基于 docker 搭建 grafana+prometheus 监控资源之node_exporter配置（一）（超详细版）

写在最前面感慨一下！！！博主刚毕业一年，但实际工作已有两年（实习工作与正式员工无异），工作中也早就接触了grafana以及prometheus，并没有实操过，但其实工作中一直有实操的内容，自己一直在逃避，或者说找人帮忙，后来就以至于听到这两个单词就恐惧，可能对于实操害怕出问题背锅，但我更觉得是自己懒，私下里没有好好去学习，每次遇到这个问题，找人解决了也就不了了之了。近期，无意之间，朋友请教我grafana的知识，虽然我没实操，但我理论多少知道一些，打脸充胖子给人家讲的头头是道，突然多了一丝乐趣，正好这段时间工作并不多，就开始着手学习了（其实是海口已经夸出去，自己不学学，难以收场），也很感谢这次机会，让我自己终于跨过了这个坎（能发这么一段话，充分体现出了它对我的意义，以及当初对我的阻拦到底有多大）
言归正传，本文会基于docker去进行安装和配置监控，与本地化部署其实大差不差，部署其实都很简单，主要是几个组件之间内部如何调用和流向才是最应该弄懂的，但要弄懂这个，其实在配置监控的时候基本也就明白了。

环境信息

hostname	ip
linux_204	xxx.204
linux_207	xxx.207

服务基本信息

服务	作用	端口（默认）
Prometheus	普罗米修斯的主服务器	9090
Node_Exporter	负责收集Host硬件信息和操作系统信息	9100
MySqld_Exporter	负责收集mysql数据信息收集	9104
Cadvisor	负责收集Host上运行的docker容器信息	8080
Grafana	负责展示普罗米修斯监控界面	3000
Altermanager	等待接收prometheus发过来的告警信息，altermanager再发送给定义的收件人	9093

Prometheus 是一套开源的监控 + 预警 + 时间序列数据库的组合，现在越来越多的公司或组织开始采用 Prometheus，现在常见的 kubernetes 容器管理系统，也会搭配 Prometheus 来进行监控。
Prometheus 本身不具备收集监控数据功能，需要使用 http 接口来获取不同的 export 收集的数据，存储到时序数据库中。

一、下载镜像

docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana
docker pull prom/node-exporter   //下载到需要被监控的机器上
docker pull prom/mysqld-exporter  //下载到需要被监控的机器上
docker pull google/cadvisor   //下载到需要被监控的机器上
docker pull prom/alertmanager   //下载到需要被监控的机器上

二、部署Prometheus

# 启动容器
docker run -itd --name docker_prometheus prom/prometheus

# 复制容器内部的配置文件到宿主机，不用事先创建$PWD/prometheus目录（后续的配置主要在该目录下展开，因此一定要拉到本地）
docker cp -a docker_prometheus:/etc/prometheus/ $PWD/prometheus

# 删除容器
docker rm -f docker_prometheus

# 启动容器 设置端口
docker run -itd --name docker_prometheus --restart=always -p 9090:9090 -v $PWD/prometheus:/etc/prometheus/ prom/prometheus

# docker run 运行
# --name 容器的名称
# -p 指定容器的端口映射
# -v 将本地路径映射到容器内（这样如果修改了本地的文件，只需restart容器即可在容器内生效）
# --restart  容器重启策略 no不重启，always 退出时总是重启
# prom/prometheus  选择镜像名称启动容器（默认镜像后面会加latest  如果拉取自己创建的镜像后面要加自己的版本号）

查看容器是否启动成功

docker ps ｜ grep docker_prometheus

浏览器输入http://ip:9090/targets进入页面

三、部署Grafana

# 启动grafana
docker run -itd --name grafana grafana/grafana

# 复制容器内部的配置文件到宿主机，不用事先创建$PWD/prometheus目录
docker cp -a grafana:/var/lib/grafana $PWD/grafana-storage

# 删除容器
docker rm -f grafana

# 添加目录权限（不添加权限不够，容器无法启动）
chmod -R 777 grafana-storage

# 启动容器 设置端口
docker run -itd --name=grafana --restart=always -p 3000:3000 -v $PWD/grafana-storage:/var/lib/grafana grafana/grafana

# docker run 运行
# --name 容器的名称
# -p 指定容器的端口映射
# -v：挂载宿主机目录和docker容器中的目录； $PWD/grafana-storage：本地宿主机绝对目录;/var/lib/grafana：容器目录（将容器目录挂载到本地）
# --restart 容器重启策略  no：不重启，always：退出时总是重启
# grafana/grafana  选择镜像名称启动容器

浏览器输入http://ip:3000进入页面

四、安装node_exporter

node_export 是 Prometheus 的一个 export，主要是用来收集服务器硬件资源使用情况的。所以这个往往会部署再被监控的服务器上。即：grafana、Prometheus 会独立部署在一台机器上，node_export 则被部署在被监控的服务器上，收集被监控的服务器资源数据，给 Prometheus，然后再通过 grafana 展示出来。

# 启动node-exporter
docker run -d --name node-exporter --restart=always -p 9100:9100 -v "/proc:/host/proc:ro" -v "/sys:/host/sys:ro" -v "/:/rootfs:ro" prom/node-exporter

查看端口是否开放

访问页面浏览器输入http://ip:9100/metrics查看服务器是否有数据收集

五、配置 Prometheus+node_exporter收集数据

修改配置文件（通过修改该文件，使prom和node_exporter连接在一起，通过后者收集数据，传送给前者，最后在grafana呈现）

vim prometheus/prometheus.yml

– targets:[‘xxx.xxx.xxx.xxx’]：服务器ip地址，可添加多台服务器以,分割。eg:[‘xxx.xxx.xxx.xxx’,‘xxx.xxx.xxx.xxx’]
但可以看到，有三个job_name，第一个似乎系统默认自带，其实这里的job_name可以在后续的prom界面以及grafana看到，且我本可以将后两个job_name的ip写在一起，用，隔开。但我还是写了两个，作用后面会看到，这里插个眼
重启Prometheus 容器后 修改后的文件直接同步到容器/etc/prometheus/中（因为我们docker run的时候指定了-v）

docker restart docker_prometheus

完成后在http://ip:9090/targets中查看是否有刚刚配置的job_name: xxx信息出现

这里我就给一张总图哈，这是我所有的配置完成后的效果图，大家取自己需要的看，后续也就只用这张图了。这里就可以看下endpoint、labels的参数其实就是prometheus.yml中配置的参数，对应关系找到，各位根据需求自行修改，但这个并不是我刚才插眼要解释的地方

六、配置Granfana面板

• 登录granfana 用户名密码默认为admin
• 设置–数据源–添加数据源
• 选择Prometheus并添加http://ip:9090
• 选择数据展示模版，添加模版
  
  
  
  模版地址1：（或者直接导入ID：8919）
  模版地址2：（或者直接导入ID：11074）
  
  
  
  最终效果展示：
  
  这里我解释下插眼的那个问题，因为当时插入的模版，我一个-targets写入后，不能在模版中将两台机器信息全部展示出来，后来无奈之举通过起不同的job_name来查看多台机器信息。（文章中推荐的这个模版我发现一个-targets写入后可以呈现多台机器的信息,但标准写法应该是一个job_name多台机器）
  先到这吧，写这个太费精力了。。。