|fusectl|hugetlbfs|mqueue|overlay|proc|procfs|pstore|rpc_pipefs|securityfs|sysfs|tracefs)$ports:- containerPort: 9111env:- name: HOSTIPvalueFrom:fieldRef:fieldPath: status.hostIPresources:requests:cpu: 150mmemory: 180Milimits:cpu: 150mmemory: 180MisecurityContext:runAsNonRoot: truerunAsUser: 65534volumeMounts:- name: procmountPath: /host/proc- name: sysmountPath: /host/sys- name: rootmountPath: /host/rootmountPropagation: HostToContainerreadOnly: truetolerations: # 添加容忍- operator: "Exists"volumes:- name: prochostPath:path: /proc- name: devhostPath:path: /dev- name: syshostPath:path: /sys- name: roothostPath:path: /由于前面章节中我们也创建了 node-exporter，为了防止端口冲突，这里我们使用参数 --web.listen-address=$(HOSTIP):9111 配置端口为 9111。直接应用上面的资源清单即可。
☸ ➜ kubectl apply -f vm-node-exporter.yaml
☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -owide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
node-exporter-c4d76 1/1 Running 0 118s 192.168.0.109 node2 <none> <none>
node-exporter-hzt8s 1/1 Running 0 118s 192.168.0.111 master1 <none> <none>
node-exporter-zlxwb 1/1 Running 0 118s 192.168.0.110 node1 <none> <none>然后重新部署一套独立的 Prometheus，为了简单我们直接使用 static_configs 静态配置方式来抓取 node-exporter 的指标，配置清单如下所示：
# vm-prom-config.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:name: prometheus-confignamespace: kube-vm
data:prometheus.yaml: |global:scrape_interval: 15sscrape_timeout: 15sscrape_configs:- job_name: "nodes"static_configs:- targets: ['192.168.0.109:9111', '192.168.0.110:9111', '192.168.0.111:9111']relabel_configs: # 通过 relabeling 从 __address__ 中提取 IP 信息，为了后面验证 VM 是否兼容 relabeling- source_labels: [__address__]regex: "(.*):(.*)"replacement: "${1}"target_label: 'ip'action: replace上面配置中通过 relabel 操作从 __address__ 中将 IP 信息提取出来，后面可以用来验证 VM 是否兼容 relabel 操作。
同样要给 Prometheus 数据做持久化，所以也需要创建一个对应的 PVC 资源对象：
# apiVersion: storage.k8s.io/v1
# kind: StorageClass
# metadata:
# name: local-storage
# provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
# volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:name: prometheus-data
spec:accessModes:- ReadWriteOncecapacity:storage: 20GistorageClassName: local-storagelocal:path: /data/k8s/prometheuspersistentVolumeReclaimPolicy: RetainnodeAffinity:required:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: kubernetes.io/hostnameoperator: Invalues:- node2
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: prometheus-datanamespace: kube-vm
spec:accessModes:- ReadWriteOnceresources:requests:storage: 20GistorageClassName: local-storage然后直接创建 Prometheus 即可，将上面的 PVC 和 ConfigMap 挂载到容器中，通过 --config.file 参数指定配置文件文件路径，指定 TSDB 数据路径等，资源清单文件如下所示：
# vm-prom-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: prometheusnamespace: kube-vm
spec:selector:matchLabels:app: prometheustemplate:metadata:labels:app: prometheusspec:volumes:- name: datapersistentVolumeClaim:claimName: prometheus-data- name: config-volumeconfigMap:name: prometheus-configcontainers:- image: prom/prometheus:v2.35.0name: prometheusargs:- "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yaml"- "--storage.tsdb.path=/prometheus" # 指定tsdb数据路径- "--storage.tsdb.retention.time=2d"- "--web.enable-lifecycle" # 支持热更新，直接执行localhost:9090/-/reload立即生效ports:- containerPort: 9090name: httpsecurityContext:runAsUser: 0volumeMounts:- mountPath: "/etc/prometheus"name: config-volume- mountPath: "/prometheus"name: data
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: prometheusnamespace: kube-vm
spec:selector:app: prometheustype: NodePortports:- name: webport: 9090targetPort: http直接应用上面的资源清单即可。
☸ ➜ kubectl apply -f vm-prom-config.yaml
☸ ➜ kubectl apply -f vm-prom-pvc.yaml
☸ ➜ kubectl apply -f vm-prom-deploy.yaml
☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -owide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
node-exporter-c4d76 1/1 Running 0 27m 192.168.0.109 node2 <none> <none>
node-exporter-hzt8s 1/1 Running 0 27m 192.168.0.111 master1 <none> <none>
node-exporter-zlxwb 1/1 Running 0 27m 192.168.0.110 node1 <none> <none>
prometheus-dfc9f6-2w2vf 1/1 Running 0 4m58s 10.244.2.102 node2 <none> <none>
☸ ➜ kubectl get svc -n kube-vm
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
