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本文假设读者已经了解 Jenkins 基本概念及插件安装,Zabbix 基础概念。基于 Zabbix 3.4,Jenkins 2.8 做实验
笔者最近的工作涉及到使用 Zabbix 监控 Jenkins。在谷歌上搜索到的文章非常少,能操作的就更少了。所以决定写一篇文章介绍如何使用 Zabbix 监控 Jenkins。
下图为整体架构图:
整体并不复杂,大体步骤如下:
- 在 Jenkins 上安装 Metrics 插件,使 Jenkins 暴露 metrics api。
- 配置 Zabbix server 及 agent 以实现监控及告警
为方便读者实验,笔者将自己做实验的代码上传到了 GitHub,链接在文章末尾。使用的是 Docker Compose 技术(方便一次性启动所有的系统)。
接下来,我们详细介绍 Metrics插件及如何实现 Zabbix 监控 Jenkins。
1. 使 Jenkins 暴露 metrics api
安装 Metrics 插件,在系统配置中,会多出“Metrics”的配置,如下图:
配置项不复杂。我们需要点击“Generate...”生成一个 Access Key(生成后,记得要保存)。这个 Key 用于身份校验,后面我们会用到。
保存后,我们在浏览器中输入URL:http://localhost:8080/metrics/<刚生成的 Access Key>
验证 Jenkins 是否已经暴露 metrics。如果看到如下图,就说明可以进行下一步了。
1.1 Metrics 插件介绍
Metrics 插件是基于 dropwizard/metrics 实现。它通过4个接口暴露指标数据:/metrics,/ping,/threads,/healthcheck。
1.2 Metrics 插件:/metrics 接口介绍
点击上图中的metric
链接(http://localhost:8080/metrics/
),它暴露了以下指标数据:
{
version: "3.0.0",
gauges: {...},
counters: {...},
histograms: {...},
meters: {...},
timers: {...}
}
复制代码
从数据结构中可以看出它将指标分成 5 种数据类型:
- Gauges:某项指标的瞬时值,例如:当前 Jenkins executor 的总个数(jenkins.executor.count.value)
- Counters:某项指标的总数值,例如:http 请求活动连接数(http.activeRequests)
- Meters:一段时间内,某事件的发生概率,例如:Jenkins成功执行的任务每分钟的执行次数(jenkins.runs.success.m1_rate)
- Histogram:统计指标的分布情况。例如:Jenkins executor 数量的分布(jenkins.executor.count.history)
- Timer:某项指标的持续时间。例如:Jenkins 任务等待时间(jenkins.job.waiting.duration)
由于指标非常之多,我们就不分别介绍了。具体有哪些指标,读者朋友可以从代码仓库中的 metrics.json 文件了解。
1.2 Metrics 插件其它接口介绍
- /ping:接口返回
pong
代表 Jenkins 存活,如下图:
-
/threads:返回 Jenkins 的线程信息
-
/healthcheck:返回以下指标:
{ disk-space: { healthy: true }, plugins: { healthy: true, message: "No failed plugins" }, temporary-space: { healthy: true }, thread-deadlock: { healthy: true } } 复制代码
2. 配置 Zabbix server 与 agent 实现监控及告警
Zabbix server 通过与 Zabbix agent 进行通信实现数据的采集。而 Zabbix agent 又分为被动和主动两种模式。我们使用的是被动模式,也就是Zabbix server 向 agent 索要数据。
所以,我们需要在 Zabbix agent 所在机器放一个获取 Jenkins 指标数据的脚本。再配置 Zabbix server 定时从该 agent 获取数据,最后配置触发器(trigger)实现告警。
接下来的关于 Zabbix 的配置,基于我的 jenkins-zabbix 实验环境,读者朋友需要根据自己的实际情况变更。
2.1 配置 Zabbix server 如何从 agent 获取指标数据
首先,我们需要告诉 Zabbix server 要与哪些 Zabbix agent 通信。所以,第一步是创建主机,如下图:
第二步,在主机列表中点击“Iterms”进行该主机的监控项设置: 第三步,进入创建监控项页面: 第四步,创建监控项:这里需要解释其中几个选项为什么要那样填:
- Type:是 Zabbix server 采集指标的类型,我们选择的是 Zabbix agent,如上文所说。
- Key:由于我们要监控的指标并不是 Zabbix 预定义的。所以,需要使用用户自定义参数来实现监控 Jenkins 指标。Key 填的值为:jenkins.metrics[gauges.jenkins.node.count.value.value]。
jenkins.metrics
是需要执行的真正的 Key 名称。而[]
内是传给该 Key 对应的命令的参数。对于初学者,Zabbix 这部分概念非常不好理解。也许这样会更好理解:在使用用户自定义参数来实现监控的情况下,Zabbix server 会将这个 Key 发送给 agent,然后 agent 根据这个 Key 执行指定的 逻辑 以获取指标数据。这个 逻辑 通常是一段脚本(shell命令或Python脚本等)。而脚本也是可以传参的,[]
中的值就是传给脚本的参数。具体更多细节,下文会继续介绍。 - Type of information:监控数据的数据类型,由于我们监控的是 Jenkins node 节点的个数,所以,使用数字整型。
