手把手式小白入门prometheusgrafana监控系统搭建

整体架构

采集与监控流程

  • 存在一个具体的主机或者服务,存在一些可以被采集的指标,比如linux系统上面的CPU内存等指标
  • 部署了对应服务或主机的采集程序Exporter,该程序同时提供一个对外暴露的http接口用于提供采集到的数据,通常是开放一个http://{host}:{port}/metrics接口
  • Prometheus负责定期数据收集,存储以及对外提供查询服务
  • grafana提供监控数据可视化面板(dashboard),用于监控数据精美展示

docker服务配置

新建compose.yaml如下

services:
  prometheus: 
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: demo-prometheus
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus-data:/prometheus
    networks:
      - demo
      
  grafana:
    image: grafana/grafana-enterprise:latest
    container_name: demo-grafana
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
      - grafana-config:/etc/grafana
    networks:
      - demo
  
  node-exporter:
    image: quay.io/prometheus/node-exporter:latest
    container_name: demo-node-exporter
    command:
      - '--path.rootfs=/host'
    network_mode: host
    pid: host
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - '/:/host:ro,rslave'

networks:
  demo:
    name: "demo"
    external: false

volumes:
  grafana-data: {}
  grafana-config: {}
  prometheus-data: {}

提供三个服务

  • prometheus服务,用于收集metrics数据

    • 默认开放9090端口
    • ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:需要外部挂载一个配置文件到容器指定位置,用于定义采集服务的信息等(该文件后面会详细解释)
    • prometheus-data:/prometheus: 需要把保存的数据挂载出来,以免容器再次启动时数据丢失

      通过执行如下命令可以大致知道数据卷位置,可以看到镜像定义的volumes的参数只有/prometheus

      启动命令中也看不到有别的什么需要持久化的数据路径,剩下的/etc/prometheus//usr/share/prometheus/可以在查看后自行决定是否挂载

      $ docker image inspect prom/prometheus:latest
      ...
      "Cmd": [
          "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml",
          "--storage.tsdb.path=/prometheus",
          "--web.console.libraries=/usr/share/prometheus/console_libraries",
          "--web.console.templates=/usr/share/prometheus/consoles"
      ],
      "Image": "sha256:c306a8110e4d13dbe51ddeb37b0746b6238819256a338d1cc5d226e04b02a06a",
      "Volumes": {
          "/prometheus": {}
      },
  • grafana服务

    • 默认开放端口3000
    • volumes参数:

      查看容器信息如下,发现路径较多,所以目前只挂载/var/lib/grafana以及/etc/grafana

      $ docker image inspect grafana/grafana-enterprise
      ...
       "Env": [
           "GF_PATHS_CONFIG=/etc/grafana/grafana.ini",
           "GF_PATHS_DATA=/var/lib/grafana",
           "GF_PATHS_HOME=/usr/share/grafana",
           "GF_PATHS_LOGS=/var/log/grafana",
           "GF_PATHS_PLUGINS=/var/lib/grafana/plugins",
           "GF_PATHS_PROVISIONING=/etc/grafana/provisioning"
       ],
       "Cmd": null,
       "Image": "",
       "Volumes": null,
  • node-exporter作为采集程序(prometheus组织官方提供专门用于采集主机服务指标的程序,可以采集CPU,内存,磁盘,网卡等性能数据)

    • 网络模式使用host模式以便获取到宿主机真实网卡信息
    • pid配置为host与宿主机使用相同的pid命名空间,这样可以获取到宿主机所有程序信息
    • 以只读方式挂载系统根目录到容器当中,用于获取系统磁盘数据,否则容器内部获取的是容器内部磁盘信息导致数据错误
    • 服务默认开放端口9100,服务启动之后可以去浏览器访问地址http://127.0.0.1:9100/metrics查看该服务采集到的系统数据
    • metrics提供的数据形式如下

      第一行是 # HELP开头,用于解释当前指标的含义

      第二行是# TYPE开头,说明当前指标的数据类型

      剩下的就是具体采集到的数据

      # HELP node_cooling_device_cur_state Current throttle state of the cooling device
      # TYPE node_cooling_device_cur_state gauge
      node_cooling_device_cur_state{name="0",type="Processor"} 0
      node_cooling_device_cur_state{name="1",type="Processor"} 0
      node_cooling_device_cur_state{name="10",type="Processor"} 0
      node_cooling_device_cur_state{name="11",type="Processor"} 0
      node_cooling_device_cur_state{name="12",type="intel_powerclamp"}

prometheus采集配置

与上面的compose.yaml文件相同目录下,新建prometheus.yml文件,该文件会被挂载到prometheus容器当中

global:
  # 配置全局默认收集metrics间隔
  scrape_interval: 15s
  # 当与外部系统通信的时候,会把该配置下的`label`信息附加到数据中
  external_labels:
    monitor: 'codelab-monitor'

