在 Kubernetes（简称 K8s）的世界里，监控从不是 “凭感觉” 的工作。作为一个动态、分布式且复杂的系统，K8s 的稳定运行依赖于对每一层级 —— 从控制平面到 Pod—— 的持续验证。如果缺乏清晰的监控策略，你可能会面临关键告警被海量信息淹没、资源问题拖到工作负载崩溃才暴露、安全配置漏洞成为攻击入口等风险。
今天分享的这份《Kubernetes 监控终极清单》，从 9 个核心维度梳理了可落地的操作项，帮你在问题升级前发现性能瓶颈、配置错误和安全缺口，为集群稳定加上 “双保险”。
集群是 K8s 运行的基石，其健康度直接决定整体稳定性，需重点关注 3 类对象：
控制平面组件：实时监控 kube-apiserver、etcd、kube-scheduler、kube-controller-manager 的状态与性能 —— 这些组件是集群的 “大脑”，任一故障都可能导致集群瘫痪。
节点状态：跟踪节点就绪状态（Ready/NotReady）和运行时长，及时发现节点故障或重启；同时检查 MemoryPressure（内存压力）、DiskPressure（磁盘压力）、PIDPressure（进程数压力）等节点条件，提前规避资源耗尽风险。
核心系统与基础设施：确保 kube-proxy（网络代理）、CoreDNS（域名解析）等组件稳定运行，无频繁重启或性能降级；还要监控底层基础设施，比如虚拟机健康、主机网络连通性、磁盘性能，毕竟 K8s 的稳定离不开底层平台的支撑。另外，命名空间的健康也容易被忽视 —— 需验证 DNS 解析、服务发现及跨命名空间通信是否正常，避免因命名空间配置错误导致工作负载受阻。
K8s 的资源管理若不到位，要么出现资源闲置、成本浪费，要么因资源不足导致工作负载崩溃，需从 3 个层面优化：
细粒度监控：在节点、Pod、容器三个层级分别统计 CPU、内存使用率，以及磁盘、网络 I/O 指标，快速定位资源热点与性能瓶颈 —— 比如某容器 CPU 长期满负荷，可能是代码漏洞或资源配置不足。
命名空间级管控：监控命名空间的资源配额（Quota），防止某一团队过度占用资源，确保资源在多团队间公平分配。
工作负载是 K8s 的核心价值载体，需聚焦 “运行状态” 与 “应用体验”：
Pod 生命周期跟踪：重点关注 Pending（等待）、CrashLoopBackOff（循环崩溃）、OOMKilled（内存溢出杀死）等异常状态，同时记录容器重启次数与终止原因 —— 比如频繁重启可能是健康检查配置错误或应用代码 bug。
健康检查与指标：启用就绪探针（Readiness Probe）和存活探针（Liveness Probe），在容器故障早期触发恢复机制；此外，需统计应用延迟、错误率等业务指标，确保应用不仅 “活着”，还能正常提供服务。
日志补充分析：仅靠指标无法覆盖所有问题，需查看应用日志，从中发现运行时异常、依赖失败、服务级错误等隐藏问题。
K8s 的分布式特性依赖网络连通性，网络问题可能导致服务不可用，需关注 5 个要点：
基础网络指标：在节点和 Pod 层级监控网络吞吐量、丢包率，及时发现网络饱和或不稳定问题。
内部通信延迟：跟踪服务到 Pod、Pod 到 Pod 的通信延迟，定位集群内部通信瓶颈 —— 比如某服务响应慢，可能是跨节点 Pod 通信延迟过高。
DNS 解析效率：CoreDNS 是集群内服务发现的核心，需监控其解析耗时，避免因域名解析慢导致服务调用延迟。
网络错误与策略：检测网络错误、数据包重传等问题（可能是 CNI 插件配置错误或链路拥堵）；验证 NetworkPolicy（网络策略）是否生效，确保网络隔离规则未被绕过。
指标关联分析：将网络性能指标与应用指标结合，区分是基础设施层网络问题，还是应用自身的延迟问题。
