Docker系列——Grafana+Prometheus+Node-exporter伺服器監控平台（一）

在最近的博文中，都是介紹監控平台的搭建，其實並不難，主要是需要自己動手操作，實踐一番就會了。

有天在想，雲上的伺服器，是不是也可以搭建一個監控平台，所以就搗鼓了一下，不過遺憾的是，使用阿里雲開源的插件-CMS Grafana Service沒能成功，嘗試了許久都沒能成功。

所以就改用Prometheus了，一步步實踐，配置成功，小有收穫吧，來分享下每天點滴。

Node-exporter

Node-exporter簡介

在配置環境前，可能會有疑問，為什麼需要？所以就先來講下其作用。

在Prometheus的架構設計中，Prometheus Server並不直接服務監控特定的目標，其主要任務負責數據的收集，存儲並且對外提供數據查詢支援。因此為了能夠監控到某些東西，如主機的CPU使用率，我們需要使用到Exporter。Prometheus周期性的從Exporter暴露的HTTP服務地址（通常是/metrics）拉取監控樣本數據。

Node-exporter 與之前博文中的 Jmeter 是一個作用，就是用於機器系統數據收集。我們在展示數據時，數據肯定是有來源的，監控系統，監控的數據有：CPU、記憶體、磁碟、I/O等資訊。所以就需要部署Node-exporter，我們一起來看下部署過程。

環境部署

拉取鏡像

使用命令 docker pull prom/node-exporter 拉取鏡像，操作如下所示：

啟動服務

使用命令如下命令啟動即可：

docker run -d -p 9100:9100 \
 -v "/proc:/host/proc:ro" \
 -v "/sys:/host/sys:ro" \
 -v "/:/rootfs:ro" \
 --net="host" \
 prom/node-exporter

我們可以查看埠，是否有啟動成功，命令 netstat -anpt

或者使用命令 docker ps -a 查看容器是否啟用成功
確認啟動成功之後，可以通過url訪問查看，伺服器ip+9100；這裡需要注意的是，伺服器埠有安全策略，需要手動開啟，開啟後才能正常訪問，如下所示：

我們可以查看到具體的監聽資訊，如下所示：

Prometheus

Prometheus簡介

Prometheus（普羅米修斯）是一套開源的監控&報警&時間序列資料庫的組合，起始是由SoundCloud公司開發的。隨著發展，越來越多公司和組織接受採用Prometheus，社會也十分活躍，他們便將它獨立成開源項目，並且有公司來運作。Google SRE的書內也曾提到跟他們BorgMon監控系統相似的實現是Prometheus。現在最常見的Kubernetes容器管理系統中，通常會搭配Prometheus進行監控。

Prometheus基本原理是通過HTTP協議周期性抓取被監控組件的狀態，這樣做的好處是任意組件只要提供HTTP介面就可以接入監控系統，不需要任何SDK或者其他的集成過程。這樣做非常適合虛擬化環境比如VM或者Docker 。

Prometheus應該是為數不多的適合Docker、Mesos、Kubernetes環境的監控系統之一。

輸出被監控組件資訊的HTTP介面被叫做exporter 。目前互聯網公司常用的組件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系統資訊 (包括磁碟、記憶體、CPU、網路等等)。

與其他監控系統相比，Prometheus的主要特點是：

  • 易於管理
  • 監控服務的內部運行狀態
  • 強大的數據模型
  • 強大的查詢語言PromQL
  • 高效
  • 可擴展
  • 易於集成
  • 可視化
  • 開放性

Prometheus架構

架構圖如下所示：

從架構圖中，可以看出有幾大核心組件，一起來看下。

Prometheus Server

Prometheus Server是Prometheus組件中的核心部分，負責實現對監控數據的獲取，存儲以及查詢。 Prometheus Server可以通過靜態配置管理監控目標，也可以配合使用Service Discovery的方式動態管理監控目標，並從這些監控目標中獲取數據。其次Prometheus Server需要對採集到的監控數據進行存儲，Prometheus Server本身就是一個時序資料庫，將採集到的監控數據按照時間序列的方式存儲在本地磁碟當中。最後Prometheus Server對外提供了自定義的PromQL語言，實現對數據的查詢以及分析。

