Prometheus监控docker容器

Prometheus简介

说起当下很火的云原生，就不得不提docker和k8s，docker也是现在很多企业都要求会的技术，那么多docker容器怎么知道出没出问题呢？怎么对他们进行监控呢？Prometheus可以较好的解决这些问题，为什么不用zabbix或者其他监控系统呢？至于为什么请往下看

Prometheus是一款开源的监控系统，他的诞生的灵感来自于Google的监控系统Brogmon，这里也说一下我们熟悉的kubernetes(k8s)也是从Google的Brog系统演变而来，早在2012年开始Google就在Soundcloud以开源软件的形式进行研发了，并在2015年对外发布早期版本，在2016年的5月继kubernetes之后第二个加入CNCF基金会的项目，在同年六月发布了1.0版本

Prometheus特点及组件

Prometheus特点

1. 多维度数据模型(基于时间序列的key、value键值对)
2. 灵活的查询和聚合语言promQL
3. 可以直接在本地存储，不依赖其他的分布式存储
4. 通过http的pull模型采集时间序列数据
5. 可以通过pushgateway(Prometheus的可选中间件)实现push模式
6. 可通过动态服务发现或静态配置发现目标服务器
7. 支持多种图表和仪表盘，结合grafana
8. 可以做高可用，对数据做异地备份。

Prometheus的组件

1. Prometheus server，负责拉取、存储时间序列数据，简单来说就是搜集数据的
2. client library(客户端库)，检测应用程序代码，当Prometheus抓取实列的http端点时，客户端库会将所有跟踪的metrics指标的当前状态发送到Prometheus server端。

metric数据指的是从服务端上获取到的指标数据的统称。metrics指标为时间序列数据，这些数据按相同的时序，以时间维度来存储连续数据的集合。
metric的时序数据分为gauge(仪表盘)，counter(计数器)，histogram(直方图)。

4. push gateway(推送网关)，各个目标主机可以上报数据到push gateway，然后Prometheus server统一从push gateway拉取数据。支持短暂的任务(Prometheus主动获取数据)
5. alertmanager 处理报警的报警组件，从Prometheus server端收到alerts后，会进行去重，分组，并路由到相应接收方，发出报警，常用的接收方式有:微信，钉钉，slack，邮件等。
6. adhoc 用于数据的查询
7. exporter(常用) 暴露指标让任务抓取，通过exporter可以采集metrics数据，然后发送到Prometheus server端，所有向Prometheus server提供监控数据的程序都可以被称为exporter。

Prometheus架构

说一下下图的主要组件:

• retrieval负责在活跃的target主机上抓取监控指标数据
• storage存储主要是把采集到的数据存储到磁盘中
• promQL是Prometheus提供的查询语言模块

Prometheus工作流程

1. Prometheus server可定期从活跃的目标主机上(target)拉取监控指标数据，目标主机的监控数据可通过配置静态job或者服务发现的方式被Prometheus server采集到，这种方式默认的pull返回时拉取指标; 也可以通过push gateway把采集的数据上报到Prometheus server中；还可以通过一些组件自带的exporter采集相应组件的数据；
2. Prometheus server把采集到的监控指标数据保存到本地磁盘或者数据库；
3. Prometheus 采集的监控指标数据按时间序列存储，通过配置报警规则，把触发的报警发送到Alertmanager
4. Alertmanager通过配置报警接收方，发送报警到邮件，微信或者钉钉等
5. Prometheus自带的web ui界面提供promQL查询语言，可查询监控数据
6. grafana可接入Prometheus数据源，把监控数据以图形化形式展示出来

Prometheus为什么适合监控容器
首先Prometheus的可扩展性很强，从上面的架构图也可以看出来，Prometheus拥有很多的组件，而Prometheus的原理是通过HTTP协议进行周期性抓取被监控组件的状态，这样就表示只要组件提供HTTP接口就可以接入监控系统，其次Prometheus是pull模型采集的也就是Prometheus服务端主动取拉取数据，各个被监控的源只需要将自身指标暴露在本地http端口即可，这样就可以通过访问接口来采集指标。

