一、Prometheus介绍

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。

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、监控组件

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。

• node-exporter 用于机器系统数据收集

• mysqld-exporter 用于MySQL数据库数据收集

• redis-exporter 用于Redis缓存数据库的数据收集

• cadvisor 用于收集宿主机上的docker容器数据

• prometheus 用于周期性抓取被监控组件的状态

• 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

node-exporter

监控服务器CPU、内存、磁盘、I/O等信息，首先需要安装node exporter。node exporter的作用是用于机器系统数据收集。

由于node-exporter要获取主机的信息，最好直接部署到宿主机上。

Docker部署

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

浏览器访问: http://ip:9100/metrics，收集到数据，有了它就可以做宿主机Linux数据展示了

mysqld-exporter

用来收集MysQL或者Mariadb数据库相关指标的,mysql exporter需要连接到数据库并有相关权限。

Docker部署

docker run -d --name mysqld_exporter --restart=always -p 9104:9104 -e DATA_SOURCE_NAME="root:123456@(localhost:3306)/" prom/mysqld-exporter

浏览器访问: http://ip:9104/metrics，收集到数据，有了它就可以做MySQL数据库数据展示了

cadvisor

cadvisor可以对节点机器上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集，包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况。

Docker部署

docker run -d -p 8080:8080 --name cadvisor \
-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 --restart=always --privileged=true google/cadvisor

浏览器访问: http://ip:8080/metrics，收集到数据，有了它就可以做Docker容器数据展示了。

如果获取不到CPU的信息，可通过下方命令，进行挂载和建立软连接

sudo mount -o remount,rw '/sys/fs/cgroup'
sudo ln -s /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct,cpu

prometheus

Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。

docker

docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus \
-v /mnt/e/Docker/volumes/prometheus/:/prometheus \
-v /mnt/e/Docker/volumes/prometheus/data:/data \
-v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
--restart=always prom/prometheus

注意：

宿主机的路径必须是绝对路径: /opt/prometheus/prometheus.yml，否则报错

prometheus.yml

global:
# 抓取间隔，60秒向目标抓取一次数据
  scrape_interval: 60s
  evaluation_interval: 60s

# 这里表示抓取对象的配置
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
  # 重写了全局抓取间隔时间，由60秒重写成30秒
    scrape_interval: 30s
    static_configs:
      - targets: ['172.23.200.252:9090']
  - job_name: 'mysqld'
    static_configs:
      - targets: ['172.23.200.252:9104']
  - job_name: 'linux'
    static_configs:
      - targets: ['172.23.200.252:9100']
  - job_name: 'docker'
    static_configs:
      - targets: ['172.23.200.252:8080']

浏览器访问: http://部署的机器IP地址:9090/graph ，效果如下

访问targets，http://部署的机器IP地址:9090/targets，效果如下。

三、Grafana 展示平台

Grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，他提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。Dashboard中显示了不同metric数据源中的数据。
Grafana是一个开源的，拥有丰富Dashboard和图表编辑的指标分析平台，和Kibana不同的是Grafana专注于时序类图表分析，而目支持多种数据源，如Graphite、 InfluxDB、Elasticsearch、Mysql、K8s、Zabbix、 Prometheus等。

docker启动

新建空文件夹grafana-storage，用来存储数据

mkdir /opt/grafana-storage

添加权限，因为grafana用户会在这个目录写入文件，直接设置777，也可以设置其它权限

chmod 777 -R /opt/grafana-storage

Docker部署

docker run -d --name grafana --restart=always -p 3000:3000 -v /opt/grafana-storage:/var/lib/grafana grafana/grafana

访问URL

http://部署机器的IP地址: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。

配置Data sources

点击Setting -> Data sources -> Add data source

选择Prometheus

name名字写Prometheus
ype 选择Prometheus，因为数据都从它那里获取
url 输入Prometheus的ip和端口

点击下面的Save & Test，如果出现绿色提示信息，说明可以了。

导入Dashboard模板

回到首页，Dashboard -> import 导入grafana监控模板，模板导入有三种方式：

• Upload JSON file 方式 导入json文件
• import via grafana.com 导入Url或id
• import via pannel json 导入json代码

官网下载Dashboard地址：https://grafana.com/grafana/dashboards

Linux主机监控

导入主机的监控模板，模板id为: 12633，填入import via grafana.com输入框内，点击【load】进入选项配置界面

选择Prometheus组件，点击【Import】保存就可以进行数据可视化展示

Mysql监控

导入Mysql模板，模板id为: 7362

Nginx监控

prometheus 监控 nginx 使用 nginx-vts-exporter 采集数据。同时，需要 nginx 支持 nginx-module-vts 模块获取 nginx 自身的一些数据。

nginx-vts

nginx，默认是没有nginx-module-vts模块的。需要下载对应的nginx源码，进行重新编译才行。为了快速演示，这里使用nginx-vts镜像，包含nginx和nginx-module-vts模块

docker run -d -it --name nginx -p 80:80 gaciaga/nginx-vts

此镜像已经默认开启了status，访问http://10.1.7.33/status

nginx-vts-exporter

主要用于收集nginx的监控数据，并给Prometheus提供监控接口，默认端口号9913。

docker run -d -it --name nginx-vts-exporter -e NGINX_STATUS="http://10.1.7.33/status/format/json" -p 9913:9913 sophos/nginx-vts-exporter

