keyword Rancher Prometheus swoole docker docker-compose
Prometheus
特性
Prometheus 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，是Google BorgMon监控系统的开源版本, 性能也足够支撑上万台规模集群.
- 多维度数据模型
- 灵活的查询语言
- 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的
- 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据
- 可以通过中间网关进行时序列数据推送
- 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象
- 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等
基本原理
Prometheus 通过使用http协议周期拉取配置的指标项(Metrics), 并将数据通过一定规则整理清洗, 存储到新的时间序列中. 在本次实战中将对业务使用的php swoole进行核心指标监控并通过grafana 图形化工具进行输出展示.
搭建步骤
Prometheus docker本地编排
对于直接在rancher 上部署, 我们可以在本地使用docker-compose 本地编排实验后进行k8s 远程部署, 在本地部署使用docker-compose 模拟k8s容器编排, 便于开发实验.
首先创建一个monitor文件夹作为此次项目的路径
$ mkdir monitor && cd monitor
创建prometheus文件夹, 用来存放我们的监控配置文件
$ mkdir prometheus && cd prometheus && touch prometheus.yml
在prometheus.yml配置文件中添加以下内容
global:
scrape_interval: 30s # 全局周期
scrape_configs:
- job_name: 'foo' # 作业名称
scrape_interval: 30s # 调用周期
metrics_path: "/health/metrics" # 调用路径
static_configs:
- targets: ['foo.com:80'] # 远程服务地址
在上面的配置文件中我们指明了foo这个监控作业, 并指定运行周期30s, 每次调用地址为 foo.com:80/health/metrics这个接口地址. 具体这个接口我们应该如何输出数据, 下边会具体提到.
在monitor文件夹根路径创建docker-compose.yml文件
$ touch docker-compose.yml
并加入以下内容
version: '2'
services:
prometheus:
container_name: prometheus # 容器名称
image: prom/prometheus # 镜像名称
networks: # 共享网络
- foo
volumes:
- ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml # 将本地配置文件,挂载到目标容器/etc/prometheus/prometheus.yml位置
ports:
- '9090:9090'
command:
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
- '--web.enable-admin-api'
- '--web.enable-lifecycle' # 支持配置文件热更新
grafana:
container_name: grafana
image: grafana/grafana:6.4.3
ports:
- '3000:3000'
depends_on:
- prometheus # 依赖 prometheus 服务后启动
networks:
- foo
environment:
GF_SECURITY_ADMIN_USER: ${GRAFANA_USERNAME} # grafana 用户名(变量)
GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD: ${GRAFANA_PASSWORD}
networks: # 定义外部网络, 便于服务间访问
foo:
external: true
此处重点说明一下 prometheus 服务中command 选项中的配置书写问题, 因为 prom/prometheus镜像已经有程序入口并已经配置--config.file 和--web.enable-admin-api, 此时我们只需要追加启动命令的web.enable-lifecycle表示开启服务热更新监控配置, 如果只写最后,会导致前边两项无配置, 服务将会缺少配置而无法启动.
Swoole 接口
在Swoole 项目中, 编写接口/health/metrics/ 内容如下:
$server = new Swoole\Http\Server("127.0.0.1", 80); // 此处只是展示$server对象类型, 具体server对象需从当前项目框架中进行获取, 不要自己再次实例化.
$metrics = $server->stats();
foreach ($metrics as $k => $v) {
echo sprintf("%s %s\n", $k, $v);
}
echo "# 协程状态\n";
$metrics = Swoole\Coroutine::stats();
foreach ($metrics as $k => $v) {
echo sprintf("%s %s\n", $k, $v);
}
访问 http://127.0.0.1:80/health/metrics/ 将会有以下输出
start_time 1573612504
connection_num 1
accept_count 7
close_count 6
worker_num 2
idle_worker_num 1
tasking_num 0
request_count 10
worker_request_count 0
worker_dispatch_count 11
coroutine_num 1
# 协程状态
event_num 2
signal_listener_num 0
aio_task_num 0
c_stack_size 2097152
coroutine_num 1
coroutine_peak_num 1
coroutine_last_cid 3
具体参数含义可自行查看Swoole 文档获取详细解释.
开启监控服务
进入monitor目录, 执行docker-compose up -d, 此时可能会提示外部网络不存在, 按照提示进行创建即可. 当服务启动完成后访问 http://127.0.0.1:9090 可看到Prometheus Web界面.
访问 http://127.0.0.1:9090/targets
此时 Prometheus服务已经正常监控
访问 http://127.0.0.1:3000/ 点击 Add data source, 选择Prometheus为数据源
在HTTP URL 一项中输入 http://prometheus:9090 ,因为本地容器使用了相同的网络, 可以直接使用服务名称进行服务访问.
点击grafana Home, New dashboard, Chose Visualization, 选择 Graph
点击 queries, 选中Query 为 Prometheus
在A 中Metrics添加指标项, 可使用Legend增加指标项说明,点击Add Query 可在一张图表中绘制多个指标折线.至此本地部署已完成.
Rancher K8S 部署
rancher 中部署也是一样的, 唯一的区别就是, 使用rancher 作为容器编排工具. 打开rancher, 并点击部署服务
填写镜像为 prom/prometheus, 并配置数据卷, 为的将监控配置yml文件进行挂载容器.此处挂载使用可参照rancher 文档.
在命令中加入 --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml --web.enable-admin-api --web.enable-lifecycle
点击最下方启动按钮, 并配置工作负载中负载均衡
此时通过本地访问grafana.google.com 即可访问对应服务, 若无公网dns, 则需本地修改 /etc/hosts.
后续可按照本地搭建模式相同配置grafana, 本文不再重复赘述.