分析过云原生监控接入方案，下面开始看下云原生服务发现机制。Prometheus本身就是作为云原生监控出现的，所以对云原生服务发现支持具有天然优势。Kubernetes服务发现协议允许使用Kubernetes Rest API检索出Prometheus需要监控的targets，并且跟着集群状态进行同步变更。
kubernetes_sd_configs表示基于Kubernetes进行服务发现，服务发现目标类型使用role表示，比如：role=service，表示针对Kubernetes中的service资源对象，进行具体的服务发现操作。kubernetes_sd_configs支持的role包括：node、service、pod、endpoints、ingress。
(资料图片)
基于Kubernetes进行服务发现，主要针对Kubernetes中的service、pod、node等资源对象进行服务发现，Prometheus使用client-go对role中指定的资源对象进行监听。一般Prometheus部署在Kubernetes集群中的话，Prometheus可以直接利用指定的Service Account对Kubernetes API进行访问。若Prometheus在Kubernetes集群之外，则kubernetes_sd_configs还需指定监控集群的API Server的URL以及相关的认证信息，从而能够创建对应集群的Client。
“client-go是kubernetes官方提供的go语言的客户端库，go应用使用该库可以访问kubernetes的API Server，这样我们就能通过编程来对kubernetes资源进行增删改查操作。
配置示例：
- job_name: kubernetes-pod metrics_path: /metrics kubernetes_sd_configs: - role: pod namespaces: names: - "test01" api_server: https://apiserver.simon:6443 bearer_token_file: d:/token.k8s tls_config: insecure_skip_verify: true bearer_token_file: d:/token.k8s tls_config: insecure_skip_verify: trueKubernetes服务发现大致原理如下图：
1、通过clientset访问API Server，根据role配置获取不同的集群资源对象；
2、通过List & Watch机制，注册监听事件：
p.informer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{ AddFunc: func(o interface{}) { podAddCount.Inc() p.enqueue(o) }, DeleteFunc: func(o interface{}) { podDeleteCount.Inc() p.enqueue(o) }, UpdateFunc: func(_, o interface{}) { podUpdateCount.Inc() p.enqueue(o) },})通过informer.AddEventHandler函数可以为集群资源添加资源事件回调方法，支持3种资源事件回调方法：AddFunc、DeleteFunc、UpdateFunc，分别对应新增资源、修改资源和删除资源时事件触发。
3、资源变更注册回调方法中，将目标资源对象转成key放入到队列queue中，如下pod资源：
func (p *Pod) enqueue(obj interface{}) { //obj是pod资源对象，通过DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc将其转换成key //比如key=test01/nginx-deployment-5ffc5bf56c-n2pl8，即namespace/pod_name格式 key, err := cache.DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc(obj) if err != nil { return } p.queue.Add(key)}4、后台goroutines无限循环执行process逻辑，process逻辑中就是不停从queue中提取数据进行处理，比如pod.go对应逻辑如下：
func (p *Pod) process(ctx context.Context, ch chan<- []*targetgroup.Group) bool { keyObj, quit := p.queue.Get() if quit { return false } defer p.queue.Done(keyObj) key := keyObj.(string) //与 MetaNamespaceKeyFunc() 功能相反的是 SplitMetaNamespaceKey() 函数，它将传入的 Key 分解，返回对象所在的命名空间和对象名称。 namespace, name, err := cache.SplitMetaNamespaceKey(key) if err != nil { return true } //根据key获取资源对象obj o, exists, err := p.store.GetByKey(key) if err != nil { return true } if !exists { //pod被删除时，exists=false // 然后发送targets为空的tg，即移除 send(ctx, ch, &targetgroup.Group{Source: podSourceFromNamespaceAndName(namespace, name)}) return true } pod, err := convertToPod(o) if err != nil { level.Error(p.logger).Log("msg", "converting to Pod object failed", "err", err) return true } //p.buildPod(pod):将资源对象信息转成target groups send(ctx, ch, p.buildPod(pod)) return true}大致逻辑：
a、根据从queue中提取的key，使用p.store.GetByKey(key)获取对应的资源对象，比如pod、service等对象；
b、如果对象不存在，则表示资源对象被删除，则创建一个targets集合为空的target groups，这样Scrape Manager就会移除targets；
