Prometheus + Grafana 搭建监控报警系统

Prometheus + Grafana 搭建监控报警系统

1. 简介

监控报警目前比较主流的解决方案有云原生新秀 Prometheus 、老牌 Zabbix 等等, 下图是两种技术 Prometheus 与 Zabbix 的对比, 本文将介绍 Prometheus + Grafana 搭建服务器/虚拟机、SpringBoot 应用服务的监控报警及可视化.

扫码参与讨论, 分享您现在正在用的监控报警系统架构, 去帮助更多的人.

1.1 Prometheus

Kubernetes自从2012年开源以来便以不可阻挡之势成为容器领域调度和编排的领头羊，Kubernetes是Google Borg系统的开源实现，于此对应Prometheus则是Google BorgMon的开源实现。
Prometheus(中文名:普罗米修斯)是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB). Prometheus使用Go语言开发, 2016年，由Google发起的 Linux 基金会旗下的云原生基金会（Cloud Native Computing Foundation）将Prometheus 纳入继 Kubernetes 之后的其第二大开源项目。Prometheus 在开源社区也十分活跃，在GitHub上拥有两万多Star，并且系统每隔一两周就会有一个小版本的更新，而Prometheus与它的“师兄”Kubernetes" 都自带云原生的光环，天然能够友好协作。

1.1.1 Prometheus

Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态, 任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控. 不需要任何SDK或者其他的集成过程。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter，目前开发常用的组件大部分都有exporter可以直接使用, 比如Nginx、MySQL、Linux系统信息、Mongo、ES等

1.1.2 Exporter

prometheus可以理解为一个数据库+数据抓取工具, 工具从各处抓来统一的数据, 放入 prometheus 这一个时间序列数据库中. 那如何保证各处的数据格式是统一的呢? 就是通过这个exporter.
Exporter是一类数据采集组件的总称. Exporter负责从目标处搜集数据, 并将其转化为 Prometheus 支持的格式, 它开放了一个http接口(以便Prometheus来抓取数据). 与传统的数据采集组件不同的是, Exporter 并不向中央服务器发送数据, 而是等待中央服务器(如Prometheus等)主动前来抓取。
https://github.com/prometheus 有很多写好的 exporter, 可以直接下载使用。

1.1.3 架构

Prometheus Server负责定时在目标上抓取metrics（指标）数据并保存到本地存储里面。Prometheus采用了一种Pull（拉）的方式获取数据，不仅降低客户端的复杂度，客户端只需要采集数据，无需了解服务端情况，而且服务端可以更加方便的水平扩展。
如果监控数据达到告警阈值 Prometheus Server 会通过 HTTP 将告警发送到告警模块alertmanger，通过告警的抑制后触发邮件或者webhook。Prometheus 支持 PromQL 提供多维度数据模型和灵活的查询，通过监控指标关联多个 tag 的方式，将监控数据进行任意维度的组合以及聚合。

1.2 Grafana

Grafana是一个图形化工具, 它可以从很多种数据源(例如Prometheus)中读取数据信息, 使用很漂亮的图表来展示数据, 并且有很多开源的 dashborad 可以使用, 可以快速地搭建起一个非常精美的监控平台。它与Prometheus的关系就类似于Kibana与ElasticSearch。
所有的 Dashboard 都可以在 https://grafana.com/grafana/dashboards 检索到.

2. 通过 Docker 部署

部署采用 Docker(Docker-Compose) 容器化部署. ------ 能不安装的绝不手动安装.

2.1 部署 Prometheus

2.1.1 创建配置文件 prometheus.yml

所有配置文件可以先通过 2.1.2 启动过程中不挂载配置文件路径启动, 然后通过 docker cp 命令从容器里面 copy 到本地磁盘, 再通过挂载路径启动.

# 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).

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093

rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

scrape_configs:
  # 配置监控的 Job
  - job_name: "prometheus"
    # 拉取监控数据的地址 --> 完整路径即为 targets[i]/metrics_path, 本 Job 即为http://localhost:9090/metrics
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      # 监控的目标 -- 这里配置的是监控 prometheus 自身
      - targets: ['localhost:9090']
        # 添加一个标示
        labels:
          instance: prometheus

2.1.2 启动 Prometheus

docker run  -d --name prometheus \
  -p 9090:9090 \
  -v ${CONF_DIR}/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml  \
  prom/prometheus

2.1.3 测试

通过访问 http://localhost:9090/targets 就可以看到打开 Prometheus 自带的可视化页面并查看监控 Job 的状态

通过访问 [http://localhost:9090/metrics] 也可以看到 Prometheus 拉取的数据详情

2.2 部署 Grafana

2.2.1 部署

docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  --name=grafana \
  -v ${CONF_DIR}/grafana/:/var/lib/grafana \
  grafana/grafana

2.2.2 测试

通过访问 http://localhost:3000 就可以看到 grafana 的登录界面, 默认用户名密码是 admin/admin.

