docker swarm集群监控方案cAdvisor+InfluxDB+Grafana实战

      docker swarm集群的监控方案很多，cAdvisor+InfluxDB+Grafana方案功能强大灵活。最重要的是这个方案开源、免费、易用，是不花钱版监控方案。参考文档：https://botleg.com/stories/monitoring-docker-swarm-with-cadvisor-influxdb-and-grafana/

• 组件说明

1. cAdvisor：数据收集模块，需要部署在集群中的每一个节点上，当然前提条件是节点接受task。在本次实验中，共有三个节点，因为其中一个节点做过drain，不接受任何task调度，所以最后结果是部署在两个节点上。
2. InfluxDB：数据存储模块。
3. Grafana：数据展示模块

•  环境准备

    docker版本：18.04.0 CE。

    参考https://blog.csdn.net/dkfajsldfsdfsd/article/details/79923218 创建包含三个节点的docker swarm集群。

• 创建docker compose文件

     在manager结点上创建文件，并输入如下内容：

version: '3'

services:
  influx:
    image: influxdb
    volumes:
      - influx:/var/lib/influxdb
    deploy:
      replicas: 1
      placement:
        constraints:
          - node.role == manager

  grafana:
    image: grafana/grafana
    ports:
      - 0.0.0.0:80:3000
    volumes:
      - grafana:/var/lib/grafana
    depends_on:
      - influx
    deploy:
      replicas: 1
      placement:
        constraints:
          - node.role == manager

  cadvisor:
    image: google/cadvisor
    hostname: '{{.Node.Hostname}}'
    command: -logtostderr -docker_only -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influx:8086
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:rw
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
    depends_on:
      - influx
    deploy:
      mode: global

volumes:
  influx:
    driver: local
  grafana:
    driver: local

• 部署容器栈

    在manager节点上执行如下命令：

docker stack deploy -c docker-stack.yml monitor

    命令返回以后并不代表task已经完成部署，需要花一些时间，运行如下命令监控容器栈的部署状态：

docker stack services monitor

    如下图所示：

        

当红框中的数字前后匹配时，代表容器栈完成部署，再执行后序步骤。

• 创建名称为cadvisor数据库存储数据

    执行如下命令，确认monitor_cadvisor服务运行的node:

docker service ps monitor_influx

    结果如下图红框所示：

    登录worker2结点，执行事下指令创建数据库：

docker exec `docker ps | grep -i influx | awk '{print $1}'` influx -execute 'CREATE DATABASE cadvisor'

• 设置Grafana

   因为Grafana被部署在了worker1节点上，在浏览器中访问http://192.168.56.104:80，使用默认的用户名\密码：admin\admin，如下图：

点击"Add data source"添加数据源。如下图所示，按图中红框填写，其它项忽略：

    点击"Save &Test"，如果出现"Data source is working"表示数据源添加成功。

    增加Dashboard配置。首先从https://github.com/botleg/swarm-monitoring/blob/master/dashboard.json下载示例配置文件，如下图所示，按提示上传配置文件：

        操作完成以后，结果如下图：

    至此，docker swarm集群监控系统部署完成，可以实现对宿主机及其上运行的容器的监控。在此基础上可实验其它一些功能，如自义Dashboard、自定义告警规则等。由本示例可以看出，这个方案的关键点是Dashboard配置，配置的好的话显示效果就好，非常灵活。