Prometheus+Grafana监控

什么是Prometheus?

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。
Prometheus目前在开源社区相当活跃。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。

Prometheus的特点

多维度数据模型。
灵活的查询语言。
不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。
通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
可以通过中间网关进行时序列数据推送。
通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。

Prometheus监控基本原理

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。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。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)。

Prometheus服务过程

Prometheus Daemon 负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。
Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。
Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。
PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。

Prometheus 三大套件

Server 主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。
Alertmanager 警告管理器，用来进行报警。
Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关。

1. 安装 Prometheus Server

1.1 运行用户创建

groupadd prometheus
useradd -g prometheus -m -d /opt/prometheus/ -s /sbin/nologin prometheus

1.2 prometheus server安装

wget http://10.200.77.3:90/Monitor/prometheus/prometheus-2.14.0.linux-amd64.tar.gz
tar xzf prometheus-2.14.0.linux-amd64.tar.gz -C /opt/
cd /opt/prometheus-2.14.0.linux-amd64

1.3 prometheus配置语法校验

建议每次修改prometheus配置之后, 都进行语法校验, 以免导致 prometheus server无法启动.

./promtool check config prometheus.yml

1.4 启动Prometheus

此时采用默认配置启动 prometheus server 看下界面, 稍后介绍如何监控Linux 服务器.

./prometheus --config.file=prometheus.yml

1.5 通过浏览器访问prometheus

发现 target 中只有 prometheus server, 因为我们还没有加入其他监控, 下面进行介绍, 后续博文中还将陆续介绍如何监控 redis, RabbitMQ, Kafka, nginx, java等常见服务.

prometheus默认配置:

# my global config
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.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

1.6 设置prometheus系统服务,并配置开机启动

touch /usr/lib/systemd/system/prometheus.service
chown prometheus:prometheus /usr/lib/systemd/system/prometheus.service
vim /usr/lib/systemd/system/prometheus.service

将如下配置写入prometheus.servie

[Unit]
Description=Prometheus
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=prometheus
# --storage.tsdb.path是可选项，默认数据目录在运行目录的./dada目录中
ExecStart=/opt/prometheus/prometheus --config.file=/opt/prometheus/prometheus.yml --web.enable-lifecycle --storage.tsdb.path=/opt/prometheus/data --storage.tsdb.retention=60d
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Prometheus启动参数说明

--config.file -- 指明prometheus的配置文件路径
--web.enable-lifecycle -- 指明prometheus配置更改后可以进行热加载
--storage.tsdb.path -- 指明监控数据存储路径
--storage.tsdb.retention --指明数据保留时间

设置开机启动

systemctl daemon-reload
systemctl enable prometheus.service
systemctl status prometheus.service
systemctl restart prometheus.service

说明: prometheus在2.0之后默认的热加载配置没有开启, 配置修改后, 需要重启prometheus server才能生效, 这对于生产环境的监控是不可容忍的, 所以我们需要开启prometheus server的配置热加载功能.

在启动prometheus时加上参数 web.enable-lifecycle , 可以启用配置的热加载, 配置修改后, 热加载配置:

curl -X POST  http://localhost:9090/-/reload

2. Prometheus 配置监控其他Linux主机

2.1 node_exporter安装配置

# 运行用户添加

groupadd prometheus
useradd -g prometheus -m -d /usr/local/node_exporter/ -s /sbin/nologin prometheus

# 下载node_server
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz 

# 解压到指定目录并删除下载文件 
tar -zxf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz 
mv node_exporter-0.18.1.linux-amd64 /usr/local/ 
ln -sv /usr/local/node_exporter-0.18.1.linux-amd64 /usr/local/node_exporter 
rm -f node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz

# 系统服务配置 node_exporter 
touch /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service 
chown prometheus:prometheus /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service 
chown -R prometheus:prometheus /usr/local/node_exporter* 
vim /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service

在node_exporter.service中加入如下代码:

[Unit]
Description=node_exporter
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=prometheus
ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动 node_exporter 服务并设置开机启动

systemctl daemon-reload
systemctl enable node_exporter.service
systemctl start node_exporter.service
systemctl status node_exporter.service
systemctl restart node_exporter.service
systemctl start node_exporter.service
systemctl stop node_exporter.service

node_exporter启动成功后, 你就可以通过如下api看到你的监控数据了(将下面的node_exporter_server_ip替换成你的node_exporter的IP地址, 放到浏览器中访问就可以了 ).

http://node_exporter_server_ip:9100/metrics

为了更好的展示, 接下来我们将这个api 配置到 prometheus server中, 并通过grafana进行展示.

将 node_exporter 加入 prometheus.yml配置中

  - job_name: 'Linux'
    file_sd_configs:
    - files: ['/opt/prometheus/sd_cfg/Linux.yml']
      refresh_interval: 5s

并在文件/opt/prometheus/sd_cfg/Linux.yml中写入如下内容

- targets: ['IP地址:9100']
  labels:
    name: Linux-node1[这里建议给每个主机打个有意义的标签,方便识别.]

如果你按照上面的方式配置了, 但是使用工具 promtool检测prometheus配置时,没有通过, 那肯定是你写的语法有问题, 不符合yml格式. 请仔细检查下. 如有疑问, 可以在下方评论区留言.

这样做的好处是, 方便以后配置监控自动化, 规范化, 将每一类的监控放到自己的配置文件中, 方便维护.

当然, 如果你的服务器少, 要监控的组件少的话, 你也可以将配置都写入prometheus的主配置文件prometheus.yml中, 如:.

# my global config
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.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'Linux'
    static_configs:
    targets: ['http://10.199.111.110:9100']
    labels:
      group: 'client-node-exporter'

重载prometheus配置

curl -X POST  http://localhost:9090/-/reload

3 数据展示Grafana安装配置

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

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.5.1-1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall grafana-6.5.1-1.x86_64.rpm

granafa默认端口为3000，可以在浏览器中输入http://localhost:3000/
granafa首次登录账户名和密码admin/admin，可以修改
配置数据源Data sources->Add data source -> Prometheus，输入prometheus数据源的信息，主要是输入name和url

添加 Dashboard -> New Dashboard -> Import Dashboard -> 输入11074，导入Linux监控模板. 并配置数据源为Prometheus，即上一步中的name
配置完保存后即可看到逼格非常高的系统主机节点监控信息，包括系统运行时间, 内存和CPU的配置, CPU、内存、磁盘、网络流量等信息, 以及磁盘IO、CPU温度等信息。

参考资料:

官网地址：https://prometheus.io/
GitHub: https://github.com/prometheus
官方文档中文版: https://github.com/Alrights/prometheus
官方监控agent列表:https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

posted @ 2019-12-09 11:20 冷水泡茶阅读(25715) 评论(0) 编辑收藏举报

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