使用Prometheus+Grafana监控MySQL实践
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使用Prometheus+Grafana监控MySQL实践
1、介绍Prometheus
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，愈来愈多公司和组织接受采用Prometheus，社会也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，而且有公司来运做。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统类似的实现是Prometheus。如今最多见的Kubernetes容器管理系统中，一般会搭配Prometheus进行监控。node
Prometheus基本原理是经过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，这样作的好处是任意组件只要提供HTTP接口就能够接入监控系统，不须要任何SDK或者其余的集成过程。这样作很是适合虚拟化环境好比VM或者Docker 。mysql
Prometheus应该是为数很少的适合Docker、Mesos、Kubernetes环境的监控系统之一。linux
输出被监控组件信息的HTTP接口被叫作exporter 。目前互联网公司经常使用的组件大部分都有exporter能够直接使用，好比Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系统信息 (包括磁盘、内存、CPU、网络等等)，具体支持的源看：https://github.com/prometheus。git
与其余监控系统相比，Prometheus的主要特色是：github
- 一个多维数据模型（时间序列由指标名称定义和设置键/值尺寸）。
- 很是高效的存储，平均一个采样数据占~3.5bytes左右，320万的时间序列，每30秒采样，保持60天，消耗磁盘大概228G。
- 一种灵活的查询语言。
- 不依赖分布式存储，单个服务器节点。
- 时间集合经过HTTP上的PULL模型进行。
- 经过中间网关支持推送时间。
- 经过服务发现或静态配置发现目标。
- 多种模式的图形和仪表板支持。
2、Prometheus架构概览
该图说明了普罗米修斯（Prometheus）及其一些生态系统组件的总体架构：web
它的服务过程是这样的Prometheus daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标) 数据，每一个抓取目标须要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。sql
Prometheus：支持经过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。支持不少方式的图表可视化，例如十分精美的Grafana，自带的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，还提供HTTP API的查询方式，自定义所须要的输出。shell
Alertmanager：是独立于Prometheus的一个组件，能够支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。数据库
PushGateway：这个组件是支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。json
若是有使用过statsd的用户，则会以为这十分类似，只是statsd是直接发送给服务器端，而Prometheus主要仍是靠进程主动去抓取。
大多数Prometheus组件都是用Go编写的，它们能够轻松地构建和部署为静态二进制文件。访问prometheus.io以获取完整的文档，示例和指南。
3、Prometheus的数据模型
Prometheus从根本上全部的存储都是按时间序列去实现的，相同的metrics(指标名称) 和label(一个或多个标签) 组成一条时间序列，不一样的label表示不一样的时间序列。为了支持一些查询，有时还会临时产生一些时间序列存储。
metrics name&label指标名称和标签
每条时间序列是由惟一的”指标名称”和一组”标签（key=value）”的形式组成。
指标名称：通常是给监测对像起一名字，例如http_requests_total这样，它有一些命名规则，能够包字母数字_之类的的。一般是以应用名称开头_监测对像_数值类型_单位这样。例如：push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。
标签：就是对一条时间序列不一样维度的识别了，例如一个http请求用的是POST仍是GET，它的endpoint是什么，这时候就要用标签去标记了。最终造成的标识即是这样了：http_requests_total{method=”POST”,endpoint=”/api/tracks”}。
记住，针对http_requests_total这个metrics name不管是增长标签仍是删除标签都会造成一条新的时间序列。
查询语句就能够跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。
若是以传统数据库的理解来看这条语句，则能够考虑http_requests_total是表名，标签是字段，而timestamp是主键，还有一个float64字段是值了。（Prometheus里面全部值都是按float64存储）。
4、Prometheus四种数据类型
Counter
Counter用于累计值，例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。一直增长，不会减小。重启进程后，会被重置。
例如：http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100，10秒后抓取http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100。
Gauge
Gauge常规数值，例如 温度变化、内存使用变化。可变大，可变小。重启进程后，会被重置。
例如： memory_usage_bytes{host=”master-01″} 100 < 抓取值、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 30、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 50、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 80 < 抓取值。
Histogram
Histogram（直方图）能够理解为柱状图的意思，经常使用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。它特别之处是能够对记录的内容进行分组，提供count和sum所有值的功能。
例如：{小于10=5次，小于20=1次，小于30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值。
Summary
Summary和Histogram十分类似，经常使用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。一样提供 count 和 sum 所有值的功能。
例如：count=7次，sum=7次的值求值。
它提供一个quantiles的功能，能够按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。
5、安装运行Prometheus（二进制版）
下面介绍如何使用Prometheus和Grafana对MySQL服务器性能进行监控。
咱们用到了如下两个exporter：
- node_exporter – 用于机器系统数据收集
- mysqld_exporter – 用于MySQL服务器数据收集
Grafana是一个开源的功能丰富的数据可视化平台，一般用于时序数据的可视化。它内置了如下数据源的支持：
下面是咱们安装时用到的架构图：
首先安装GO
|
1
2
3
|
$
yum
install
go
$
go
version
go
version
go1
.
