基于Docker搭建Prometheus+Grafana+Cadvisor监控平台
一、介绍Prometheus
二、Prometheus架构概览
三、Prometheus的数据模型
四、Prometheus四种数据类型
五、安装运行Prometheus(docker版)
1、安装docker
2、下载镜像包
3、启动node-exporter
4、启动cadvisor
5、配置prometheus
6、启动prometheus
7、启动grafana
最后
一、介绍Prometheus
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。
Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统,不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合虚拟化环境比如VM或者Docker。
Prometheus应该是为数不多的适合Docker、Mesos、Kubernetes环境的监控系统之一。
输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用,比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系统信息 (包括磁盘、内存、CPU、网络等等),具体支持的源看:https://github.com/prometheus。
与其他监控系统相比,Prometheus的主要特点是:
一个多维数据模型(时间序列由指标名称定义和设置键/值尺寸)。
非常高效的存储,平均一个采样数据占~3.5bytes左右,320万的时间序列,每30秒采样,保持60天,消耗磁盘大概228G。
一种灵活的查询语言。
不依赖分布式存储,单个服务器节点。
时间集合通过HTTP上的PULL模型进行。
通过中间网关支持推送时间。
通过服务发现或静态配置发现目标。
多种模式的图形和仪表板支持。
二、Prometheus架构概览
该图说明了普罗米修斯(Prometheus)及其一些生态系统组件的整体架构:
它的服务过程是这样的Prometheus daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标) 数据,每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。
Prometheus:支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。支持很多方式的图表可视化,例如十分精美的Grafana,自带的Promdash,以及自身提供的模版引擎等等,还提供HTTP API的查询方式,自定义所需要的输出。
Alertmanager:是独立于Prometheus的一个组件,可以支持Prometheus的查询语句,提供十分灵活的报警方式。
PushGateway:这个组件是支持Client主动推送metrics到PushGateway,而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
如果有使用过statsd的用户,则会觉得这十分相似,只是statsd是直接发送给服务器端,而Prometheus主要还是靠进程主动去抓取。
大多数Prometheus组件都是用Go编写的,它们可以轻松地构建和部署为静态二进制文件。访问prometheus.io以获取完整的文档,示例和指南。
三、Prometheus的数据模型
Prometheus从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的,相同的metrics(指标名称) 和label(一个或多个标签) 组成一条时间序列,不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询,有时还会临时产生一些时间序列存储。
metrics name&label指标名称和标签
每条时间序列是由唯一的”指标名称”和一组”标签(key=value)”的形式组成。
指标名称:一般是给监测对像起一名字,例如http_requests_total这样,它有一些命名规则,可以包字母数字之类的的。通常是以应用名称开头监测对像数值类型单位这样。例如:push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。
标签:就是对一条时间序列不同维度的识别了,例如一个http请求用的是POST还是GET,它的endpoint是什么,这时候就要用标签去标记了。最终形成的标识便是这样了:http_requests_total{method=”POST”,endpoint=”/api/tracks”}。
记住,针对http_requests_total这个metrics name无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。
查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。
如果以传统数据库的理解来看这条语句,则可以考虑http_requests_total是表名,标签是字段,而timestamp是主键,还有一个float64字段是值了。(Prometheus里面所有值都是按float64存储)。
四、Prometheus四种数据类型
Counter
Counter用于累计值,例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。一直增加,不会减少。重启进程后,会被重置。
例如:http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100,10秒后抓取http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100。
Gauge
Gauge常规数值,例如 温度变化、内存使用变化。可变大,可变小。重启进程后,会被重置。
例如: memory_usage_bytes{host=”master-01″} 100 < 抓取值、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 30、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 50、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 80 < 抓取值。
Histogram
Histogram(直方图)可以理解为柱状图的意思,常用于跟踪事件发生的规模,例如:请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组,提供count和sum全部值的功能。
例如:{小于10=5次,小于20=1次,小于30=2次},count=7次,sum=7次的求和值。
Summary
Summary和Histogram十分相似,常用于跟踪事件发生的规模,例如:请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如:count=7次,sum=7次的值求值。
它提供一个quantiles的功能,可以按%比划分跟踪的结果。例如:quantile取值0.95,表示取采样值里面的95%数据。
五、安装运行Prometheus(docker版)
下面介绍如何使用Prometheus、Grafana、CAdvisor、node-exporter、mysqld-exporter对本机服务器性能、Docker容器、MySQL数据库进行监控。
监控本机,只需要一个exporter
node_exporter – 用于机器系统数据收集
mysqld-exporter 用于MySQL数据库数据收集
Cadvisor 用于收集宿主机上的docker容器数据
Grafana是一个开源的功能丰富的数据可视化平台,通常用于时序数据的可视化。它内置了以下数据源的支持:
下面是我们安装时用到的架构图:
注意:本文使用的是Ubuntu x64,只需要一台服务器即可!