3. 监控服务器/虚拟机

上面已经介绍过, Prometheus 监控是通过各种 Exportor 进行信息采集, 监控服务器/虚拟机常用的 Exportor 就是 Node_Exportor;

3.1 部署 Node_Exportor 采集服务器/虚拟机信息

docker run -d --name node-exporter -p 9100:9100 \
  -v "/proc:/host/proc:ro" \
  -v "/sys:/host/sys:ro" \
  -v "/:/rootfs:ro" \
  prom/node-exporter

需要注意的是需要将物理机的 proc、/sys 等路径挂载, 不然采集到的数据就是容器的数据而不是服务器/物理机的数据.

3.2 添加 Prometheus 监控 Job

编辑 prometheus.yml 配置文件

scrape_configs:
  # 配置监控的 Job
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      # 监控的目标 -- 这里配置的是监控 prometheus 自身
      - targets: ['localhost:9090']
        # 添加一个标示
        labels:
          instance: prometheus

  - job_name: "self-node-exportor"
    static_configs:
      - targets: ['192.168.1.88:9100', '192.168.1.89:9100']

3.3 配置 Grafana 数据源

Grafana 要对 Prometheus 进行可视化的第一步先需要配置 Prometheus 为 Grafana 的数据源

• 选择数据源

• 添加数据源

• 填入 Prometheus 信息

• 测试保存

3.4 配置 Grafana 可视化仪表盘

• 选择 Import

• 输入 Dashboard ID 再加载

Dashboard ID 可以在 https://grafana.com/grafana/dashboards 中检索.

• 编辑 Name 和数据源, 点击 Import

3.4 效果展示

• Dashboard 9276

• Dashboard 8919

4. 监控 SpringBoot

随着微服务架构的迅猛发展, 服务水平化拆分越来越多, 系统服务数量也在不断剧增, 因此, 对后台服务的监控报警也越来越重要.
Prometheus 的 Exportor 已经有了对 SpringBoot 数据采集的实现 ---- micrometer-registry-prometheus, 因此便可以直接在 Prometheus 和 Grafana 的基础上快速搭建起来一个 SpringBoot 的监控报警系统.

4.1 环境

• Spring Boot: 2.3.2.RELEASE

4.2 引入依赖

micrometer-registry-prometheus 需要 actuator 的支持.

<dependency>
	 <groupId>io.micrometergroupId>
	 <artifactId>micrometer-registry-prometheusartifactId>
dependency>
<dependency>
	 <groupId>org.springframework.bootgroupId>
	 <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
dependency>

4.3 配置 application.yml

server:
   port: 9411

management:
   endpoints:
      web:
         exposure:
            include: '*'
   endpoint:
      health:
         show-details: always

4.5 添加 Prometheus 监控 Job

  - job_name: "prometheus-sb"

    # 多久采集一次数据
    scrape_interval: 15s
    # 采集时的超时时间
    scrape_timeout: 10s
    # 采集的路径
    metrics_path: '/actuator/prometheus'

    static_configs:
      - targets: ["host.docker.internal:9411"]

其中 host.docker.internal 指向 SpringBoot 的应用地址, 由于这里 Prometheus 是在 docker 中安装, 因此 localhost 和 127.0.0,1 都是容器内的地址, 通过 host.docker.internal 可以将其映射到宿主机上.
当然, 你也可以直接配置成你真实的 IP 地址(192.168.1.128)也是可以的.

4.6 配置 Grafana 仪表板

Grafana 监控 SpringBoot, SpringCloud, k8s 等都有现成的 Dashboard, 帅帅这里找了一个 — 11378, 大家按照上面的步骤添加就可以使用

4.7 效果展示

5. Docker-Compose 一键部署 Prometheus 和 Grafana

还是那句老话, 既然大侠已经看到这里了, 那小弟也不藏着掖着了, 公众号后台回复 PGM 即可拿到帅帅整理好的 Prometheus 和 Grafana 的 docker compose 配置文件以及 Prometheus 配置文件, 一个 up 命令启动 ELK, 一个 down 命令停止 ELK, 它 不香吗?