Prometheus Server內置的Express Browser UI，通過這個UI可以直接通過PromQL實現數據的查詢以及可視化。

Prometheus Server的聯邦集群能力可以使其從其他的Prometheus Server實例中獲取數據，因此在大規模監控的情況下，可以通過聯邦集群以及功能分區的方式對Prometheus Server進行擴展。

Exporters

Exporter將監控數據採集的端點通過HTTP服務的形式暴露給Prometheus Server，Prometheus Server通過訪問該Exporter提供的Endpoint端點，即可獲取到需要採集的監控數據。

一般來說可以將Exporter分為2類：

  • 直接採集：這一類Exporter直接內置了對Prometheus監控的支援，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接內置了用於向Prometheus暴露監控數據的端點。
  • 間接採集：間接採集，原有監控目標並不直接支援Prometheus，因此我們需要通過Prometheus提供的Client Library編寫該監控目標的監控採集程式。例如： Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等。

AlertManager

在Prometheus Server中支援基於PromQL創建告警規則，如果滿足PromQL定義的規則，則會產生一條告警，而告警的後續處理流程則由AlertManager進行管理。在AlertManager中我們可以與郵件，Slack等等內置的通知方式進行集成，也可以通過Webhook自定義告警處理方式。AlertManager即Prometheus體系中的告警處理中心。

PushGateway

由於Prometheus數據採集基於Pull模型進行設計，因此在網路環境的配置上必須要讓Prometheus Server能夠直接與Exporter進行通訊。 當這種網路需求無法直接滿足時，就可以利用PushGateway來進行中轉。可以通過PushGateway將內部網路的監控數據主動Push到Gateway當中。而Prometheus Server則可以採用同樣Pull的方式從PushGateway中獲取到監控數據。

環境部署

拉取鏡像

使用命令 docker pull prom/prometheus ，操作如下：

• 添加配置文件
使用命令 mkdir -p /opt/prometheus && cd /opt/prometheus 新建文件夾，並進入到該目錄下。新建配置文件的操作命令 vim prometheus.yml ，添加如下內容：

global:
  scrape_interval:     60s
  evaluation_interval: 60s
             
scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['自己ip:9090']
        labels:
          instance: prometheus
                                                                       
  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['自己ip:9100']
        labels:
          instance: ip

• 啟動服務
使用如下命令，將配置文件掛載到容器中：

docker run  -d \
  -p 9090:9090 \
  -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml  \
  prom/prometheus

啟動後，可以檢查是否啟動成功，查看埠或者查看容器運行情況，查看埠如下：

我們可以通過web頁面查看，服務運行狀態，訪問地址：伺服器ip+埠/targets，如下所示：

Grafana配置

在之前的博文中，已經詳細介紹過Grafana了，所以這裡就不細說了，詳細可以看之前的博文，Docker系列——InfluxDB+Grafana+Jmeter性能監控平台搭建（三）

添加數據源

在使用過程中，稍有區別就是需要添加新的數據源，因為我們現在使用的是 Prometheus ，操作如下：

訪問grafana：//ip:3000/login ，添加即可，操作如下：

在這裡可以配置數據源名稱，配置數據源的地址，地址填啟動的prometheus地址即可。

引用模板

接下來就是添加模板，模板直接按id導入： 8919 ，可以配置監控面板的名稱和引用源，添加即可。引用模板就是讓數據展示的更美觀。其他面板，也可以在Grafana官網去搜索，裡面還有其他的模板數據。

數據展示

配置完成後，查看面板數據如下：

我們從圖中看出，監控面板的數據很齊全，各種指標都有展示，還是挺不錯的。監控伺服器就完成了，操作簡單吧，有資源的，可以手動操作一下，很容易上手的哦。

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