- Update interval:指 Zabbix server 多长时间向 agent 获取一次数据,为方便实验,我们设置为 2s。
到此,Zabbix server 端已经配置完成。
2.2 配置 Zabbix agent 使其有能力从 Jenkins 获取指标数据
当 Zabbix agent 接收到 server 端的请求,如 jenkins.metrics[gauges.jenkins.node.count.value.value]
。Zabbix agent 会读取自己的配置(agent 启动时会配置),配置内容如下:
## Zabbix Agent Configuration File for Jenkins Master
UserParameter=jenkins.metrics[*], python /usr/lib/zabbix/externalscripts/jenkins.metrics.py $1
复制代码
根据 Key 名称(jenkins.metrics)找到相应的命令,即:python /usr/lib/zabbix/externalscripts/jenkins.metrics.py $1
。并执行它,同时将参数 gauges.jenkins.node.count.value.value
传入到脚本 jenkins.metrics.py 中。jenkins.metrics.py 需要我们在 Jenkins agent 启动前放到 /usr/lib/zabbix/externalscripts/ 目录下。
jenkins.metrics.py 的源码在 jenkins-zabbix 实验环境中可以找到,篇幅有限,这里就简单介绍一下其中的逻辑。
jenkins.metrics.py 所做的事情,无非就是从 Jenkins master 的 metrics api 获取指标数据。但是由于 api 返回的是 JSON 结构,并不是 Zabbix server 所需要的格式。所以,jenkins.metrics.py 还做了一件事情,就是将 JSON 数据进行扁平化,比如原来的数据为:{"gauges":{"jenkins.node.count.value": { "value": 1 }}}
扁平化后变成: gauges.jenkins.node.count.value.value=1
。
如果 jenkins.metrics.py 脚本没有接收参数的执行,它将一次性返回所有的指标如:
......
histograms.vm.memory.pools.Metaspace.used.window.15m.stddev=0.0
histograms.vm.file.descriptor.ratio.x100.window.5m.p75=0.0
histograms.vm.memory.pools.PS-Old-Gen.used.window.5m.count=4165
gauges.vm.runnable.count.value=10
timers.jenkins.task.waiting.duration.mean=0.0
histograms.vm.memory.non-heap.committed.history.p99=123797504.0
gauges.vm.memory.pools.PS-Eden-Space.used.value=19010928
gauges.jenkins.node.count.value.value=1
histograms.vm.memory.pools.Code-Cache.used.window.15m.mean=44375961.6
......
复制代码
但是,如果接收到具体参数,如 gauges.jenkins.node.count.value.value
,脚本只返回该参数的值。本例中,它将只返回 1
。
jenkins.metrics.py 脚本之所以对 JSON 数据进行扁平化,是因为 Zabbix server 一次只拿一个指标的值(这点需要向熟悉 Zabbix 的人求证,笔者从文档中没有找到明确的说明)。
注意:在 2.1 节中,如果 Key 值设置为:jenkins.metrics,Zabbix server 不会拿 jenkins.metrics.py 返回的所有的指标值自动创建对应的监控项。所以,Key 值必须设置为类似于 jenkins.metrics[gauges.jenkins.node.count.value.value] 这样的值。
3. 配置 Zabbix server 监控指标,并告警
在经过 2.2 节的配置后,如果 Zabbix server 采集到数据,可通过_Monitoring -> Latest data -> Graph_菜单(如下图),看到图形化的报表:
图形化的报表:
有了指标数据就可以根据它进行告警了。告警在 Zabbix 中称为触发器(trigger)。如下图,我们创建了一个当 Jenkins node 小于 2 时,就触发告警的触发器:至于最终触发器的后续行为是发邮件,还是发短信,属于细节部分,读者朋友可根据自己的情况进行设置。
小结
在理解了 Zabbix server 与 agent 之间的通信原理的前提下,使用 Zabbix 监控 Jenkins 是不难的。笔者认为难点在于自动化整个过程。上文中,我们创建主机和添加监控项的过程,是手工操作的。虽然 Zabbix 能通过自动发现主机,自动关联模板来自动化上述过程,但是创建”自动化发现主机“和”自动关联动作“依然是手工操作。这不符合”自动化一切“的”追求“。
最后,如果读者朋友不是历史包袱原因而选择 Zabbix,笔者在这里推荐 Prometheus,一款《Google 运维解密》推荐的开源监控系统。
附录
- Metrics 插件:wiki.jenkins.io/display/JEN…
- dropwizard/metrics:metrics.dropwizard.io/4.0.0/
- Zabbix 监控项类型:www.zabbix.com/documentati…
- metrics.json: github.com/zacker330/j…
- jenkins-zabbix 实验环境:github.com/zacker330/j…
- Prometheus:prometheus.io/