prometheus NodePort 10.103.38.114 <none> 9090:31890/TCP 4m10s部署完成后可以通过 http://<node-ip>:31890 访问 Prometheus，正常可以看到采集的 3 个 node 节点的指标任务。
同样的方式重新部署 Grafana，资源清单如下所示：
# vm-grafana.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: grafananamespace: kube-vm
spec:selector:matchLabels:app: grafanatemplate:metadata:labels:app: grafanaspec:volumes:- name: storagepersistentVolumeClaim:claimName: grafana-datacontainers:- name: grafanaimage: grafana/grafana:mainimagePullPolicy: IfNotPresentports:- containerPort: 3000name: grafanasecurityContext:runAsUser: 0env:- name: GF_SECURITY_ADMIN_USERvalue: admin- name: GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORDvalue: admin321volumeMounts:- mountPath: /var/lib/grafananame: storage
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: grafananamespace: kube-vm
spec:type: NodePortports:- port: 3000selector:app: grafana
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:name: grafana-data
spec:accessModes:- ReadWriteOncecapacity:storage: 1GistorageClassName: local-storagelocal:path: /data/k8s/grafanapersistentVolumeReclaimPolicy: RetainnodeAffinity:required:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: kubernetes.io/hostnameoperator: Invalues:- node2
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: grafana-datanamespace: kube-vm
spec:accessModes:- ReadWriteOnceresources:requests:storage: 1GistorageClassName: local-storage☸ ➜ kubectl apply -f vm-grafana.yaml
☸ ➜ kubectl get svc -n kube-vm |grep grafana
grafana NodePort 10.97.111.153 <none> 3000:31800/TCP 62s同样通过 http://<node-ip>:31800 就可以访问 Grafana 了，进入 Grafana 配置 Prometheus 数据源。
然后导入 16098 这个 Dashboard，导入后效果如下图所示。
到这里就完成了使用 Prometheus 收集节点监控指标，接下来我们来使用 VM 来改造现有方案。
远程存储 VictoriaMetrics
首先需要一个单节点模式的 VM，运行 VM 很简单，可以直接下载对应的二进制文件启动，也可以使用 docker 镜像一键启动，我们这里同样部署到 Kubernetes 集群中。资源清单文件如下所示。
# vm-grafana.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: victoria-metricsnamespace: kube-vm
spec:selector:matchLabels:app: victoria-metricstemplate:metadata:labels:app: victoria-metricsspec:volumes:- name: storagepersistentVolumeClaim:claimName: victoria-metrics-datacontainers:- name: vmimage: victoriametrics/victoria-metrics:v1.76.1imagePullPolicy: IfNotPresentargs:- -storageDataPath=/var/lib/victoria-metrics-data- -retentionPeriod=1wports:- containerPort: 8428name: httpvolumeMounts:- mountPath: /var/lib/victoria-metrics-dataname: storage
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: victoria-metricsnamespace: kube-vm
spec:type: NodePortports:- port: 8428selector:app: victoria-metrics
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:name: victoria-metrics-data
spec:accessModes:- ReadWriteOncecapacity:storage: 20GistorageClassName: local-storagelocal:path: /data/k8s/vmpersistentVolumeReclaimPolicy: RetainnodeAffinity:required:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: kubernetes.io/hostnameoperator: Invalues:- node2
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: victoria-metrics-datanamespace: kube-vm
spec:accessModes:- ReadWriteOnceresources:requests:storage: 20GistorageClassName: local-storage这里我们使用 -storageDataPath 参数指定了数据存储目录，然后同样将该目录进行了持久化，-retentionPeriod 参数可以用来配置数据的保持周期。直接应用上面的资源清单即可。
☸ ➜ kubectl apply -f vm-single-node-deploy.yaml
☸ ➜ kubectl get svc victoria-metrics -n kube-vm
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
victoria-metrics NodePort 10.106.216.248 <none> 8428:31953/TCP 75m
☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -l app=victoria-metrics
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
victoria-metrics-57d47f4587-htb88 1/1 Running 0 3m12s
☸ ➜ kubectl logs -f victoria-metrics-57d47f4587-htb88 -n kube-vm
2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/lib/logger/flag.go:12 build version: victoria-metrics-20220412-134346-tags-v1.76.1-0-gf8de318bf
2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/lib/logger/flag.go:13 command line flags
2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/lib/logger/flag.go:20 flag "retentionPeriod"="1w"
2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/lib/logger/flag.go:20 flag "storageDataPath"="/var/lib/victoria-metrics-data"
2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/app/victoria-metrics/main.go:52 starting VictoriaMetrics at ":8428"...