c、使用buildXXX(obj)将资源对象解析成target groups，如buildNode()、buildPod()等；
d、最后使用send()方法将解析的target groups通过通道channel传递出去，最终传递给Scrape Manager，这样target groups中targets将被Prometheus抓取监控数据。
pod资源的target groups结构如下示例，每个pod对象都会被解析成target groups，其中包含targets集合、labels标签集合：
1、假如我们定义如下抓取作业：
- job_name: kubernetes-nodes-cadvisor metrics_path: /metrics scheme: https kubernetes_sd_configs: - role: node api_server: https://apiserver.simon:6443 bearer_token_file: d:/token.k8s tls_config: insecure_skip_verify: true bearer_token_file: d:/token.k8s tls_config: insecure_skip_verify: true relabel_configs: # 将标签(.*)作为新标签名，原有值不变 - action: labelmap regex: __meta_kubernetes_node_label_(.*) # 修改NodeIP:10250为APIServerIP:6443 - action: replace regex: (.*) source_labels: ["__address__"] target_label: __address__ replacement: 192.168.52.151:6443 - action: replace source_labels: [__meta_kubernetes_node_name] target_label: __metrics_path__ regex: (.*) replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor 会被解析成kubernetes.SDConfig如下：
kubernetes.SDConfig定义如下：
type SDConfig struct { APIServer config.URL `yaml:"api_server,omitempty"` Role Role `yaml:"role"` HTTPClientConfig config.HTTPClientConfig `yaml:",inline"` NamespaceDiscovery NamespaceDiscovery `yaml:"namespaces,omitempty"` Selectors []SelectorConfig `yaml:"selectors,omitempty"`}2、Discovery创建
//创建Clientset，可看成操作Kubernetes API的客户端c, err := kubernetes.NewForConfig(kcfg) if err != nil { return nil, err }return &Discovery{ client: c, logger: l, role: conf.Role, namespaceDiscovery: &conf.NamespaceDiscovery, discoverers: make([]discovery.Discoverer, 0), selectors: mapSelector(conf.Selectors),}, nil3、Discovery创建完成，最后会调用Discovery.Run()启动服务发现：
func (d *Discovery) Run(ctx context.Context, ch chan<- []*targetgroup.Group) { d.Lock() namespaces := d.getNamespaces() switch d.role { case RoleEndpointSlice: role=endpointslice逻辑 case RoleEndpoint: role=endpoints逻辑 case RolePod: role=pod逻辑 case RoleService: role=service逻辑 case RoleIngress: role=ingress逻辑 case RoleNode: role=node逻辑 default: level.Error(d.logger).Log("msg", "unknown Kubernetes discovery kind", "role", d.role) } var wg sync.WaitGroup for _, dd := range d.discoverers { wg.Add(1) go func(d discovery.Discoverer) { defer wg.Done() d.Run(ctx, ch) }(dd) } d.Unlock() wg.Wait() <-ctx.Done()}4、注册集群资源对象监听事件回调逻辑：
for _, namespace := range namespaces { p := d.client.CoreV1().Pods(namespace) plw := &cache.ListWatch{ ListFunc: func(options metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) { options.FieldSelector = d.selectors.pod.field options.LabelSelector = d.selectors.pod.label return p.List(ctx, options) }, WatchFunc: func(options metav1.ListOptions) (watch.Interface, error) { options.FieldSelector = d.selectors.pod.field options.LabelSelector = d.selectors.pod.label return p.Watch(ctx, options) }, } pod := NewPod( log.With(d.logger, "role", "pod"), cache.NewSharedInformer(plw, &apiv1.Pod{}, resyncPeriod), ) d.discoverers = append(d.discoverers, pod) go pod.informer.Run(ctx.Done())}关键词：
