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本書は、お客様のご参考のために原文の英語版を機械翻訳したものです。

英語版と齟齬がある場合、英語版の定めが優先するものとします。より詳しい情報については、本リンクをご参照ください。

問題を作成する

CPUまたはメモリの過剰な消費

問題

Prometheus OpenMetrics integration for Docker or Kubernetesをインストールしたところ、メモリやCPUを大量に消費してしまいました。

解決策

数百のターゲットをスクレイピングする巨大なクラスターで統合を実行する場合、CPUとメモリの消費量が増加し、ワーカーの数が scrape_duration に影響を与える可能性があります。

例えば、Prometheus OpenMetricsの統合では、2.5のCPUと700MbのRAMを消費します。

  • 800のターゲット をスクレイプし、 1000のタイムスケール をそれぞれ公開します。
  • それぞれのレイテンシーは 150ms で、 scrape_duration は30秒です。

資源の消費を抑えるために

  1. インテグレーションを最新の利用可能なイメージに更新します。

  2. emitter_harvest_period を下げることでハーベストタイムを短縮します(デフォルト値は 1s で、間隔は 200ms より小さくすることはできません)。メトリクスがより頻繁に送信されるようになるため、メモリ消費量が減少します。

  3. scrape_duration を増やすことで、メトリクスの収集頻度を減らし、メモリ消費量とCPU使用率の両方を削減します。

  4. ワーカーの数を減らして、メモリ消費量とCPU使用率の両方を減らします。スクレイピングが遅くなり、 scrape_duration を超える可能性があります。 そのためには。

    • インテグレーションを、利用可能な最新バージョンの画像に更新します。
    • worker_threads をデフォルト値の 4 から好みの値に減らします。
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