2022-04-22T08:59:14.432Z info VictoriaMetrics/app/vmstorage/main.go:97 opening storage at "/var/lib/victoria-metrics-data" with -retentionPeriod=1w
......
2022-04-22T08:59:14.449Z info VictoriaMetrics/app/victoria-metrics/main.go:61 started VictoriaMetrics in 0.017 seconds
2022-04-22T08:59:14.449Z info VictoriaMetrics/lib/httpserver/httpserver.go:91 starting http server at http://127.0.0.1:8428/到这里我们单节点的 VictoriaMetrics 就部署成功了。接下来我们只需要在 Prometheus 中配置远程写入我们的 VM 即可，更改 Prometheus 配置：
# vm-prom-config2.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:name: prometheus-confignamespace: kube-vm
data:prometheus.yaml: |global:scrape_interval: 15sscrape_timeout: 15sremote_write: # 远程写入到远程 VM 存储- url: http://victoria-metrics:8428/api/v1/writescrape_configs:- job_name: "nodes"static_configs:- targets: ['192.168.0.109:9111', '192.168.0.110:9111', '192.168.0.111:9111']relabel_configs: # 通过 relabeling 从 __address__ 中提取 IP 信息，为了后面验证 VM 是否兼容 relabeling- source_labels: [__address__]regex: "(.*):(.*)"replacement: "${1}"target_label: 'ip'action: replace重新更新 Prometheus 的配置资源对象：
☸ ➜ kubectl apply -f vm-prom-config2.yaml
# 更新后执行 reload 操作重新加载 prometheus 配置
☸ ➜ curl -X POST "http://192.168.0.111:31890/-/reload"配置生效后 Prometheus 就会开始将数据远程写入 VM 中，我们可以查看 VM 的持久化数据目录是否有数据产生来验证：
☸ ➜ ll /data/k8s/vm/data/
total 0
drwxr-xr-x 4 root root 38 Apr 22 17:15 big
-rw-r--r-- 1 root root 0 Apr 22 16:59 flock.lock
drwxr-xr-x 4 root root 38 Apr 22 17:15 small现在我们去直接将 Grafana 中的数据源地址修改成 VM 的地址：
修改完成后重新访问 node-exporter 的 dashboard，正常可以显示，证明 VM 是兼容的。
替换 Prometheus
上面我们将 Prometheus 数据远程写入到了 VM，但是 Prometheus 开启 remote write 功能后会增加其本身的资源占用，理论上其实我们也可以完全用 VM 来替换掉 Prometheus，这样就不需要远程写入了，而且本身 VM 就比 Prometheus 占用更少的资源。
现在我们先停掉 Prometheus 的服务：
☸ ➜ kubectl scale deploy prometheus --replicas=0 -n kube-vm然后将 Prometheus 的配置文件挂载到 VM 容器中，使用参数 -promscrape.config 来指定 Prometheus 的配置文件路径，如下所示：
# vm-single-node-deploy2.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: victoria-metricsnamespace: kube-vm
spec:selector:matchLabels:app: victoria-metricstemplate:metadata:labels:app: victoria-metricsspec:volumes:- name: storagepersistentVolumeClaim:claimName: victoria-metrics-data- name: prometheus-configconfigMap:name: prometheus-configcontainers:- name: vmimage: victoriametrics/victoria-metrics:v1.76.1imagePullPolicy: IfNotPresentargs:- -storageDataPath=/var/lib/victoria-metrics-data- -retentionPeriod=1w- -promscrape.config=/etc/prometheus/prometheus.yamlports:- containerPort: 8428name: httpvolumeMounts:- mountPath: /var/lib/victoria-metrics-dataname: storage- mountPath: /etc/prometheusname: prometheus-config记得先将 Prometheus 配置文件中的 remote_write 模块去掉，然后重新更新 VM 即可：
☸ ➜ kubectl apply -f vm-prom-config.yaml
☸ ➜ kubectl apply -f vm-single-node-deploy2.yaml
☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -l app=victoria-metrics
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
victoria-metrics-8466844968-ncfnp 1/1 Running 2 (3m3s ago) 3m45s
☸ ➜ kubectl logs -f victoria-metrics-8466844968-ncfnp -n kube-vm
......
