ubuntu 18 docker 搭建Prometheus+Grafana

Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。

Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统,不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合虚拟化环境比如VM或者Docker 。

Prometheus应该是为数不多的适合Docker、Mesos、Kubernetes环境的监控系统之一。

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),具体支持的源看:https://github.com/prometheus。

与其他监控系统相比,Prometheus的主要特点是:

一个多维数据模型(时间序列由指标名称定义和设置键/值尺寸)。
非常高效的存储,平均一个采样数据占~3.5bytes左右,320万的时间序列,每30秒采样,保持60天,消耗磁盘大概228G。
一种灵活的查询语言。
不依赖分布式存储,单个服务器节点。
时间集合通过HTTP上的PULL模型进行。
通过中间网关支持推送时间。
通过服务发现或静态配置发现目标。
多种模式的图形和仪表板支持。

二、Prometheus架构概览

该图说明了普罗米修斯(Prometheus)及其一些生态系统组件的整体架构:

 ubuntu 18 docker 搭建Prometheus+Grafana_第1张图片

它的服务过程是这样的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。支持很多方式的图表可视化,例如十分精美的Grafana,自带的Promdash,以及自身提供的模版引擎等等,还提供HTTP API的查询方式,自定义所需要的输出。

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。

PushGateway:这个组件是支持Client主动推送metrics到PushGateway,而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。

如果有使用过statsd的用户,则会觉得这十分相似,只是statsd是直接发送给服务器端,而Prometheus主要还是靠进程主动去抓取。

大多数Prometheus组件都是用Go编写的,它们可以轻松地构建和部署为静态二进制文件。访问prometheus.io以获取完整的文档,示例和指南。

三、Prometheus的数据模型

Prometheus从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的,相同的metrics(指标名称) 和label(一个或多个标签) 组成一条时间序列,不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询,有时还会临时产生一些时间序列存储。

metrics name&label指标名称和标签

每条时间序列是由唯一的”指标名称”和一组”标签(key=value)”的形式组成。

指标名称:一般是给监测对像起一名字,例如http_requests_total这样,它有一些命名规则,可以包字母数字_之类的的。通常是以应用名称开头_监测对像_数值类型_单位这样。例如:push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。

标签:就是对一条时间序列不同维度的识别了,例如一个http请求用的是POST还是GET,它的endpoint是什么,这时候就要用标签去标记了。最终形成的标识便是这样了:http_requests_total{method=”POST”,endpoint=”/api/tracks”}。

记住,针对http_requests_total这个metrics name无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。

查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。

如果以传统数据库的理解来看这条语句,则可以考虑http_requests_total是表名,标签是字段,而timestamp是主键,还有一个float64字段是值了。(Prometheus里面所有值都是按float64存储)。

四、Prometheus四种数据类型

Counter

Counter用于累计值,例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。一直增加,不会减少。重启进程后,会被重置。

例如:http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100,10秒后抓取http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100。

Gauge

Gauge常规数值,例如 温度变化、内存使用变化。可变大,可变小。重启进程后,会被重置。

例如: memory_usage_bytes{host=”master-01″} 100 < 抓取值、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 30、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 50、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 80 < 抓取值。

Histogram

Histogram(直方图)可以理解为柱状图的意思,常用于跟踪事件发生的规模,例如:请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组,提供count和sum全部值的功能。

例如:{小于10=5次,小于20=1次,小于30=2次},count=7次,sum=7次的求和值。

Summary

Summary和Histogram十分相似,常用于跟踪事件发生的规模,例如:请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。

例如:count=7次,sum=7次的值求值。

它提供一个quantiles的功能,可以按%比划分跟踪的结果。例如:quantile取值0.95,表示取采样值里面的95%数据。

五、安装运行Prometheus(docker版)

下面介绍如何使用Prometheus和Grafana对本机服务器性能进行监控。

监控本机,只需要一个exporter, node_exporter – 用于机器系统数据收集

Grafana是一个开源的功能丰富的数据可视化平台,通常用于时序数据的可视化。它内置了以下数据源的支持:

下面是我们安装时用到的架构图:

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注意:本文使用的是ubuntu-18 桌面系统,只需要一台服务器即可!

下载镜像包

apt-get install -y docker.io #安装docker
docker pull prom/node-exporter
docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana

启动node-exporter

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


访问url:http://192.168.100.3:9100/metrics 效果如下:

 ubuntu 18 docker 搭建Prometheus+Grafana_第3张图片

这些都是收集到数据,有了它就可以做数据展示了

启动prometheus

新建目录/root/docker/prometheus,编辑配置文件prometheus.yml( vim prometheus.yml) 内容如下:

global:
  scrape_interval:     60s
  evaluation_interval: 60s
 
scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          instance: prometheus
 
  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['192.168.100.3:9100']
        labels:
          instance: localhost

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注意:修改IP地址,这里的192.168.91.132就是本机地址

启动prometheus

docker run --name prometheus --restart=always -d -p 9200:9090 -v /root/docker/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus


访问url:http://192.168.100.3:9200/graph

效果如下:

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访问targets,url如下:http://192.168.100.3:9200/targets效果如下:

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如果状态没有UP起来,等待一会,就会UP了

启动grafana

启动grafana

docker run -d --restart=always -p 3000:3000 -v /root/docker/grafana:/var/lib/grafana --name grafana grafana/grafana

备注 :chmod 777 -R /root/docker/grafana  因为grafana用户会在这个目录写入文件,直接设置777,比较简单粗暴!

grafana 可以参考 https://www.cnblogs.com/majiang/p/11206863.html

访问url:http://192.168.91.132:3000/

点击Add data source,

name名字写Prometheus

url 输入Prometheus的ip+端口

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点击下面的Save & Test,如果出现绿色的,说明ok了

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.回到首页,点击New dashboard.点击 Graph;输入cpu,底部会有提示

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这里监控 node_load15,表示系统15分钟的负载。点击下面的Add Query;添加总内存

 ubuntu 18 docker 搭建Prometheus+Grafana_第11张图片

保存后效果如图:

ubuntu 18 docker 搭建Prometheus+Grafana_第12张图片

参考  https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9930517.html

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