注意：请根据实际情况修改NGINX_STATUS变量，确保能正常访问。

浏览器访问: http://ip:9913/metrics，收集到数据，有了它就可以做Nginx数据展示了

修改prometheus.yml配置，增加nginx统计配置

- job_name: 'nginx'
    static_configs:
      - targets: ['10.1.7.33:9913']

重启prometheus

docker restart prometheus

导入Nginx模板，模板id为: 2949

Redis监控

prometheus监控redis需要用到redis_exporter。

启动redis_exporter

docker run -d --name redis_exporter -p 9121:9121 oliver006/redis_exporter --redis.addr redis://10.1.7.33:6379 --redis.password '你的密码'

参数说明：

--redis.addr：指明一个或多个 Redis 节点的地址，多个节点使用逗号分隔，默认为redis://localhost:6379
--redis.password：验证 Redis 时使用的密码；
--redis.file：包含一个或多个redis 节点的文件路径，每行一个节点，此选项与 --redis.addr 互斥。
--web.listen-address：监听的地址和端口，默认为 0.0.0.0:9121

修改prometheus.yml配置，增加redis统计配置

- job_name: 'redis'
    static_configs:
      - targets: ['10.1.7.33:9121']

重启prometheus

docker restart prometheus

导入Redis模板，模板id为: 11835

PostgreSQL监控

prometheus监控PostgreSQL需要用到postgres-exporter

docker启动

docker run -p 9187:9187 -d --name postgresqldb-exporter -e DATA_SOURCE_NAME="postgresql://swap:swap@piesat@10.1.100.167:5432/zxj_sdp_db?sslmode=disable"  quay.io/prometheuscommunity/postgres-exporter

浏览器访问: http://ip:9187/metrics，收集到数据，有了它就可以做PostgreSQL数据展示了

修改prometheus.yml配置，增加postgres统计配置

- job_name: 'postgres'
    static_configs:
      - targets: ['172.23.200.252:9187']

重启prometheus

docker restart prometheus

压缩包启动

注意：docker直接启动有一个问题，无法监测到postgresql服务的启动时间。若要监测服务启动时间，需要添加自定义监测指标：

1.下载postgres_exporter插件

2.上传服务器并进行解压

tar -xzvf postgres_exporter-0.11.0.linux-amd64.tar.gz

3.添加环境变量

vim ~/.bash_profile
# 在文件最后加上新的路径
export DATA_SOURCE_NAME="postgresql://<你的用户>:<你的密码>@<数据库ip>:5432/zxj_sdp_db?sslmode=disable"

# 手动生效
source ~/.bash_profile

4.指定一个包含自定义查询语句的 YAML 文件，参考 queries.yaml

pg_postmaster:
  query: "SELECT pg_postmaster_start_time as start_time_seconds from pg_postmaster_start_time()"
  master: true
  metrics:
    - start_time_seconds:
        usage: "GAUGE"
        description: "Time at which postmaster started"

5.启动postgres_exporter

./postgres_exporter --web.listen-address :9187 --extend.query-path="/home/prometheus/postgresql/queries.yaml"

参数说明：

--web.listen-address：监听地址
--extend.query-path：指定一个包含自定义查询语句的 YAML 文件

导入PostgreSQ模板，模板id为: 9628

Kafka监控

docker安装kafka-exporter

docker run --name kafka-exporter -d -p 9308:9308 danielqsj/kafka-exporter --kafka.server=10.1.7.33:9092 --zookeeper.server=10.1.7.33:2181

浏览器访问: http://ip:9308/metrics，收集到数据，有了它就可以做kafka数据展示了

修改prometheus.yml配置，增加kafka统计配置

- job_name: 'kafka'
    static_configs:
      - targets: ['10.1.7.33:9308']

重启prometheus

docker restart prometheus

导入Kafka模板，模板id为: 7589

ElasticSearch监控

docker-compose启动elasticsearch-exporter

docker-compose.yml

version: "3.9"
services:
  elasticsearch_exporter: 
    container_name: 'es_exporter' 
    image: prometheuscommunity/elasticsearch-exporter 
    command: 
      - '--es.uri=http://10.1.7.33:9200' 
       # 如果使用了身份验证 http://username:password@elasticsearch_address:9200
      - '--es.all' 
    restart: always 
    ports: 
      - "9114:9114"

参数说明：

--es.uri 　　　　默认http://localhost:9200，连接到的Elasticsearch节点的地址（主机和端口）。 这可以是本地节点（例如localhost：9200），也可以是远程Elasticsearch服务器的地址 
--es.all 默认flase，如果为true，则查询群集中所有节点的统计信息，而不仅仅是查询我们连接到的节点。 
--es.cluster_settings 默认flase，如果为true，请在统计信息中查询集群设置 
--es.indices 默认flase，如果为true，则查询统计信息以获取集群中的所有索引。 
--es.indices_settings 默认flase，如果为true，则查询集群中所有索引的设置统计信息。 
--es.shards 默认flase，如果为true，则查询集群中所有索引的统计信息，包括分片级统计信息（意味着es.indices = true）。 
--es.snapshots 默认flase，如果为true，则查询集群快照的统计信息。

启动elasticsearch_exporter

docker-compose up -d

浏览器访问: http://ip:9114/metrics，收集到数据，有了它就可以做es数据展示了

修改prometheus.yml配置，增加elasticsearch统计配置

- job_name: 'elasticsearch'
    static_configs:
      - targets: ['10.1.7.33:9114']

重启prometheus

docker restart prometheus

导入elasticsearch模板，模板id为: 2322