集群可观测性

应用可观测性（Metrics / Logs / Traces）在 observability-essentials 已建立三支柱思维；集群可观测性 额外覆盖 控制平面、节点、工作负载调度事件——否则 Pod Pending、节点 NotReady、APIServer 慢时无从查起。本课衔接 traces、observability-engines 与 Prometheus 栈。

学习目标

• 列出 K8s 集群层必看信号：apiserver、etcd、scheduler、kubelet、容器
• 区分 DaemonSet Agent、Sidecar、Operator 三种采集部署模式
• 为 CodeRoadMap 集群画一条「指标 + 日志 + 事件」数据流

观测分层

应用层     Spring Actuator、traceId（见 obs-spring、obs-traces）
平台层     kube-state-metrics、cAdvisor、node_exporter
控制平面   apiserver latency、etcd、scheduler queue（托管部分由云提供）
事件层     kubectl get events、Kubernetes Event exporter

入门部署见 k8s-practice；进阶要 每 Node 有 Agent、每 scrape 目标有 SLO。

指标：与 Prometheus 衔接

组件	典型指标来源
容器 / Pod	cAdvisor、kubelet /metrics
Deployment 期望 vs 实际	kube-state-metrics
节点 CPU/内存/磁盘	node_exporter DaemonSet
业务 RED	Pod annotation + ServiceMonitor CR（prom-scrape）

Prometheus Operator 用 CRD 声明 scrape（k8a-crds）；Helm 安装见 prometheus-essentials 与 helm-install。

日志

• 容器 stdout/stderr 仍是默认；DaemonSet（Fluent Bit / Promtail）采集 → Loki / ES
• 结构化 JSON 与 traceId 字段与 obs-logs 一致
• 审计日志（谁删了 Deployment）在 APIServer 审计策略，合规场景单独存储

链路（Traces）

服务网格 Sidecar 或 OTel SDK 上报；K8s 本身 不 替代 APM——需在 Deployment 注入 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 或 mesh 配置。跨 Pod 调用链见 obs-traces；Ingress 入口 span 与 配合。