# 收集数据的配置
scrape_configs:
    # 定义收集job名称,此处采集prometheus自己本身的metrics
  - job_name: 'prometheus'
    # 收集间隔会覆盖上面的全局配置
    scrape_interval: 5s
    # 配置采集的http的接口位置,这个地方只需要填写IP和端口即可
    # 采集的时候prometheus会加上url路径访问http://localhost:9090/metrics获取数据
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  
  - job_name: 'host-node'
    static_configs: 
      - targets: ['172.17.0.1:9100']

host-node解释

  • 该采集程序是由compose.yaml文件中配置的服务node-exporter提供的,开放9100端口
  • 由于其处于host宿主机网络命名空间,而prometheus处于docker内部的一个桥接网络demo网络环境中,所以不能通过127.0.0.1或者node-exporter访问到对应的node-exporter采集程序,所以targets参数需要填写docker0IP来表示宿主机网络空间下的prometheus

    查看docker0IP如下,一般在linux上安装docker之后,默认docker0网卡的IP是固定的172.17.0.1,其他操作系统或环境可能是别的IP,此处配置需要具体留意,按照实际的IP地址修改

    $ ip addr show docker0 
    14: docker0: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc noqueue state DOWN group default 
        link/ether 02:42:49:57:88:25 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
        inet 172.17.0.1/16 brd 172.17.255.255 scope global docker0
           valid_lft forever preferred_lft forever

服务启动

$ docker compose up -d
[+] Running 7/7
 ⠿ Network demo                   Created          0.1s
 ⠿ Volume "prom_prometheus-data"  Created          0.0s
 ⠿ Volume "prom_grafana-data"     Created          0.0s
 ⠿ Volume "prom_grafana-config"   Created          0.0s
 ⠿ Container demo-grafana         Started          0.5s
 ⠿ Container demo-node-exporter   Started          0.2s
 ⠿ Container demo-prometheus      Started          0.4s

检查docker网络命名空间

$ docker network ls
NETWORK ID     NAME     DRIVER    SCOPE
61ff0fdec0df   demo     bridge    local
0812cab7929c   host     host      local
....

检查demo网络命名空间里面的容器

$ docker network inspect demo
[
    {
        "Name": "demo",
        ....
        "Containers": {
            "774dd4e703f541872b5ed513996020c4e2239694663df62b50c5c83451938368": {
                "Name": "demo-grafana",
                "EndpointID": "73c2c67e833446363cdde52b2536d9981ca6b813342638697616bfce42bc1e6f",
                "MacAddress": "02:42:c0:a8:a0:02",
                "IPv4Address": "192.168.160.2/20",
                "IPv6Address": ""
            },
            "ed204573a64bc2601f4310cb5dbfe4952ac1c2b310a218ced63b578ff6ef49dc": {
                "Name": "demo-prometheus",
                "EndpointID": "f8e4f5c42ccfdd2387f9a76392f3e6bbcbba1efe850a8392fdcbf47cafe29a09",
                "MacAddress": "02:42:c0:a8:a0:03",
                "IPv4Address": "192.168.160.3/20",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        ....
]

检查docker host网络命名空间的容器

$ docker network inspect host
[
    {
        "Name": "host",
        ...
        "Containers": {
            "bde02aced39fd6bfc6017647b05d187d1eb94b5f7155cb026bead1cbc9038d19": {
                "Name": "demo-node-exporter",
                "EndpointID": "07d90ac1f8ebc897035c0cfde1b54210c85c442ea2125625c4f32090e3e28700",
                "MacAddress": "",
                "IPv4Address": "",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        ...
    }
]

采集程序服务验证

  • prometheus服务自带采集程序,浏览器访问地址http://localhost:9090/metrics查看是否返回数据
  • node-exporter开放端口9100,浏览器访问地址http://localhost:9100/metrics查看是否返回数据

grafana增加dasboard

访问http://localhost:3000/进入到grafana登录页面,输入账号密码admin/admin登录

导航到Configuration/Data Sources,新增一个data source,点击Add data source按钮之后在弹出的列表当中选择Prometheus

填写基本的名称参数以及Prometheus的地址

由于grafana以及prometheus都处于dockerdemo网络环境中,所以在填写prometheusIP地址时需要直接填写prometheus进行访问

填写完成之后点击最下面的Save & test按钮

最后点击Dashboards配置图表,发现有三个默认的图表,直接点击import即可

最后保存退出,去访问Dashboards/Browse查看图表

目前由于Grafana metrics没有被包含到prometheus的采集配置yml文件中,所以该图表是没有数据的,现在可以点击Prometheus 2.0 stats查看图表

grafana增加node exporterdashboard

首先去访问grafanadashboradshttps://grafana.com/grafana/dashboards/获取一个node exporter的配置json文件


之后回到grafana的页面点击Import按钮,在弹出的新页面中导入下载的json,可以直接上传json或者拖动json文件到页面

最后配置选择数据源Prometheus,配置完成之后点击Import按钮

最后Dashboard的列表页面就新增完成了Node Exporter Full的选项,点击进去就看到了node exporter的数据图表

至此,服务启动与基本配置完成

参考阅读

prometheus/node_exporter项目仓库readme.md

Prometheus Getting Started官方文档

grafana图表库


龚正阳
29 声望5 粉丝

粗犷型程序员