使用 docker-compose 搭建 prometheus 监控系统

Prometheus 是当前一套非常流行的开源监控和报警系统，于 2016 年加入了 Clound Native Computing Foundation，是继 kubernates 之后的第二个托管项目。

本文讲述如何使用 docker 快速搭建 prometheus 监控系统。

概览

本文的实验环境为 Mac OS，监控系统主要是用来监控两台 CentOS 主机资源使用情况。搭建的监控系统包括以下软件：

• prometheus：负责收集和存储时间序列数据
• node-exporter：负责暴露主机 metrics 数据给 prometheus
• grafana：负责展示数据

它们的关系如下图所示：

node-exporter

为方便操作，我们先创建 prometheus 目录，用于存放此次实验的文件，例如，笔者创建的目录为 ~/code/docker/prometheus。

Node-exporter （下文简称 exporter）官方文档不建议使用 docker 来安装 exporter，本文为了实验的便捷，通过在一个 centos 容器运行 exporter 来验证其使用方法。
生产环境下，可以直接在主机上安装 exporter。

从链接 https://prometheus.io/download/#node_exporter 下载 exporter，解压，文件夹改名为 node_exporter ，并放置在 prometheus 目录下。

为使用 docker 运行 exporter，需要安装好 docker 和 docker-compose。

运行 exporter 的 docker-compose.yml 文件如下：

version: '3'
services:
  centos1:
    image: centos
    container_name: centos1
    restart: always
    ports:
      - "9101:9100"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/node_exporter:/root
    command: /root/node_exporter

  centos2:
    image: centos
    container_name: centos2
    restart: always
    ports:
      - "9102:9100"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/node_exporter:/root
    command: /root/node_exporter

启动两个 centos 容器，每个容器都运行 exporter，用于生成 prometheus 所需要主机 metrics。

exporter 启动的默认端口是 9100，为了在外部访问，我们将其分别映射为 9101 和 9102 端口。

为了在 centos 容器内部执行 exporter，我们使用 bind mount 的方式，并使用 command 来执行 exporter。

执行 docker-compose up -d ，成功启动容器 centos1 和 centos2 ，打开浏览器，输入地址 http://127.0.0.1:9101/metrics 和 http://127.0.0.1:9102/metrics 可以看到 metrics 输出。

prometheus

在 prometheus 目录下创建 prometheus 目录，用于存放 prometheus 的配置文件 prometheus.yml。创建 prometheus.yml 文件如下：

global:
  scrape_interval: 5s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['prometheus:9090']
  - job_name: 'linux-exporter'
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
      - targets: ['centos1:9100', 'centos2:9100']

global 是全局的配置，scrape_interval 用于设置每次数据收集的间隔为 5 秒。
scrape_configs 用于配置数据收集的信息，这里我们配置了两个 job，一个用于收集 prometheus 自身的 metrics，一个用于收集上面我们启动的两个 centos 容器的 metrics。

在配置 targets 地址时，我们需要使用 docker-compose.yml 中容器名称来代替相应的 ip 地址，这种使用方式也在文章《Docker Compose 入门教程》中使用过。

添加上 prometheus 的 docker-compose.yml 文件如下：

version: '3'
services:
  centos1:
    image: centos
    container_name: centos1
    restart: always
    ports:
      - "9101:9100"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/node_exporter:/root
    command: /root/node_exporter

  centos2:
    image: centos
    container_name: centos2
    restart: always
    ports:
      - "9102:9100"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/node_exporter:/root
    command: /root/node_exporter

  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/prometheus:/etc/prometheus
      - ~/code/docker/prometheus/prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'

为了退出容器后可以保存数据，我们使用了 bind mount 的方式，将 prometheus 保存 TSDB 目录映射到本地的 prometheus_data 目录。

执行 docker-compose up -d 后，打开浏览器，输入地址 http://127.0.0.1:9090/targets ，可以看到 两个 centos 容器 targets 的状态都为 UP 状态，说明 prometheus 可以正常获取 exporter 的数据。

grafana

在 prometheus 目录下创建 grafana_data 目录，用于保存 grafana 的数据。本实验完整的目录结构如下图所示：

添加上 grafana 的 docker-compose.yml 文件如下：

version: '3'
services:
  centos1:
    image: centos
    container_name: centos1
    restart: always
    ports:
      - "9101:9100"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/node_exporter:/root
    command: /root/node_exporter

  centos2:
    image: centos
    container_name: centos2
    restart: always
    ports:
      - "9102:9100"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/node_exporter:/root
    command: /root/node_exporter

  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/prometheus:/etc/prometheus
      - ~/code/docker/prometheus/prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'

  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/grafana_data:/var/lib/grafana

启动 docker-compose 后，打开浏览器，输入地址 http://127.0.0.1:3000 ，输入用户名 admin 和密码 admin，登录进 grafana。

我们先添加 data source：

注意输入的 prometheus 地址为 http://prometheus:9090。

接下来可以创建新的 dashboard，例如，我们创建一个显示5 分钟内负载的 dashboard：

编辑完成，保存，显示效果：

除了自己创建 dashboard，也可以利用别人已完成的 dashborad。

在地址 https://grafana.com/grafana/dashboards 可以看到可以使用的 dashboard。这里我们选择 dashboard id 为 8918 的 dashboard，并导入到 grafana：

输入 8919，保存后，可以看到显示效果：

参考资料

• https://github.com/prometheus/prometheus
• https://juejin.im/post/5d54bc80f265da03a6531063
• https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9930517.html
• https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/
• https://github.com/vegasbrianc/prometheus/blob/master/docker-compose.yml
• https://juejin.im/post/5c9dc0b06fb9a070ae3da6e7
• https://prometheus.fuckcloudnative.io/di-san-zhang-prometheus/storage
• https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice/index.html