Ganglia监控扩展实现机制

     默认情况下，ganglia通过gmond守护进程收集cpu、memory、disk、I/O、process、network六大方面的数据，然后汇总到gmetad守护进程下，使用rrdtools存储数据，最后将历史数据以曲线方式通过php页面呈现，但是很多情况下，这些基础数据还不足以满足我们的监控需要，我们还需要根据应用的不同，扩展ganglia的监控范围，下面我们就介绍下通过开发ganglia插件扩展ganglia监控功能的实现方法。

一、扩展ganglia监控功能的方法

     默认安装完成的Ganglia仅给我们提供了基础的系统监控信息，通过Ganglia插件可以给我们提供两种扩展ganglia监控功能的方法：

1、通过添加带内（in-band）插件，主要是通过gmetric命令来实现。

这是通常使用的一种方法，主要是通过cronjob方法并调用Ganglia的gmetric命令来向gmond输入数据，进而实现统一监控，这种方法简单，对于少量的监控可以采用，但是对于大规模自定义监控时，监控数据难以统一管理。

2、通过添加一些其他来源的带外（out-of-band）欺骗，主要是通过C或者python接口来实现。

在Ganglia3.1.x版本以后，增加了C或者Python接口，通过这个接口可以自定义数据收集模块，并且这些模块可以被直接插入到gmond中以监控用户自定义的应用。

二、通过gmetric接口扩展Ganglia监控

在ganglia安装完成后，会在bin目录下生成gmetric命令，gmetric使用语法如下：

[root@cloud1 bin]# ./gmetric  --help

gmetric 3.4.0

The Ganglia Metric Client (gmetric) announces a metric

on the list of defined send channels defined in a configuration file

Usage: gmetric [OPTIONS]...

 -h, --help            Print help and exit

 -V, --version         Print version and exit

 -c, --conf=STRING     The configuration file to use for finding send channels

                          (default=`/opt/app/ganglia/etc/gmond.conf')

 -n, --name=STRING     Name of the metric

 -v, --value=STRING    Value of the metric

 -t, --type=STRING     Either

                         string|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|float|double

 -u, --units=STRING    Unit of measure for the value e.g. Kilobytes, Celcius  

                         (default=`')

 -s, --slope=STRING    Either zero|positive|negative|both  (default=`both')

 -x, --tmax=INT        The maximum time in seconds between gmetric calls  

                         (default=`60')

 -d, --dmax=INT        The lifetime in seconds of this metric  (default=`0')

 -g, --group=STRING    Group of the metric

 -C, --cluster=STRING  Cluster of the metric

 -D, --desc=STRING     Description of the metric

 -T, --title=STRING    Title of the metric

 -S, --spoof=STRING    IP address and name of host/device (colon separated) we

                         are spoofing  (default=`')

 -H, --heartbeat       spoof a heartbeat message (use with spoof option)

[root@cloud1 bin]#

1、实例一

[root@cloud1 bin]# gmetric -n test_string -v 'hello value' -t string -d 10 -c /etc/ganglia/gmond.conf.bak -S '123.11.1.119:web'

其中：

-n '指标名'

-v 指标值

-t 数据类型

-u '单位'

-d 指标的存活时间

-c 指定ganglia配置文件

-S 伪装客户端信息，123.11.1.119代表ip地址，web代表主机名。

下图是一个输出截图：

2、实例二

[root@cloud1 bin]#gmetric -n bkeepUse -v 10 -t int32 -u '% test' -d 10 -S '2.2.2.2:web'

下图是一个输出截图：

3、以cron的形式运行gmetric

可以将上面的命令写成一个shell脚本文件，然后将脚本文件放入cron运行，例如生成的脚本文件是/opt/ganglia/bin/ganglia.sh，运行crontab -e，将此脚本每隔10分钟运行一次：

10 * * * * /opt/ganglia/bin/ganglia.sh

最后，打开Ganglia Web进行浏览，即可看到通过gmetric命令收集到的数据报表。

三、通过python插件扩展ganglia监控

要通过python插件扩展ganglia监控，必须满足如下条件：

Ganglia 3.1.x以后版本

Python2.6.6或者更高版本

Python开发头文件（通常在python-devel这个软件包中）

在安装ganglia客户端（gmond）的时候，需要加上“--with-python”参数，这样在安装完成后，会生成modpython.so文件，这个文件是ganglia调用python的动态链接库，要通过python接口开发ganglia插件，必须要编译安装此模块。

这里假如ganglia的安装版本是ganglia3.4.0，安装目录是/opt/app/ganglia，要编写一个基于python的ganglia插件，需要进行如下操作：

1、修改modpython.conf文件（ganglia客户端）

ganglia安装完成后，modpython.conf文件位于/opt/app/ganglia/etc/conf.d目录下，此文件内容如下：

modules {

module {

name =  "python_module"  #python主模块名称

path =  "modpython.so"                        #ganglia调用python的动态链接库。这个文件应该在ganglia的安装目录的lib64/ganglia下面。

params = "/etc/ganglia/python_modules"        #指定我们编写的python脚本放置路径

}

}

include ("/etc/ganglia/conf.d/*.pyconf")   #python脚本配置文件存放路径

2、重启gmond服务

在客户端的所有配置修改完成后，重启gmod服务即可完成python接口环境的搭建。

四、实战之利用python接口监控Nginx运行状态

对于nginx的监控，需要借助with-http_stub_status_module模块，此模块默认是没有开启的，所以需要指定开启，进行编译nginx。关于安装与编译nginx，这里不进行介绍。

1、配置nginx，开启状态监控

在nginx配置文件nginx.conf中添加如下配置:

server {

   listen 8000; #监听的端口

   server_name IP地址; #当前机器的IP或域名

   location /nginx_status {

       stub_status on;

       access_log off;

        # allow xx.xx.xx.xx;#允许访问的IP地址

        # deny all;

       allow all;

   }

}

接着，重启nginx，可以到http://IP:8000/nginx_status下看到结果：

2、配置ganglia客户端，收集nginx_status数据

根据前面对modpython.conf文件的配置，我们在/etc/ganglia下创建了python_modules和conf.d两个目录，将编写好的nginx_status.py和nginx_status.pyconf两个文件分别放入这两个目录中。 两个文件下面提供附件下载。

3、绘图展示的PHP文件（ganglia数据收集端）

数据收集完成后，还需要将数据已图表的形式展示在Ganglia web界面中，所以还需要编写前台展示文件，由于Ganglia web界面是有PHP编写，所以这里也采用PHP，进行数据绘图展示。

编写的两个文件nginx_accepts_ratio_report.php、nginx_scoreboard_report.php这里不在列出，文件会附在此文档中。

这里假定Ganglia web的安装目录是/var/www/html/ganglia，将上面这两个php文件放到graph.d目录下即可。

4、nginx_status.py输出效果图

完成上面的所有步骤后，重启ganglia客户端gmond服务，就可以在Ganglia web界面查看Nginx的运行状态图：

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