基于Prometheus和Grafana的監控平臺 - 環境搭建

相關概念

微服務中的監控分根據作用領域分為三大類，Logging，Tracing，Metrics。

Logging - 用于記錄離散的事件。例如，應用程序的調試信息或錯誤信息。它是我們診斷問題的依據。比如我們說的ELK就是基于Logging。

Metrics - 用于記錄可聚合的數據。例如，隊列的當前深度可被定義為一個度量值，在元素入隊或出隊時被更新；HTTP 請求個數可被定義為一個計數器，新請求到來時進行累。prometheus專注于Metrics領域。

Tracing - 用于記錄請求范圍內的信息。例如，一次遠程方法調用的執行過程和耗時。它是我們排查系統性能問題的利器。最常用的有Skywalking，ping-point，zipkin。

今天我們主要聊聊Prometheus的監控，接下來我們了解下需要涉及的幾個關鍵組件。

Prometheus

Prometheus(中文名:普羅米修斯)是由SoundCloud開發的開源監控報警系統和時序列數據庫(TSDB). Prometheus使用Go語言開發, 是Google BorgMon監控系統的開源版本。

Prometheus的基本原理是通過HTTP協議周期性抓取被監控組件的狀態, 任意組件只要提供對應的HTTP接口就可以接入監控. 不需要任何SDK或者其他的集成過程。輸出被監控組件信息的HTTP接口被叫做exporter，目前開發常用的組件大部分都有exporter可以直接使用, 比如Nginx、MySQL、Linux系統信息、Mongo、ES等

exporter

prometheus可以理解為一個數據庫 數據抓取工具, 工具從各處抓來統一的數據, 放入prometheus這一個時間序列數據庫中. 那如何保證各處的數據格式是統一的呢?就是通過這個exporter. Exporter是一類數據采集組件的總稱. Exporter負責從目標處搜集數據, 并將其轉化為Prometheus支持的格式, 它開放了一個http接口(以便Prometheus來抓取數據). 與傳統的數據采集組件不同的是, Exporter并不向中央服務器發送數據, 而是等待中央服務器(如Prometheus等)主動前來抓取。https://github.com/prometheus 有很多寫好的exporter,可以直接下載使用。

Grafana

Grafana是一個圖形化工具, 它可以從很多種數據源(例如Prometheus)中讀取數據信息, 使用很漂亮的圖表來展示數據, 并且有很多開源的dashborad可以使用,可以快速地搭建起一個非常精美的監控平臺。它與Prometheus的關系就類似于Kibana與elasticsearch。

環境準備

在開始配置之前請下載以下幾個軟件(直接從github或者grafana官網下載太慢了，簡直是龜速而且容易下載失敗，建議使用迅雷下載)。

prometheus

grafana

node_exporter

安裝

準備兩臺服務器，一臺用作安裝prometheus和grafana，一臺用作放置exporter組件。建立應用文件夾，將相關軟件上傳至服務器。

192.168.249.131 prometheus，grafana

192.168.249.129 exporter

prometheus

使用如下shell命令進行安裝并啟動

tar zxvf prometheus-2.13.1.linux-amd64.tar.gz mv prometheus-2.13.1.linux-amd64 prometheus cd prometheus nohup ./prometheus &

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啟動完成后，用瀏覽器打開http://192.168.249.131:9090進行訪問，效果如下：

grafana

使用如下shell命令進行安裝并啟動

tar grafana-6.4.3.linux-amd64.tar.gz cd grafana-6.4.3 nohup ./grafana-server &

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啟動完成后，用瀏覽器打開http://192.168.249.131:3000進行訪問，默認賬號密碼為admin/admin，初次登陸需要修改密碼，修改密碼并登陸效果如下：

node_exporter

使用如下shell命令進行安裝并啟動

tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz mv node_exporter-0.18.1.linux-amd64 node_exporter nohup ./node_exporter &

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node exporter默認使用9100端口，可以使用–web.listen-address=":9200"指定端口號。

啟動完成后，用瀏覽器打開http://192.168.249.129:9100/進行訪問,顯示效果如下：

配置

prometheus

進入prometheus安裝目錄，修改prometheus.yml文件，增加監聽job server-192.168.249.129，完整配置如下：

# my global config global: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s). # Alertmanager configuration alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093 rule_files: # - "first_rules.yml" # - "second_rules.yml" scrape_configs: # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config. - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - job_name: '192.168.249.129' static_configs: - targets: ['192.168.249.129:9100']

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配置完成后重啟prometheus，查看監聽狀態。

grafana

配置prometheus數據源

去官網尋找對應的表盤，我們選擇node exporter監控看板

在grafana中在導入表盤

查看監控效果

至此基于Prometheus的監控環境搭建完成,你也來動手試一下吧。

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