1、安装docker
这里不做赘述,详见:Ubuntu离线环境安装Docker-CE各种版本
2、下载镜像包
docker pull prom/node-exporter
docker pull google/cadvisor
docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana
3、启动node-exporter
docker run -d –name node-exporter –restart=always -p 9100:9100 -v /proc:/host/proc:ro -v /sys:/host/sys:ro -v /:/rootfs:ro prom/node-exporter
等待几秒钟,查看端口是否起来了 (此方法适用以下所有端口开通,自行查询!!!)
root@localhost:~# netstat -anpt
Active Internet connections (servers and established)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name
tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* LISTEN 1147/sshd
tcp 0 36 192.168.91.132:22 192.168.91.1:63648 ESTABLISHED 2969/0
tcp 0 0 192.168.91.132:22 192.168.91.1:63340 ESTABLISHED 1321/1
tcp6 0 0 :::9100 :::* LISTEN 3070/node_exporter
访问url:(同理,每个端口开通后,确认一下是否能打开!!!)
http://192.168.196.128:9100/metrics
效果如下:
这些都是收集到数据,有了它就可以做宿主机Linux数据展示了
4、启动cadvisor
docker run -v /:/rootfs:ro -v /var/run:/var/run:rw -v /sys:/sys:ro -v /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro -v /dev/disk/:/dev/disk:ro -p 8080:8080 -d –name=cadvisor –restart=always google/cadvisor:latest
等待几秒钟,查看端口是否起来了
访问url:
http://192.168.196.128:8080/metrics
这些都是收集到数据,有了它就可以做Docker容器数据展示了
5、配置prometheus
新建目录prometheus,编辑配置文件prometheus.yml
mkdir /opt/prometheus
cd /opt/prometheus/
vim prometheus.yml
内容如下:
global:
scrape_interval: 60s
evaluation_interval: 60s
scrape_configs:
job_name: prometheus
static_configs:
job_name: linux
static_configs:
job_name: cadvisor
static_configs:
注意:修改IP地址,这里的172.17.0. xx就是你的公网IP地址
6、启动prometheus
docker run -d –name=prometheus –restart=always -p 9090:9090 -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
等待几秒钟,查看端口状态
访问url:
http://192.168.91.132:9090/graph
访问targets,url如下:
http://192.168.91.132:9090/targets
7、启动grafana
新建空文件夹grafana-storage,用来存储数据
mkdir /opt/grafana-storage
设置权限
chmod 777 -R /opt/grafana-storage
因为grafana用户会在这个目录写入文件,直接设置777,比较简单粗暴!
启动grafana
docker run -d –name grafana –restart=always -p 3000:3000 –name=grafana -v /opt/grafana-storage:/var/lib/grafana grafana/grafana
等待几秒钟,查看端口状态
访问url:
http://192.168.196.128:3000/
默认会先跳转到登录页面,默认的用户名和密码都是admin
登录之后,它会要求你重置密码。你还可以再输次admin密码!
密码设置完成之后,就会跳转到首页
点击Setting——Add data source,由于使用的是镜像方式,所以版本比较新。和网络上的文章展示的图片不一样
选择Prometheus
name名字写Prometheus
type 选择Prometheus,因为数据都从它那里获取
url 输入Prometheus的公网ip+端口
点击下面的Save & Test,如果出现绿色的,说明ok了
回到首页,导入grafana监控模板,主机监控模板id为8919,填入如下输入框内
导入容器的监控模板,模板id为14841
,以相同方式导入即可
更多监控模板自行去snapshot查询
最后
来一张最终效果:
参考资料:
[3]:https://blog.csdn.net/cjiankai/article/details/106649987