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小俊丶生活日志

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Prometheus完整的部署方案+实战实例

小俊
2021-02-05 / 1 评论 / 0 点赞 / 2271 阅读 / 0 字
温馨提示:
本文最后更新于2023-06-29,若内容或图片失效,请留言反馈。 部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

image.png

Prometheus简介是一套开源的系统监控报警框架。Prometheus作为新一代的云原生监控系统,相比传统监控监控系统(Nagios或者Zabbix)拥有如下优点

  1. 易管理性:Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件,可直接在本地工作,不依赖于分布式存储

  2. 高效性:单一Prometheus可以处理数以百万的监控指标;每秒处理数十万的数据点

  3. 易于伸缩性:通过使用功能分区(sharing)+联邦集群(federation)可以对Prometheus进行扩展,形成一个逻辑集群

  4. 丰富的看板:多种可视化图表及仪表盘支持

  5. 针对容器监控:对docker,k8S监控有成熟解决方案

Prometheus架构图

image

Prometheus  Server:  收集指标和存储时间序列数据,并提供查询接口
ClientLibrary:客户端库
Push Gateway: 短期存储指标数据。主要用于临时性的任务
Exporters:采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics
Alertmanager:告警
Web  UI :简单的web控制台

官方安装说明

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/

准备两台服务器

192.168.106.101   #Prometheus服务端
192.168.106.100   #被监控服务器

在101服务器创建prometheus.yml主配置文件

# 全局配置
global:
  scrape_interval:     15s # 采集被监控段指标的一个周期
  evaluation_interval: 15s # 告警评估的一个周期

# 告警的配置文件
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# 告警规则配置
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
# 被监控端的配置
scrape_configs:

  - job_name: 'prometheus'

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: "docker"
    static_configs:
    - targets: ['192.168.31.62:8080']

  - job_name: "Linux"
    static_configs:
    - targets: ['192.168.31.62:9100']

下载镜像

docker pull   prom/prometheus 

开启内核路由转发

echo -e "net.ipv4.ip_forward = 1\nnet.ipv4.conf.default.rp_filter = 0 \nnet.ipv4.conf.all.rp_filter = 0" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

启动镜像,将主配置文件挂载到容器内

docker run -d  --name=prometheus   -p 9090:9090   -v /tmp/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml    prom/prometheus

http://192.168.106.101:9090/ #访问该地址,出现一个简单ui界面,说明部署成功

image.png

实战一:监控一个容器服务(常用的监控指标有: 内存,CPU,硬盘,网络,状态)

非交互获取容器的监控指标

docker stats  --no-stream  lnmp_nginx

image.png

cAdvisor (Container Advisor) 用于收集正在允许的容器资源使用和性能信息。相当于zabbix-agent一样提供一个数据采集的接口

docker部署cAdvisor:

100被监控服务器安装

docker run -d   \
--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

访问该地址,就能看到实时采集到的数据

http://192.168.106.100:8080/containers/

image.png
image.png

http://192.168.106.100:8080/metrics #该地址的数据为prometheus识别的数据的接口

image.png

去101上修改prometheus的配置文件,复制一个job文件,job_name 指名称,targets为cAdvisor服务器地址ip和端口

vim    /tmp/prometheus.yml

image.png

docker  restart  prometheus  #重启服务

http://192.168.106.101:9090/ 可以看到监控指标说明获取数据成功

image.png

101服务器上安装grafana

docker  run -d --name=grafana  -p 3000:3000  grafana/grafana

image.png

http://192.168.106.101:3000/ #p配置数据源,配置完成点击保存

image.png

https://grafana.com/grafana/download    #该地址下载grafana模板

image.png
保存,选择Prometheus数据源后可以看到如下图所示

image.png
image.png
可以看到100上所有容器都被监控到了,至此监控容器完成!

实战二:监控Linux主机

编写了一个采集linux主机metrics的脚本

cat   node_exporter.sh
#!/bin/bash

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.17.0/node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz

tar zxf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-0.17.0.linux-amd64 /usr/local/node_exporter

cat <<EOF >/usr/lib/systemd/system/node_exporter.service
[Unit]
Description=https://prometheus.io

[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl enable node_exporter
systemctl restart node_exporter

运行这个脚本就能监控Linux主机

测试 访问

http://192.168.106.100:9100/metrics

image.png
说明采集信息成功

修改101服务上的配置文件/tmp/prometheus.yml

image.png

docker restart prometheus

检测方法:http://192.168.106.101:9090/classic/targets,up说明采集成功
image.png

然后配置grafana仪表盘,本次导入9276模板,和刚才导入模板的方式一致。导入完成即可看到如图所示模板

image.png
image.png
至此实战监控Linux部署

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