Prometheus+grafana配置及监控示例

安装配置prometheus和grafana

Prometheus安装

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.6.2/prometheus-2.3.2.linux-amd64.tar.gz

tar zxvf prometheus-2.3.2.linux-amd64.tar.gz

cd prometheus-2.3.2.linux-amd64

./prometheus --version    #查看版本

./prometheus        #启动

node-exporter安装

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz 

tar -xvf node_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz

后台运行 ./node_exporter &

grafana安装

wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-5.2.2.linux-amd64.tar.gz 
tar -zxvf grafana-5.2.2.linux-amd64.tar.gz 

//启动
${GRAFANA_HOME}/bin/grafana-server start

端口3000 默认密码 admin/admin

配置prometheus监控node

修改prometheus.yml 添加如下信息

- job_name: 'expoter'
    static_configs:
    - targets: ['10.10.10.12:9100']
      labels:
        instance: expoter

修改完以后要重启prometheus

设置prometheus连接grafana

导入仪表盘json模板

从官网获取dashboards id或者json文件内容，在dasshboard 里import菜单导入即可

获取id或者json文件内容

https://grafana.com/dashboards/

配置好以后如图所示

实例之监控docker

　　Prometheus支持深度监控Docker容器的资源和运行特性，多维度查询，聚合Docker监控数据

　　在 Prometheus 中负责数据汇报的程序统一叫做 Exporter, 而不同的 Exporter 负责不同的业务。它们具有统一命名格式，即 xx_exporter, 例如负责主机信息收集的 node_exporter。Prometheus 社区已经提供了很多 exporter，地址为：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/，并且通过浏览器可以获取目标机器的指标（mertics）信息（http://x.x.x.x:port/mertics）

　　同样，监控docker contianer的exporter也可以从这里查找，通常使用cAdvisor，并以容器的方式启动。

从官方提供的exporter中设置exporter并启动（注意端口别冲突）

//地址（从官网跳转得到）
https://github.com/google/cadvisor

sudo docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:ro \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  google/cadvisor:latest

注：由于最新版的cAdvisor存在bug，启动的时候会报如下错误

1 cadvisor.go:156] Failed to start container manager: inotify_add_watch /sys/fs/cgroup/cpuacct,cpu: no such file or directory

解决办法

ount -o remount,rw /sys/fs/cgroup/；ln -sf /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct,cpu

启动以后，访问宿主机的8080端口

获取容器的指标信息（http://ip:8080/mertics）

配置prometheus监控容器信息

修改prometheus.yml,添加如下信息

- job_name: 'cadvisor-container'
    static_configs:
    - targets: ['ip:8080']　　　　　　　　#这里就写上面cAdvisor的地址
      labels:
        instance: cadvisor-container

配置完以后重启prometheus，打开prometheus web界面

设置grafana显示图像信息

首先导入Docker Container dashboard 模板（官网搜索）

导入以后如果无法获取数据，需要从新设置一下数据源，随便点开一个监控项

画框中选择数据源返回即可

默认会显示一周的数据，自定义设置时间即可

实例之监控elasticsearch并定义报警规则

prometheus监控es，需要使用对应版本的监控插件（exporter），我使用的是elasticsearch版本5.5.2，github下载对应版本的插件

https://github.com/vvanholl/elasticsearch-prometheus-exporter/releases

安装监控插件

#安装

sh ${elasticsearch_HOME}/bin/elasticsearch-plugin install file:///opt/elasticsearch-prometheus-exporter-5.5.2.0.zip

#安装完成重启es（非root用户）后访问下面地址：

http://es_ip:9200/_prometheus/metrics，看到监控指标如下，说明安装成功

通过prometheus监控es，配置文件如下

[root@master conf]# cat conf/prometheus.yml |grep -v "^#\|^$"
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.
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093　　　　　　#alertmansger的ip及端口　
rule_files:　　　　　　　　　　　　　　　　#如果没有规则时可以不用指定
  - "rules/*"　　　　　　　　　　　　　　  #自定义conf目录下的rules目录存放报警规则，与prometheus同级目录
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['xxxx:9090']
  
  - job_name: elasticsearch
    scrape_interval: 10s
    metrics_path: "/_prometheus/metrics"
    
    file_sd_configs:
    - files:
      - es.yml　　　　　　　　#这里 表示引用文件

[root@master conf]# cat conf/es.yml |grep -v "^#\|^$"
- targets:
  - 192.168.177.142:9200
  - 192.168.177.134:9200
  - 192.168.177.206:9200
  labels:
    server: dev-es
- targets:
  - 192.168.177.11:9200
  - 192.168.177.208:9200
  - 192.168.177.226:9200
  - 192.168.177.236:9200
  - 192.168.177.237:9200
  labels:
    server: test-es
- targets:
  - 172.21.0.22:9200
  - 172.21.0.42:9200
  - 172.21.0.19:9200
  labels:
    server: pre-es

启动时要指定配置文件

#启动之前先检查一下配置文件是否正确
./promtool check config conf/prometheus.yml

#启动
./prometheus --config.file=/opt/prometheus-2.5.0.linux-amd64/conf/prometheus.yml

查看prometheus

然后去grafana配置,首先去grafana官网去找es的dashboard模板，266，导入模板，完成后监控如下所示：

配置报警规则

根据prometheus监控ElasticSearch指标进行相应的监控

报警规则编写

打开prometheus，ip:9090, Esecute下拉框里会显示es监控相关的查询语句的索引，如下图所示

选中一个进行查询，例如，查询cpu的使用率，查看grafana里的查询语句

然后在prometheus进行查询

此时可写报警规则如下

- alert: EsCpuUsed
    expr: es_os_cpu_percent > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      description:  "elasticsearch in {{$labels.server}}-{{$labels.node}} cpu used is above 80% current {{$value}}%"　　#这里为自定义报警信息，{{$labels.server}}server 为lables里的键

