facetscloud/event-exporter Docker 镜像 - 轩辕镜像

镜像概述

该Docker镜像是一个Kubernetes事件导出工具，用于将Kubernetes集群中的事件（Events）实时转换为Prometheus可采集的指标，解决K8s事件默认无法直接集成到Prometheus监控体系的问题。K8s事件包含集群资源（如Pod、Node、Deployment）的状态变化信息（如创建、故障、调度），是集群运行状态诊断的关键依据。本镜像通过监听K8s API事件流，将事件转换为Prometheus指标并暴露，支持监控、告警及数据分析场景。

核心功能和特性

核心功能

• 实时事件导出：持续监听K8s API Server事件流，实时转换并导出新事件。
• Prometheus指标兼容：按Prometheus规范暴露指标，支持直接采集。
• 事件元数据保留：指标包含事件类型（Normal/Warning）、资源类型、命名空间、资源名称、原因等关键元数据。

特性

• 轻量级设计：低资源占用（默认请求10m CPU/32Mi内存），适合集群部署。
• 灵活配置：支持按命名空间/事件类型过滤、自定义指标标签、端口/路径调整。
• K8s原生集成：支持in-cluster配置（无需手动提供kubeconfig），自动获取API访问权限。
• 高可用性：支持多实例部署，通过K8s Deployment确保服务稳定性。

使用场景和适用范围

使用场景

• K8s集群监控：将事件纳入Prometheus监控体系，与资源使用率等指标联动分析。
• 事件告警：基于事件指标配置Prometheus规则，实时告警关键事件（如Pod故障、节点异常）。
• 集群状态分析：通过历史事件数据识别高频问题（如频繁重启的Pod、资源不足的节点）。
• Grafana可视化：结合Grafana创建事件趋势面板，直观展示集群事件分布。

适用范围

• 环境要求：Kubernetes v1.16+集群，Prometheus v2.0+监控系统。
• 用户对象：K8s集群管理员、DevOps工程师、SRE团队，用于提升集群可观测性。

使用方法

Kubernetes部署（推荐）

1. RBAC权限配置

需创建ServiceAccount及权限绑定，以允许访问K8s事件资源：

yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: k8s-events-exporter
  namespace: monitoring  # 建议部署在监控命名空间
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: k8s-events-exporter-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["events"]
  verbs: ["list", "watch"]  # 仅需列表和监听权限
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: k8s-events-exporter-binding
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: k8s-events-exporter
  namespace: monitoring
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: k8s-events-exporter-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

2. Deployment部署

创建Deployment部署 exporter：

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: k8s-events-exporter
  namespace: monitoring
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: k8s-events-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: k8s-events-exporter
    spec:
      serviceAccountName: k8s-events-exporter
      containers:
      - name: k8s-events-exporter
        image: <image-name>:<tag>  # 替换为实际镜像名称和标签
        ports:
        - containerPort: 9202  # 默认指标端口
        env:
        - name: METRICS_PORT
          value: "9202"  # 指标暴露端口
        - name: METRICS_PATH
          value: "/metrics"  # 指标路径
        - name: FILTER_NAMESPACES
          value: "default,monitoring"  # 仅导出指定命名空间事件（为空则全部导出）
        - name: CUSTOM_LABELS
          value: "cluster=prod,env=production"  # 自定义指标标签
        resources:
          requests:
            cpu: 10m
            memory: 32Mi
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 128Mi

3. 配置Prometheus采集

创建Service暴露指标，并配置Prometheus采集规则：

yaml
# Service配置
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: k8s-events-exporter
  namespace: monitoring
  labels:
    app: k8s-events-exporter
spec:
  selector:
    app: k8s-events-exporter
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 9202
    name: metrics

Prometheus采集配置（添加至scrape_configs）：

yaml
- job_name: 'k8s-events-exporter'
  kubernetes_sd_configs:
  - role: service
    namespaces:
      names: ['monitoring']
  relabel_configs:
  - source_labels: [__meta_kubernetes_service_label_app]
    regex: k8s-events-exporter
    action: keep

非K8s环境部署（需手动提供kubeconfig）

bash
docker run -d \
  --name k8s-events-exporter \
  -p 9202:9202 \
  -v /path/to/local/kubeconfig:/etc/kubeconfig \
  -e KUBECONFIG=/etc/kubeconfig \  # 指定kubeconfig路径
  -e FILTER_EVENT_TYPES=Warning \  # 仅导出Warning类型事件
  <image-name>:<tag>

配置参数

环境变量配置

主要暴露指标

• k8s_events_total：按事件类型、资源类型、命名空间等维度统计的事件总数（计数器类型）。
  示例：k8s_events_total{event_type="Warning",resource_type="Pod",namespace="default",reason="FailedMount"} 5
• k8s_events_latest_timestamp：最新事件的时间戳（Gauge类型），用于监控导出状态。