Prometheus部署

环境说明:
系统:centos7

Prometheus官网下载地址

[root@prometheus ~]# mkdir /prometheus/
[root@prometheus ~]# docker run -d --name test -p 9090:9090 prom/prometheus
[root@prometheus ~]# docker cp test:/etc/prometheus/prometheus.yml /prometheus

[root@prometheus ~]# docker stop test
[root@prometheus ~]# docker rm test

// 输入IP:9090，看到如下页面说明成功，因为没有添加监控项所以这里没有内容

部署docker

// 所有主机都要部署

[root@prometheus ~]#  yum -y install yum-utils

[root@prometheus ~]# yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

[root@prometheus ~]# sed -i 's+download.docker.com+mirrors.aliyun.com/docker-ce+' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo

[root@prometheus ~]# yum -y install docker-ce
[root@prometheus ~]# systemctl enable --now docker.service

部署node-exporter用于搜集硬件和系统信息

// 全部主机都要做
docker run -d -p 9100:9100 -v /proc:/host/proc -v /sys:/host/sys -v /:/rootfs --net=host prom/node-exporter --path.procfs /host/proc --path.sysfs /host/sys --collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"

--web.listen-address 9100  //默认使用9100端口号
--path.rootfs：node-exporter使用/host前缀访问主机文件系统
--collector.filesystem.ignored-mount-points：忽略访问的文件
--net=host：代替端口映射，如容器有80，需要访问的话就需要加-p选项，不想的话加--net=host就可以直接访问80

浏览器IP:9100/metrics

部署cAdvisor，用于搜集容器节点信息

// 所有主机都要做
docker run -v /:/rootfs:ro -v /var/run:/var/run/:rw -v /sys:/sys:ro -v /var/lib/docker:/var/lib/docker:ro -p 8080:8080 --detach=true --name=cadvisor --net=host google/cadvisor



--detach=true 是否在后台运行容器true为后台运行，false反之

浏览器IP:8080/containers

配置Prometheus服务

[root@prometheus prometheus]# tail -9 prometheus.yml
      - targets: ["localhost:9090","localhost:9100","localhost:8080"]

  - job_name: "node1" 
    static_configs:
      - targets: ["192.168.182.131:9100","192.168.182.131:8080"]

  - job_name: "node2"
    static_configs:
      - targets: ["192.168.182.132:9100","192.168.182.132:8080"]

// 重启服务
[root@prometheus prometheus]# docker restart Prometheus

浏览器IP:9090

// 看到如下界面说明监控成功

部署grafana服务，对Prometheus做优化

[root@prometheus ~]# mkdir /grafana/
[root@prometheus ~]# chmod 777 -R /grafana/  //这一步很重要
docker run -d -p 3000:3000 --name grafana -v /grafana/:/var/lib/grafana -e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=passwd" grafana/grafana

在docker-monitor目录下新增grafana目录，在里面创建文件config.monitoring，内容如下

GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin  #grafana管理界面的登录用户密码，用户名是admin
GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false  #grafana管理界面是否允许注册，默认不允许

浏览器IP:3000，用户名admin，密码passwd

// 添加数据源

// 点击添加

// 选择Prometheus数据源

// 连接Prometheus

// 点击save&test，出现绿色的勾说明添加成功

// 使用grafana提供的模板来进行优化界面
模板下载地址

可通过下面两种方式获得模板

有两种方式使用模板
1 通过模板的id号进行导入
2将模板下载到本地再进行导入

// 导入模板

// 通过id添加模板，点击load

// 最后呈现的效果

// 因为我们要看的是容器的信息，所以找一个和容器相关的模板导入。

//通过关键字搜索相关模板

// 可以看到这里有两个容器的运行状态

// 可以选择查看不同节点上的容器，上图是node1节点上的容器，下图是Prometheus上的容器

配置Alertmanager报警

启动AlerManager来接受Prometheus发送的报警信息，并执行各种方式报警。

流程如下：

• Prometheus收集到检测的信息
• 根据Prometheus.yml文件定义的rules文件，rules里包括了告警信息
• Prometheus把报警信息push给alertmanager，通过alertmanager配置文件里面定义收件人和发件人
• alertmanager发送文件给邮箱或微信