6.3
linux
/
amd64
|
下载安装Prometheus（https://prometheus.io/download/）
|
1
2
3
4
|
$
wget
https
:
/
/
github
.com
/
prometheus
/
prometheus
/
releases
/
download
/
v1
.
6.2
/
prometheus
-
1.6.2.linux
-
amd64
.tar
.gz
$
tar
xvf
prometheus
-
1.6.2.linux
-
amd64
.tar
.gz
-
C
/
usr
/
local
/
$
ln
-
sv
/
usr
/
local
/
prometheus
-
1.6.2.linux
-
amd64
/
/
usr
/
local
/
prometheus
$
cd
/
usr
/
local
/
prometheus
|
首先，在创造上的主机文件系统的最小Prometheus配置文件prometheus.yml （替换你要监控的IP地址）：
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1
2
3
4
5
6
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8
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10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
global
:
scrape_interval
:
60s
evaluation_interval
:
60s
scrape_configs
:
-
job_name
:
prometheus
static_configs
:
-
targets
:
[
'localhost:9090'
]
labels
:
instance
:
prometheus
-
job_name
:
linux
static_configs
:
-
targets
:
[
'10.10.0.186:9100'
]
labels
:
instance
:
db1
-
job_name
:
mysql
static_configs
:
-
targets
:
[
'10.10.0.186:9104'
]
labels
:
instance
:
db1
|
10.10.0.186是咱们数据库主机的IP，端口则是对应的exporter的监听端口。
启动Prometheus
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
$
.
/
prometheus
-
config
.file
=
prometheus
.yml
INFO
[
0000
]
Starting
prometheus
(
version
=
1.6.2
,
branch
=
master
,
revision
=
b38e977fd8cc2a0d13f47e7f0e17b82d1a908a9a
)
source
=
main
.go
:
88
INFO
[
0000
]
Build
context
(
go
=
go1
.
8.1
,
user
=
root
@
c99d9d650cf4
,
date
=
20170511
-
12
:
59
:
13
)
source
=
main
.go
:
89
INFO
[
0000
]
Loading
configuration
file
prometheus
.yml
source
=
main
.go
:
251
INFO
[
0000
]
Loading
series
map
and
head
chunks
.
.
.
source
=
storage
.go
:
421
INFO
[
0000
]
1032
series
loaded
.
source
=
storage
.go
:
432
INFO
[
0000
]
Starting
target
manager
.
.
.
source
=
targetmanager
.go
:
61
INFO
[
0000
]
Listening
on
:
9090
source
=
web
.go
:
259
|
Prometheus内置了一个web界面，咱们可经过http://monitor_host:9090进行访问：
在Status->Targets页面下，咱们能够看到咱们配置的两个Target，它们的State为DOWN。
下一步咱们须要安装并运行exporter，下载exporters并解压到被监控端服务器：
|
1
2
|
$
wget
https
:
/
/
github
.com
/
prometheus
/
node_exporter
/
releases
/
download
/
v0
.
14.0
/
node_exporter
-
0.14.0.linux
-
amd64
.tar
.gz
$
wget
https
:
/
/
github
.com
/
prometheus
/
mysqld_exporter
/
releases
/
download
/
v0
.
10.0
/
mysqld_exporter
-
0.10.0.linux
-
amd64
.tar
.gz
|
被监控安装GO环境
|
1
2
3
|
$
yum
install
go
-
y
$
go
version
go
version
go1
.