2022-04-22T10:01:59.837Z info VictoriaMetrics/app/victoria-metrics/main.go:61 started VictoriaMetrics in 0.022 seconds
2022-04-22T10:01:59.837Z info VictoriaMetrics/lib/httpserver/httpserver.go:91 starting http server at http://127.0.0.1:8428/
2022-04-22T10:01:59.837Z info VictoriaMetrics/lib/httpserver/httpserver.go:92 pprof handlers are exposed at http://127.0.0.1:8428/debug/pprof/
2022-04-22T10:01:59.838Z info VictoriaMetrics/lib/promscrape/scraper.go:103 reading Prometheus configs from "/etc/prometheus/prometheus.yaml"
2022-04-22T10:01:59.838Z info VictoriaMetrics/lib/promscrape/config.go:96 starting service discovery routines...
2022-04-22T10:01:59.839Z info VictoriaMetrics/lib/promscrape/config.go:102 started service discovery routines in 0.000 seconds
2022-04-22T10:01:59.840Z info VictoriaMetrics/lib/promscrape/scraper.go:395 static_configs: added targets: 3, removed targets: 0; total targets: 3从 VM 日志中可以看出成功读取了 Prometheus 的配置，并抓取了 3 个指标（node-exporter）。现在我们再去 Grafana 查看 node-exporter 的 Dashboard 是否可以正常显示。先保证数据源是 VM 的地址。
这样我们就使用 VM 替换掉了 Prometheus，我们也可以这 Grafana 的 Explore 页面去探索采集到的指标。
UI 界面
VM 单节点版本本身自带了一个 Web UI 界面 - vmui，不过目前功能比较简单，可以直接通过 VM 的 NodePort 端口进行访问。
☸ ➜ kubectl get svc victoria-metrics -n kube-vm
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
victoria-metrics NodePort 10.106.216.248 <none> 8428:31953/TCP 75m我们这里可以通过 http://<node-ip>:31953 访问到 vmui：
可以通过 /vmui 这个 endpoint 访问 UI 界面：
如果你想查看采集到的指标 targets，那么可以通过 /targets 这个 endpoint 来获取：
这些功能基本上可以满足我们的一些需求，但是还是太过简单，如果你习惯了 Prometheus 的 UI 界面，那么我们可以使用 promxy 来代替 vmui，而且 promxy 还可以进行多个 VM 单节点的数据聚合，以及 targets 查看等，对应的资源清单文件如下所示：
# vm-promxy.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:name: promxy-confignamespace: kube-vm
data:config.yaml: |promxy:server_groups:- static_configs:- targets: [victoria-metrics:8428] # 指定vm地址，有多个则往后追加即可path_prefix: /prometheus # 配置前缀
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: promxynamespace: kube-vm
spec:selector:matchLabels:app: promxytemplate:metadata:labels:app: promxyspec:containers:- args:- "--config=/etc/promxy/config.yaml"- "--web.enable-lifecycle"- "--log-level=trace"env:- name: ROLEvalue: "1"command:- "/bin/promxy"image: quay.io/jacksontj/promxyimagePullPolicy: Alwaysname: promxyports:- containerPort: 8082name: webvolumeMounts:- mountPath: "/etc/promxy/"name: promxy-configreadOnly: true- args: # container to reload configs on configmap change- "--volume-dir=/etc/promxy"- "--webhook-url=http://localhost:8082/-/reload"image: jimmidyson/configmap-reload:v0.1name: promxy-server-configmap-reloadvolumeMounts:- mountPath: "/etc/promxy/"name: promxy-configreadOnly: truevolumes:- configMap:name: promxy-configname: promxy-config
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: promxynamespace: kube-vm
spec:type: NodePortports:- port: 8082selector:app: promxy直接应用上面的资源对象即可：
☸ ➜ kubectl apply -f vm-promxy.yaml
☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -l app=promxy
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
promxy-5f7dfdbc64-l4kjq 2/2 Running 0 6m45s
☸ ➜ kubectl get svc promxy -n kube-vm
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
promxy NodePort 10.110.19.254 <none> 8082:30618/TCP 6m12s访问 Promxy 的页面效果和 Prometheus 自带的 Web UI 基本一致的。
这里面我们简单介绍了单机版的 victoriametrics 的基本使用。关于集群版的使用请关注后续文章。
本文转载自：「k8s技术圈」，原文：https://tinyurl.com/y5u8w3wg，版权归原作者所有。欢迎投稿，投稿邮箱: editor@hi-linux.com。
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