0、索引
go-zero docker-compose 搭建课件服务(一):编写服务api和proto
go-zero docker-compose 搭建课件服务(二):编写courseware rpc服务
go-zero docker-compose 搭建课件服务(三):编写courseware api服务
go-zero docker-compose 搭建课件服务(四):生成Dockerfile并在docker-compose中启动
go-zero docker-compose 搭建课件服务(五):完善user服务
go-zero docker-compose 搭建课件服务(六):完善jwt鉴权和返回结构
go-zero docker-compose 搭建课件服务(七):prometheus+grafana服务监控
0.1源码地址
https://github.com/liuyuede123/go-zero-courseware
1、什么是prometheus
Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包。自2012年启动以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。Prometheus于2016年加入云原生计算基金会,成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。
特性:
- 一个多维数据模型,包含由指标名称和键/值对(Tag)标识的时间序列数据
- PromQL是一种灵活的查询语音,用于查询并利用这些维度数据
- 不依赖分布式存储,单个服务器节点是自治的
- 时间序列收集是通过HTTP上的pull模型进行的(支持Pull)
- 推送时间序列是通过一个中间网关来支持的(也支持Push)
- 目标是通过服务发现或静态配置发现的
- 多种模式的图形和仪表盘支持
2、什么是grafana
grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序,他提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。
Grafana是一个开源的,拥有丰富dashboard和图表编辑的指标分析平台,和Kibana不同的是Grafana专注于时序类图表分析,而且支持多种数据源,如Prometheus、Graphite、InfluxDB、Elasticsearch、Mysql、K8s、Zabbix等。
3、prometheus部署
根目录下增加prometheus的Dockerfile
FROM bitnami/prometheus:latest
LABEL maintainer="liuyuede123 "
增加prometheus配置
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'file_ds'
file_sd_configs:
- files:
- targets.json
[
{
"targets": ["user-api:9081"],
"labels": {
"job": "user-api",
"app": "user-api",
"env": "test",
"instance": "user-api:8300"
}
},
{
"targets": ["user-rpc:9091"],
"labels": {
"job": "user-rpc",
"app": "user-rpc",
"env": "test",
"instance": "user-api:9300"
}
},
{
"targets": ["courseware-api:9082"],
"labels": {
"job": "courseware-api",
"app": "courseware-api",
"env": "test",
"instance": "courseware-api:8400"
}
},
{
"targets": ["courseware-rpc:9092"],
"labels": {
"job": "courseware-rpc",
"app": "courseware-rpc",
"env": "test",
"instance": "courseware-rpc:9400"
}
}
]
文件结构如下
prometheus
├── Dockerfile
├── prometheus.yml
└── target.json
docker-compose中增加prometheus配置,默认9090端口
...
prometheus:
build:
context: ./prometheus
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
privileged: true
volumes:
- ./prometheus/prometheus.yml:/opt/bitnami/prometheus/conf/prometheus.yml # 将 prometheus 配置文件挂载到容器里
- ./prometheus/target.json:/opt/bitnami/prometheus/conf/targets.json # 将 prometheus 配置文件挂载到容器里
ports:
- "9090:9090" # 设置容器9090端口映射指定宿主机端口,用于宿主机访问可视化web
networks:
- backend
restart: always
user-api配置中增加
...
Prometheus:
Host: 0.0.0.0
Port: 9081
Path: /metrics
user-rpc配置中增加
...
Prometheus:
Host: 0.0.0.0
Port: 9091
Path: /metrics
courseware-api配置中增加
...
Prometheus:
Host: 0.0.0.0
Port: 9082
Path: /metrics
courseware-rpc配置中增加
Prometheus:
Host: 0.0.0.0
Port: 9092
Path: /metrics
删除容器和镜像重新生成构建容器docker-compose up -d --build
浏览器中访问http://localhost:9090/到prometheus后台查看是否生效
访问http://localhost:9090/targets...可以看到,4个服务的metrics都进来了
请求用户详情接口,然后访问下http://localhost:9090/graph,搜索栏中输入{app="user-api"}
,会看到
4、部署grafana
新建grafana文件夹,并创建Dockerfile
FROM grafana/grafana:latest
LABEL maintainer="liuyuede123 "
docker-compose中新增grafana服务
...
grafana:
build:
context: ./grafana
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
privileged: true
ports:
- "3000:3000"
networks:
- backend
restart: always
删除容器和镜像重新生成构建容器docker-compose up -d --build
访问http://localhost:3000/,默认账号admin,密码admin
点击设置新增数据源
新增看板
数据源选择prometheus统计user-api qps然后点击保存