性能监控平台搭建 - Grafana安装与简易使用指南

性能监控平台搭建 – Grafana安装与简易使用指南

2019 年 10 月 4 日
筆記

Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：

•展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；•多数据源支持：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等；•通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty等获得通知；•混合展示：在同一图表中混合使用不同的数据源，可以基于每个查询指定数据源，甚至自定义数据源；•注释：使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记；•过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。

这里我们介绍它，自然是与《InfluxDB安装与简易使用介绍》结合来展示性能监控平台的数据，由于它有良好的图表和高度的查询定制能力，所以非常适合用于性能监控数据的实时展示。

安装

官方下载地址：https://grafana.com/grafana/download

YUM安装

对于Centos用户，可以用下面的命令添加InfluxDB的仓库

cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/grafana.repo  [grafana]  name=grafana  baseurl=https://packages.grafana.com/oss/rpm  repo_gpgcheck=1  enabled=1  gpgcheck=1  gpgkey=https://packages.grafana.com/gpg.key  sslverify=1  sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt  EOF

然后安装、运行InfluxDB服务：

sudo yum install grafana  sudo service grafana-server start  sudo /sbin/chkconfig --add grafana-server  ## service服务开机自启动

如果你的系统可以使用Systemd，也可以这样启动：

sudo yum install influxdb  sudo systemctl daemon-reload  sudo systemctl start grafana-server  sudo systemctl status grafana-server  sudo systemctl enable grafana-server.service  ## systemd服务开机自启动

RPM安装

假定你跟我一样是Centos的用户，那么安装命令是这样的：

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.3.3-1.x86_64.rpm  sudo rpm -ivh grafana-6.3.3-1.x86_64.rpm  grafana-server -config /etc/grafana/grafana.ini -homepath /usr/share/grafana

汉化

Grafana v5.2.1版本汉化方法[1]

使用

启动grafana-server之后，就可以通过3000端口来访问web页面了，比如：http://localhost:3000。默认的账户为admin：admin，首次登录时会要求修改密码。登录后的界面如下：

配置数据源

登录之后，首先要做的事情就是添加数据源；前面我们也提到过grafana可以支持很多数据源，这里只选择influxdb作为数据源，其添加内容的界面如下：

只需要选择好数据类型为influxdb，然后配置好相应的访问url和数据库即可。

配置dashboard

接下来就是添加面板，也就是想要展示数据的图表；influxdb不仅支持普通曲线图，还是支持很多的可视化图；此外还支持使用第三方已经配置好的模板和插件，非常的好用。

比如：对于jmeter性能数据就有专门的第三方模板，直接使用即可无需自己配置；还有像nginx、redis、mysql、mongo等都有专门的三方模板可以选用。

而如果你只想安静地展示自己独有的数据，那么你也可以选择自定义一个模板；grafana新建模板有2种方式可选，图示如下：

•Add Query是添加一个普通的曲线图表来展示数据•Visualization是添加一个可视化的图表，就是那种比较炫酷的图形

这2种方式的配置步骤和内容基本一样，只是对于图形展示的属性有所不同而已；而最重要的就是配置influxdb的数据读取语句。

这个样例里从cpu_load表中读取value字段的数值并计算平均值再展示。

查看数据

配置好面板的基本数据之后，记得保存然后返回主面板页面，默认显示为No Data，需要你插入一些真实数据，比如我插入的数据如下：

INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.14 1566618365111359200  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.24 1566619375111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.34 1566620385111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.53 1566621395111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.68 1566622405111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.78 1566623415111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.84 1566624425111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.94 1566625435111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.75 1566626445111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.63 1566627455111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.56 1566628465111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.73 1566629475111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.64 1566630485111135920  INSERT cpu_load,host=serverA,region=us_west value=0.58 1566631495111135920

插入之后就能看到数据的展示情况了。如下图：

这里刚好配置了2种形式的图表，上面是普通的，下面则是可视化的；现在知道它们的区别了吧！