Prometheus+Grafana监控MySQL

 

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使用Prometheus+Grafana监控MySQL实践

一、介绍Prometheus

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：

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（二进制版）

下面介绍如何使用Prometheus和Grafana对MySQL服务器性能进行监控。

我们用到了以下两个exporter：

• node_exporter – 用于机器系统数据收集
• mysqld_exporter – 用于MySQL服务器数据收集

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：

首先安装GO

 

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$ yum install go $ go version go version go1 . 6.3 linux / amd64

下载安装Prometheus（https://prometheus.io/download/）

 

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$ wget https : / / github .com / prometheus / prometheus / releases / download / v1 . 6.2 / prometheus - 1.6.2.linux - amd64 .tar .gz $ tar xvf prometheus - 1.6.2.linux - amd64 .tar .gz - C / usr / local / $ ln - sv / usr / local / prometheus - 1.6.2.linux - amd64 / / usr / local / prometheus $ cd / usr / local / prometheus

首先，在创造上的主机文件系统的最小Prometheus配置文件prometheus.yml （替换你要监控的IP地址）：

 

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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 : [ '10.10.0.186:9100' ]          labels :            instance : db1      - job_name : mysql      static_configs :        - targets : [ '10.10.0.186:9104' ]          labels :            instance : db1

10.10.0.186是我们数据库主机的IP，端口则是对应的exporter的监听端口。

启动Prometheus

 

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$ . / prometheus - config .file = prometheus .yml INFO [ 0000 ] Starting prometheus ( version = 1.6.2 , branch = master , revision = b38e977fd8cc2a0d13f47e7f0e17b82d1a908a9a )    source = main .go : 88 INFO [ 0000 ] Build context ( go = go1 . 8.1 , user = root @ c99d9d650cf4 , date = 20170511 - 12 : 59 : 13 )    source = main .go : 89 INFO [ 0000 ] Loading configuration file prometheus .yml      source = main .go : 251 INFO [ 0000 ] Loading series map and head chunks . . .          source = storage .go : 421 INFO [ 0000 ] 1032 series loaded .                            source = storage .go : 432 INFO [ 0000 ] Starting target manager . . .                      source = targetmanager .go : 61 INFO [ 0000 ] Listening on : 9090                              source = web .go : 259

Prometheus内置了一个web界面，我们可通过http://monitor_host:9090进行访问：

在Status->Targets页面下，我们可以看到我们配置的两个Target，它们的State为DOWN。

下一步我们需要安装并运行exporter，下载exporters并解压到被监控端服务器：

 

1 2	$ wget https : / / github .com / prometheus / node_exporter / releases / download / v0 . 14.0 / node_exporter - 0.14.0.linux - amd64 .tar .gz $ wget https : / / github .com / prometheus / mysqld_exporter / releases / download / v0 . 10.0 / mysqld_exporter - 0.10.0.linux - amd64 .tar .gz

被监控安装GO环境

 

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$ yum install go - y $ go version go version go1 . 6.3 linux / amd64

安装运行node_exporter

 

1 2	$ tar xvf node_exporter - 0.14.0.linux - amd64 .tar .gz - C / usr / local / $ nohup / usr / local / node_exporter - 0.14.0.linux - amd64 / node_exporter &

安装运行mysqld_exporter

mysqld_exporter需要连接到Mysql，所以需要Mysql的权限，我们先为它创建用户并赋予所需的权限.

 

1 2	mysql > GRANT REPLICATION CLIENT , PROCESS ON * . * TO 'mysql_monitor' @ 'localhost' identified by 'mysql_monitor' ; mysql > GRANT SELECT ON * . * TO 'mysql_monitor' @ 'localhost' ;

创建.my.cnf文件并运行mysqld_exporter：

 

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$ cat / usr / local / mysqld_exporter - 0.10.0.linux - amd64 / .my .cnf [ client ] user = mysql_monitor password = mysql_monitor

 

 

1 2	$ tar xvf mysqld_exporter - 0.10.0.linux - amd64 .tar .gz - C / usr / local / $ / usr / local / mysqld_exporter - 0.10.0.linux - amd64 / mysqld_exporter - config .my - cnf = "/usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf" &

我们再次回到Status->Targets页面，可以看到两个Target的状态已经变成UP了：

接下来就可以看图形了

Prometheus自带的图形并不够强大，于是我们可以使用Grafana作为Prometheus的Dashboard。

六、安装运行Grafana

Grafana安装配置介绍

 

1 2	$ wget https : / / s3 - us - west - 2.amazonaws.com / grafana - releases / release / grafana - 4.2.0 - 1.x86_64.rpm $ sudo yum localinstall grafana - 4.2.0 - 1.x86_64.rpm

编辑配置文件/etc/grafana/grafana.ini，修改dashboards.json段落下两个参数的值：

 

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[ dashboards .json ] enabled = true path = / var / lib / grafana / dashboards

安装仪表盘（Percona提供）

 

1 2	$ git clone https : / / github .com / percona / grafana - dashboards .git $ cp - r grafana - dashboards / dashboards / var / lib / grafana

运行以下命令为Grafana打个补丁，不然图表不能正常显示：

 

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$ sed - i 's/expr=\(.\)\.replace(\(.\)\.expr,\(.\)\.scopedVars\(.*\)var \(.\)=\(.\)\.interval/expr=\1.replace(\2.expr,\3.scopedVars\4var \5=\1.replace(\6.interval, \3.scopedVars)/' / usr / share / grafana / public / app / plugins / datasource / prometheus / datasource .js $ sed - i 's/,range_input/.replace(\/"{\/g,"\\"").replace(\/}"\/g,"\\""),range_input/; s/step_input:""/step_input:this.target.step/' / usr / share / grafana / public / app / plugins / datasource / prometheus / query_ctrl .js

最后我们运行Grafana服务

 

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$ systemctl daemon - reload $ systemctl start grafana - server $ systemctl status grafana - server

我们可通过http://monitor_host:3000访问Grafana网页界面（缺省的帐号/密码为admin/admin）：

然后我们到Data Sources页面添加数据源：

系统监控概览

MySQL监控概览

<参考资料>

https://prometheus.io/

http://grafana.org/

https://github.com/percona/grafana-dashboards

https://www.percona.com/blog/…

http://www.ywnds.com/?p=9668

如果只是想监控MySQL或MongoDB，那么请使用PMM（Percona Monitoring and Management）监控工具，在Prometheus+Granafa基础之上添加了慢查询收集等额外功能，更专业的MySQL&MongoDB监控系统。完结。。。