K8s 的安全风险隐蔽性强，需通过 “监控 + 审计” 双重手段防范： 审计日志与异常检测：启用 API 审计日志，记录所有 API 交互和集群级操作；监控异常访问模式（如非授权 IP 访问）、认证失败、权限提升尝试，及时发现攻击行为。
配置与权限管控：定期通过合规报告验证资源配置，排查不安全默认值、暴露端口、特权工作负载等问题；跟踪 RBAC（基于角色的访问控制）角色、绑定关系、服务账号的变更，防止未授权权限授予。
组件与变更审计：监控控制平面组件（如 kube-apiserver、etcd）的配置漂移、未授权访问尝试，以及证书 / 凭证过期情况；使用 K8s 变更追踪工具，实时审计配置变更，发现未授权修改。安全小贴士：定期对照 K8s 安全最佳实践清单，确保集群安全加固的一致性。
当集群出现问题时，日志和追踪是 “溯源” 的关键： 日志集中管理：将所有应用 Pod、系统组件、命名空间的日志聚合到中央平台，避免分散查询的低效；同时标准化日志格式（如带 Pod、容器、命名空间标签的 JSON 格式），提升搜索与过滤效率。
日志关联分析：将日志条目与指标、事件、告警关联，比如某应用错误率突增时，可快速定位对应日志中的错误详情，缩短根因分析时间。
分布式追踪：在微服务架构中，通过工具（如 Site24x7 分布式追踪工具）实现跨服务追踪，分析请求路径、服务延迟、故障节点 —— 比如用户请求失败，可追踪到是哪个服务的调用出了问题。此外，需根据审计、合规要求设置日志保留策略，避免日志丢失或过度存储。
有效的告警机制能帮你在问题影响扩大前介入：
实时事件监控：关注 K8s 实时事件，如存储挂载失败、节点驱逐警告等，这些事件往往是故障的前兆。
精准告警配置：针对高影响场景（如部署失败、节点下线）设置告警；告警阈值需基于历史数据制定，而非固定值（比如某服务高峰期 CPU 使用率常达 80%，则阈值可设为 95%，避免误告警）。
告警降噪：将相关告警分组（如某节点故障导致的 Pod 重启、服务不可用告警），减少告警数量，避免运维人员 “告警疲劳”。
服务发现是 K8s 服务调用的基础，需重点监控：
服务端点与 DNS：掌握服务端点状态、DNS 查询情况，确保服务能被正常发现。
流量与依赖：跟踪集群内部流量，定位延迟热点；梳理服务间依赖关系，避免因某一服务故障导致连锁反应。
Ingress 与服务网格：监控 Ingress 控制器（负责外部流量接入）、服务网格的运行状态，确保路由可靠、TLS 握手正常，同时检测网络策略违规和服务中断。
K8s 的动态扩缩容可能导致成本失控，需通过监控实现 “成本 - 效率” 平衡：
成本归属追踪：按命名空间、服务、团队拆分资源使用情况，明确成本归属，提升团队成本意识。
资源优化：识别闲置资源（如长期未使用的 Pod）、过度配置的工作负载（如请求 CPU 远高于实际使用），减少云资源浪费。
业务关联分析：将成本与性能指标结合（如某服务扩容后成本增加，但响应时间下降），为扩容决策提供依据；同时跟踪业务 KPI（如每笔交易成本、每位用户成本），将集群效率与业务价值挂钩。通过这些数据推动 FinOps 实践，让运维团队与财务团队共同掌握 K8s 成本情况。
手动执行上述检查项效率低且易遗漏，借助工具（如 Site24x7 K8s 监控）可实现自动化：自动发现并监控所有集群组件、提供控制平面 - 工作负载 - 节点的全栈可见性、对资源饱和、Pod 故障等问题实时告警、追踪 K8s 事件与日志、通过配置洞察强化安全管控。
这份清单不只是 “待办事项”，更是 K8s 可靠运维与安全部署的蓝图。将其融入 CI/CD 流程和监控 pipeline，能让你的集群持续保持健康，也让运维团队更高效。