6.3
linux
/
amd64
|
安装运行node_exporter
|
1
2
|
$
tar
xvf
node_exporter
-
0.14.0.linux
-
amd64
.tar
.gz
-
C
/
usr
/
local
/
$
nohup
/
usr
/
local
/
node_exporter
-
0.14.0.linux
-
amd64
/
node_exporter
&
|
安装运行mysqld_exporter
mysqld_exporter须要链接到Mysql，因此须要Mysql的权限，咱们先为它建立用户并赋予所需的权限.
|
1
2
|
mysql
>
GRANT
REPLICATION
CLIENT
,
PROCESS
ON
*
.
*
TO
'mysql_monitor'
@
'localhost'
identified
by
'mysql_monitor'
;
mysql
>
GRANT
SELECT
ON
*
.
*
TO
'mysql_monitor'
@
'localhost'
;
|
建立.my.cnf文件并运行mysqld_exporter：
|
1
2
3
4
|
$
cat
/
usr
/
local
/
mysqld_exporter
-
0.10.0.linux
-
amd64
/
.my
.cnf
[
client
]
user
=
mysql_monitor
password
=
mysql_monitor
|
|
1
2
|
$
tar
xvf
mysqld_exporter
-
0.10.0.linux
-
amd64
.tar
.gz
-
C
/
usr
/
local
/
$
/
usr
/
local
/
mysqld_exporter
-
0.10.0.linux
-
amd64
/
mysqld_exporter
-
config
.my
-
cnf
=
"/usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf"
&
|
咱们再次回到Status->Targets页面，能够看到两个Target的状态已经变成UP了：
接下来就能够看图形了
Prometheus自带的图形并不够强大，因而咱们可使用Grafana做为Prometheus的Dashboard。
6、安装运行Grafana
|
1
2
|
$
wget
https
:
/
/
s3
-
us
-
west
-
2.amazonaws.com
/
grafana
-
releases
/
release
/
grafana
-
4.2.0
-
1.x86_64.rpm
$
sudo
yum
localinstall
grafana
-
4.2.0
-
1.x86_64.rpm
|
编辑配置文件/etc/grafana/grafana.ini，修改dashboards.json段落下两个参数的值：
|
1
2
3
|
[
dashboards
.json
]
enabled
=
true
path
=
/
var
/
lib
/
grafana
/
dashboards
|
安装仪表盘（Percona提供）
|
1
2
|
$
git
clone
https
:
/
/
github
.com
/
percona
/
grafana
-
dashboards
.git
$
cp
-
r
grafana
-
dashboards
/
dashboards
/
var
/
lib
/
grafana
|
运行如下命令为Grafana打个补丁，否则图表不能正常显示：
|
1
2
|
$
sed
-
i
's/expr=\(.\)\.replace(\(.\)\.expr,\(.\)\.scopedVars\(.*\)var \(.\)=\(.\)\.interval/expr=\1.replace(\2.expr,\3.scopedVars\4var \5=\1.replace(\6.interval, \3.scopedVars)/'
/
usr
/
share
/
grafana
/
public
/
app
/
plugins
/
datasource
/
prometheus
/
datasource
.js
$
sed
-
i
's/,range_input/.replace(\/"{\/g,"\\"").replace(\/}"\/g,"\\""),range_input/; s/step_input:""/step_input:this.target.step/'
/
usr
/
share
/
grafana
/
public
/
app
/
plugins
/
datasource
/
prometheus
/
query_ctrl
.js
|
最后咱们运行Grafana服务
|
1
2
3
|
$
systemctl
daemon
-
reload
$
systemctl
start
grafana
-
server
$
systemctl
status
grafana
-
server
|
咱们可经过http://monitor_host:3000访问Grafana网页界面（缺省的账号/密码为admin/admin）：
而后咱们到Data Sources页面添加数据源：
系统监控概览
MySQL监控概览
<参考资料>
https://github.com/percona/grafana-dashboards
https://www.percona.com/blog/…
若是只是想监控MySQL或MongoDB，那么请使用PMM（Percona Monitoring and Management）监控工具，在Prometheus+Granafa基础之上添加了慢查询收集等额外功能，更专业的MySQL&MongoDB监控系统。完结。。。