告警等级

• Inactive：什么都没发生。
• pending：触发了阈值，但是未满足告警持续时间，也就是for字段
• firing：已触发阈值且满足告警持续时间。警报发送给接收者

[root@prometheus ~]# mkdir /alertmanager  //创建一个数据目录
[root@prometheus ~]# docker run -d --name test -p 9093:9093 prom/alertmanager  //创建容器用来获得alertmanager.yml配置文件

[root@prometheus ~]# docker cp test:/etc/alertmanager/alertmanager.yml /alertmanager/

// 浏览器IP:9093，看到下面的页面表示成功，但是因为没有设置任何报警信息所以没有数据

这里说一下配置文件中几个重要的参数

• global：全局配置，包括报警解决后的超时时间、SMTP相关配置、各种渠道通知的API地址等
• route：用来设置报警的分发策略，它是一个树状结构，按照深度优先从左向右的顺序进行匹配。
• receivers：配置告警消息接受者信息，例如常用的email、wechat、slack、webhook等消息通知方式
• inhibit_rules：抑制规则配置，当存在与另一组匹配的警报(源)时，抑制规则将禁用与一组匹配的报警(目标)。

配置邮箱报警

// 开启POP3/SMTP服务并生成授权码

// 生成授权码

配置alertmanager.yml文件

[root@prometheus ~]# docker stop test
[root@prometheus ~]# docker rm test
[root@prometheus ~]# docker run -d -p 9093:9093 --name alertmanager -v /alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml prom/alertmanager

// alertmanager.yml文件内容

配置Prometheus部分

修改Prometheus.yml的alerting部分，让alertmanager能与Prometheus通信

[root@prometheus rules]# pwd
/prometheus/rules
[root@prometheus rules]# ls
node-up.rules

[root@prometheus rules]# vim node-up.rules
groups:
- name: node-up
  rules:
  - alert: node-up
    expr: up{job="prometheus"} == 0  //这个是在Prometheus.yml里面设置的job_name
    for: 15s
    labels:
      severity: 1
      team: node
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 停止运行超过15s啦!"


[root@prometheus prometheus]# pwd
/prometheus

[root@prometheus prometheus]# ls
prometheus.yml  rules

[root@prometheus prometheus]# head -17 prometheus.yml 
# 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:
          - 192.168.182.130:9093
          # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  - "/usr/local/prometheus/rules/*.rules"

rule_files为容器内路径，需要将本地node-up.rules文件挂载到容器指定的路径。

// 随便关闭一个服务模拟故障
[root@prometheus prometheus]# docker stop node-exporter 
node-exporter

Alertmanager自定义邮件报警

创建alertmanager的模板文件

[root@prometheus alertmanager]# pwd
/alertmanager

[root@prometheus alertmanager]# mkdir template
[root@prometheus alertmanager]# cd template/
[root@prometheus template]# vim email.tmpl
{{ define "email.from" }}[email protected]{{ end }}
{{ define "email.to" }}[email protected]{{ end }}
{{ define "email.to.html" }}
{{ range .Alerts }}
=========start==========

告警程序: prometheus_alert

告警级别: {{ .Labels.severity }} 级

告警类型: {{ .Labels.alertname }}

故障主机: {{ .Labels.instance }}

告警主题: {{ .Annotations.summary }}

触发时间: {{ (.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }} 

=========end==========

{{ end }}
{{ end }}

// 修改alertmanager文件

[root@prometheus alertmanager]# docker stop alertmanager
[root@prometheus alertmanager]# docker rm alertmanager

[root@prometheus alertmanager]# docker run -d --name alertmanager -p 9093:9093 -v /alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml -v /alertmanager/template:/etc/alertmanager-tmpl prom/alertmanager

// 重启测试alertmanager
[root@prometheus alertmanager]# docker restart alertmanager