Prometheus 云原生 - 微服务监控报警系统 （Promethus、Grafana、Node_Exporter）部署、简单使用

ops/2024/10/22 17:21:24/

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开始

Prometheus 介绍

基本原理

组件介绍

下文部署组件的工作方式

Prometheus 生态安装（Mac）

prometheus-toc" style="margin-left:80px;">安装 prometheus

grafana-toc" style="margin-left:80px;">安装 grafana

安装 node_exporter

Prometheus 生态安装（Docker）

prometheus-toc" style="margin-left:80px;">安装 prometheus

 安装 Grafana

安装 node_exporter

Grafana 实现可视化

导入 Prometheus 数据源

引入仪表盘

开始

Prometheus 介绍

基本原理

prometheus 是一个开源的系统监控和报警系统，本身是机遇 Go 开发的一套开源的系统监控报警框架和时序列数据库（TSDB）

基本原理：通过 HTTP 协议周期性的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，不需要任何的 SDK 或者其他集成过程.   这样非常适合做虚拟化环境监控，例如 VM、Docker、Hubernetes 等，被监控组件信息的 HTTP 接口叫做 exporter.  

组件介绍

  • Prometheus server：是 Prometheus 架构中的核心组件，基于 go 语言编写，可以独立部署在服务器上、云主机、Docker 容器中. 主要用于收集目标数据，并将采集到的数据按照时间序列存储在本地磁盘的时序数据库中，对外可提供数据查询支持、自定义 PromeQL 语言（对数据进行查询分析）、告警规则配置管理.
  • Client Library：用于监测应用程序代码的客户端库.  在监控服务前，需要向客户端代码添加监测实现 Prometheus 中的 metric 的类型.
  • Exporter：数据采集者，用于输出被监控组件信息的 HTTP 接口.
  • Pushgateway：用于支持短期临时 或 批量计划任务工作的汇聚节点.  主要用于短期 job，此类存在的 job 时间较短，可能 Prometheus 在 pull 之前就自动消失了.  所以针对这种 job，就设计成可直接向 Pushgateway 推送 metric，这样 Prometheus 就可以定时去 Pushgateway 中拉去 metric.         总的来讲，Pushgateway 是一个组件，prometheus server 默认通过 exporter 主动 pull 获取数据，pushgateway 则是通过被动方式推动数据到 prometheus server.  用户可以写一写自定义的监控脚本把需要监控的数据发送给 pushgateway，然后 pushgateway 把数据发送给 prometheus server.
  • Alertmanager：用于处理 Prometheus 服务器发送的 alerts 信息，对其去重数据、分组 最后路由到正确的接受方式（邮箱、钉钉...），发出告警，支持丰富的告警方式.
  • Service Discovery：动态发现 待监控的 target，从而完成监控配置的重要组件.   Promethus 每隔几秒就会去各个 target 采集一次 metric，因此需要手工制定监测节点，当节点增多，更改配置文件就会很麻烦，这时候就需要通过服务发现，例如 service discovery，sd 机制去解决.

下文部署组件的工作方式

  • Promethus：Prometheus 并不直接监控特定的目标，而是依赖于 Exporter 来提供监控数据。 Exporter 可以是独立运行的程序，也可以是内置在监控目标中的服务，只要能够向 Prometheus 提供标准格式的监控样本数据即可。
  • Node_Exporter：通过 HTTP 接口（通常是/metrics）暴露收集到的监控数据，Prometheus 服务器定期从这个接口拉取数据。
  • Grafana：
    • 用户首先需要在 Grafana 中添加 Prometheus 作为数据源，并配置相应的查询语句来获取所需的监控数据。
    • 然后，用户可以在 Grafana 中创建仪表盘，并添加各种图表来展示这些数据。 Grafana 会根据用户设置的查询语句从 Prometheus 中查询数据，并进行处理（如计算平均值、最大值等），最后将数据可视化显示在图表中。

总的来讲：

-> Node_Exporter 负责从被监控的服务器上采集数据.

-> Prometheus 主要任务是对 Node_Exporter 采集到的数据进行收集、存储和对外提供数据查询支持.

-> Grafana 再将 Prometheus 中整理的数据进行展示.

Prometheus 生态安装（Mac）

prometheus">安装 prometheus

a）安装命令：

brew install prometheus

通过 which prometheus 可以找到安装位置.

