3. Prometheus基础回顾

在深入 Kubernetes 控制面策略命中率与误报分析之前，必须夯实 Prometheus 监控基础。本章从数据模型、指标类型、查询语言以及 Kubernetes 原生监控资源四个维度，构建后续章节所需的监控知识底座。

3.1 数据模型：时间序列与标签

Prometheus 存储的核心是时间序列（Time Series）。每个时间序列由 Metric Name 和一组 Label 唯一标识。

3.2 Metric 类型：四种核心指标

Prometheus 客户端库提供四种标准指标类型，理解其语义是编写正确 PromQL 的前提。

3.3 PromQL 入门：查询与聚合

PromQL（Prometheus Query Language）是分析监控数据的核心工具。以下为后续章节高频使用的查询模式。

3.3.1 基础查询

# 查询所有 HTTP 请求总数
http_requests_total

# 带标签过滤
http_requests_total{method="POST", status=~"5.."}

# 范围向量：过去 5 分钟
http_requests_total[5m]

3.3.2 常用函数

3.3.3 策略命中率计算模板

# 策略命中率 = 策略匹配请求数 / 总请求数
sum(rate(kyverno_policy_rule_hit_total[5m]))
/
sum(rate(kyverno_policy_rule_evaluation_total[5m]))

3.4 ServiceMonitor 与 PodMonitor：Kubernetes 监控资源

在 Kubernetes 环境中，Prometheus Operator 通过 CRD（Custom Resource Definition）动态管理抓取目标。两个核心资源是 ServiceMonitor 和 PodMonitor。

3.4.1 ServiceMonitor 配置示例

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: kyverno-admission-controller
  namespace: kyverno
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: kyverno
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s
    path: /metrics
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - kyverno

3.4.2 PodMonitor 配置示例

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PodMonitor
metadata:
  name: kyverno-admission-controller
  namespace: kyverno
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: kyverno
  podMetricsEndpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s
    path: /metrics
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - kyverno

3.4.3 选择对比