例如查询JVM Heap堆栈使用率，Element可以理解为查询语句，value为查询到的值，percent代表百分比

然后看一下grafan里JVM HEAP监控里如何定义的，

这里只是记录了jvm Heap使用的内存大小，es_jvm_mem_heap_max_bytes为设定的jvm的大小，进而可以手动查出堆栈使用率，如下所示

所以rules里定义规则就可以写成

  - alert: EsJvmHeapMemUsed
    expr: es_jvm_mem_heap_used_percent  > 75　　　　　　#大于百分之75就报警
    for: 10m
    labels:
      severity: warnning
    annotations:
      description:  "elasticsearch node {{$labels.node}} Jvm Heap mem used is above 75% current {{$value}}%"　　　　#描述，自定义，{{$label.node}}表示在element里出的标签（label）和相应的键（node）

在例如下所示，监控cluster状态有三个颜色，三个值：

根据监控指标可知集群状态，green（所有的主分片和副本分片都正常运行）、yellow（所有的主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行）red（有主分片没能正常运行）

所以规则可写成如下（值不为0的都视为有问题）：

- alert: esclusterwrong
    expr: es_cluster_status  != 0
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      description:  "elasticsearch cluster {{$labels.server}} had primary shared not normal runningworking"

整体规则如下

[root@master rules]# cat conf/rules/es.yml 
groups:
- name: es.rules
  rules:
  - alert: esclusterwrong
    expr: es_cluster_status  != 0
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      description:  "elasticsearch cluster {{$labels.server}} had primary shared not normal runningworking"

  
  - alert: esDown
    expr: up{job="elasticsearch"}  == 0
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      description:  "elasticsearch service {{$labels.instance}} down"

  - alert: EsUnassignedTotal
    expr: es_cluster_shards_number{type="unassigned"}  > 0
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      description:  "elasticsearch cluster {{$labels.server}} had shares lost"
  
  - alert: EsCpuUsed
    expr: es_os_cpu_percent > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      description:  "elasticsearch in {{$labels.server}}-{{$labels.node}} cpu used is above 80% current {{$value}}%"

  - alert: EsJvmHeapMemUsed
    expr: es_jvm_mem_heap_used_percent  > 75
    for: 10m
    labels:
      severity: warnning
    annotations:
      description:  "elasticsearch node {{$labels.node}} Jvm Heap mem used is above 75% current {{$value}}%"

  - alert: EsDiskUsed
    expr: ceil((1 - es_fs_path_available_bytes / es_fs_path_total_bytes) * 100 ) > 90
    for: 5m
    labels:
      severity: warnning
    annotations:
      description:  "{{$labels.node}} elasticsearch DiskUsage Used is above 90% current {{$value}}%"

此时可以再prometheus界面查看报警和rules

AlertManager报警

安装alertmanager

Alertmanager 主要用于接收 Prometheus 发送的告警信息，它支持丰富的告警通知渠道，而且很容易做到告警信息进行去重，降噪，分组，策略路由，是一款前卫的告警通知系统。

#安装go 1.11
$ wget https://studygolang.com/dl/golang/go1.11.linux-amd64.tar.gz
$ tar zxvf go1.11.linux-amd64.tar.gz && mv go1.11 /opt/go

$ vi /etc/profile 添加
   export GOROOT=/opt/go
   export PATH=$GOROOT/bin:$PATH
   export GOPATH=/opt/go-project
   export PATH=$PATH:$GOPATH/bin

$ source /etc/profile

$ go version

#安装alertmanager
$ git clone https://github.com/prometheus/alertmanager.git
$ cd alertmanager/
$ make build

安装成功以后，便可编辑报警配置文件了

基本配置模板：

global:
  resolve_timeout: 2h

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 5s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 1h
  receiver: 'webhook'

receivers:
- name: 'webhook'
  webhook_configs:                #通过webhook报警
  - url: 'http://example.com/xxxx'
    send_resolved: true

启动alertmanager时需要指定配置文件

./alertmanager --config.file=/opt/prometheus-2.5.0.linux-amd64/conf/alertmanager.yml　　　　#这个文件是自己自定义的，位置随便放

通过email报警

修改alertmanager配置文件

global:
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:587'
  smtp_from: 'xxx@qq.com'
  smtp_auth_username: 'xxx@qq.com'
  smtp_auth_password: 'your_email_password'

route：
  # 重复报警时间，默认10秒
  repeat_interval: 10s    
  # 接收者
  receiver: team-X-mails  

receivers:
  - name: 'team-X-mails'　　　　　　#与上面receiver对应
    email_configs:
    - to: 'team-X+alerts@example.org'

在prometheus指定好报警规则后启动alertmanger即可

企业微信告警

①、注册企业微信公众号

②、访问app创建应用（自建应用）

③、alertmanager.yml配置

route:
  group_by: ['alertname']
  receiver: 'wechat'

receivers:
- name: 'wechat'
  wechat_configs:
  - corp_id: 'xxx'　　　　　　　　#企业微信账号唯一 ID， 可以在我的企业中查看。
    to_party: '1'　　　　　　　　 #需要发送的组。
    agent_id: '1000002'　　　　　#第三方企业应用的 ID，可以在自己创建的第三方企业应用详情页面查看。
    api_secret: 'xxxx'　　　　　 #第三方企业应用的密钥，可以在自己创建的第三方企业应用详情页面查看

posted @ 2018-08-29 10:53 FRESHMANS 阅读(21928) 评论(0) 编辑收藏举报

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