这里实际上只是一个快捷方式，真正安装目录在

  • bin目录：/opt/homebrew/Cellar/prometheus/2.53.0/bin
  • 配置文件：/opt/homebrew/etc/prometheus.yml

b）启动 prometheus

进入到 /opt/homebrew/Cellar/prometheus/2.53.0/bin 目录下，输入如下命令后台启动：

nohup ./prometheus --config.file=/opt/homebrew/etc/prometheus.yml &

通过 cat nohup 类似如下说明启动成功：

c）进入界面

在浏览器中输入： localhost:9090

如下界面

grafana">安装 grafana

a）安装命令

brew install grafana

b）安装目录

bin 目录：/opt/homebrew/Cellar/grafana/11.1.0/bin

c）启动并配置

输入命令生成对应的配置文件

grafana-server --config=/opt/homebrew/etc/grafana/grafana.ini --homepath /opt/homebrew/share/grafana --packaging=brew cfg:default.paths.logs=/opt/homebrew/var/log/grafana cfg:default.paths.data=/opt/homebrew/var/lib/grafana cfg:default.paths.plugins=/opt/homebrew/var/lib/grafana/plugins

输入地址：localhost:3000

页面如下：

下图是登陆后的页面，默认用户名和密码都是 admin，第一次登陆后必须更改密码.

安装 node_exporter

a）第一种安装方式

https://prometheus.io/download/icon-default.png?t=N7T8https://prometheus.io/download/

b）第二种安装方式：

使用 mac 也可以通过 brew 安装，如下

brew install node_exporter

c）启动：

brew services start node_exporter

或者直接

node_exporter

c）访问 localhost:9100 

显示如下内容

d）配置 prometheus.yml 

vim /opt/homebrew/etc/prometheus.yml
scrape_configs:- job_name: "prometheus"static_configs:- targets: ["localhost:9090"]- job_name: "node_exporter"static_configs:- targets: ["localhost:9100"]

e）重载配置

查看 prometheus 端口号 ps aux | grep prometheus

kill 删除 prometheus 进程，然后重启.

prometheus --config.file=/opt/homebrew/etc/prometheus.yml

f）浏览器中查看：

Prometheus 生态安装（Docker）

安装 prometheus

a）命令如下

docker pull prom/prometheus

b）创建挂载目录及配置文件

mkdir -p ~/env/prometheus

在 ~/env/prometheus 目录下创建配置文件 prometheus.yml

global:scrape_interval:    15sevaluation_interval: 15sscrape_configs:- job_name: prometheusstatic_configs:- targets: ['env-base:9090']- job_name: grafanastatic_configs:- targets: ['env-base:3000']- job_name: node_exporterstatic_configs:- targets: ['env-base:9100']

c）运行镜像

docker run -d \
--name=prometheus \
--restart=always \
-p 9090:9090 \
-v ~/env/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml  \
prom/prometheus

 d）浏览器中输入 enb-base:9000 ，如下说明启动成功：

 安装 Grafana

a）命令如下

使用 docker run 命令之前，还需要给  ~/env/grafana 文件赋予 写操作 的权利，否则会启动失败

chmod a+w ~/env/grafana
docker run -d \
--name=grafana \
--restart=always \
-p 3000:3000 \
-v ~/env/grafana:/var/lib/grafana \
grafana/grafana

b）浏览器中输入 env-base:3000 ，如下界面：

第一次登录账号和密码都是 admin.

并且第一次登录成功后会强制你进行修改密码（当然你也可以继续修改为 admin），如下：

成功登录如下：

c）由于之前在 prometheus.yml 配置文件中也配置了 grafana 的地址，因此，这里可以打开 prometheus ，点击导航栏中 status 下的 targets ，就可以看到被监控的状态

Ps：prometheus 会每隔一段时间就会自动拉去你 prometheus.yml 中配置的 scrape_configs 路由，默认会去  /metrics 拉去对应的配置

安装 node_exporter

a）拉取镜像

docker pull prom/node-exporter

 b）运行

node_exporter 挂载的都是系统文件.

docker run -d -p 9100:9100 \
--name=node_exporter \
--restart=always \
-v "/proc:/host/proc:ro" \
-v "/sys:/host/sys:ro" \
-v "/:/rootfs:ro" \
--net="host" \
prom/node-exporter

c）浏览器中输入 env-base:9100 ，如下表示访问成功

d

d）由于之前在 prometheus.yml 配置文件中也配置了 node_exporter 的地址，因此，这里可以打开 prometheus ，点击导航栏中 status 下的 targets ，就可以看到被监控的状态

Ps：prometheus 会每隔一段时间就会自动拉去你 prometheus.yml 中配置的 scrape_configs 路由，默认会去  /metrics 拉去对应的配置

Grafana 实现可视化

导入 Prometheus 数据源

引入仪表盘

Grafana dashboards | Grafana LabsBrowse a library of official and community-built dashboards.icon-default.png?t=N7T8https://grafana.com/grafana/dashboards/在上述地址中找到一个喜欢的仪表盘，然后复制 ID

Ps：上述仪表盘能采集到 Prometheus 数据的前提是，Promethus 的 prometheus.yml 配置了 node_exporter 采集数据的 url.


http://www.ppmy.cn/ops/57027.html

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