prometheus监控(小试牛刀)

prometheus监控(小试牛刀)

环境:所有服务都是基于docker运行

本文略微草率,好文章在这里,特别好以下:

http://www.javashuo.com/article/p-xikbiroq-dh.html

这是个系列文章,值得一看: https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-ii-prometheus-jin-jie/exporter/commonly-eporter-usage/use-prometheus-monitor-container

• 总体环境思路:

注意:每个操做建议结合状况使用,文章里的也会有不少错误,只是给一个思路方便理解

1. prometheus经过node-exporter收集当前主机运行的状况,由于本环境全部都使用的容器,因此对于node-exporter来讲咱们要将对应的目录进行映射,由于node-exporter是跑在容器里,可是咱们要让他监控的是宿主机的各个状态

2. 接着,部署grafana,它是从prometheus收集到的现成的数据,作一个合理的前端展现,它有丰富的模板,兼容性也很好
3. 继续,咱们部署了cadvisor容器服务.CAdvisor是Google开源的一款用于展现和分析容器运行状态的可视化工具。经过在主机上运行CAdvisor用户能够轻松的获取到当前主机上容器的运行统计信息，并以图表的形式向用户展现。

4. 再而后,部署了alertmanager容器服务,使之映射在主机的9093端口;prometheus会周期性的对告警规则进行计算,若是知足告警触发条件就会向alertmanager发送告警信号,alertmanager收到告警信号以后,发送给相应的接受者(已经在配置文件定义好的)

docker pull prom/prometheus
#拉取prometheus镜像

docker pull prom/node-exporter
#拉取node-exporter镜像

docker pull grafana/grafana
#拉取grafana镜像

cat prometheus.yml
# 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).

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

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
    #prometheus运行端口

  - job_name: 'linux'
    static_configs:
     - targets: ['172.21.71.50:9100']
     #node节点端口
       labels:
         instance: node

运行容器

$ docker run -d \
> --net="host" \
> --pid="host" \
> -v "/:/host:ro,rslave" \
> prom/node-exporter \
> --path.rootfs /host
#运行node-exporter,这个比较特殊,在不是特别了解以前,先这样操做着

$ sudo docker run -d \
-p 9090:9090 \
-v /usr/local/prometheus/file/prometheus.yml:/usr/local/prometheus/file/prometheus.yml \
prom/prometheus \
--config.file=/usr/local/prometheus/file/prometheus.yml --web.enable-lifecycle
#运行prometheus容器


$ git clone https://github.com/grafana/piechart-panel.git
#饼图插件
$ docker run -d --name=grafana -v /usr/local/prometheus/grafana/plugin/:/var/lib/grafana/plugins/ -p 3333:3000 grafana/grafana
#运行grafana,grafana的默认帐号密码是admin/admin

• Prometheus监控docker容器运行状态，咱们用到cadvisor服务，cadvisor咱们这里也采用docker方式直接运行。

下载镜像

$ docker pull google/cadvisor

运行

cadvisor咱们须要运行在docker宿主机上(与node_exporter相似)，而后经过HTTP方式供Prometheus获取数据

$ docker run \
--volume=/:/roos:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--publish=9101:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest
#这个cadvisor也是比较特殊,在你不是很熟悉它以前,按照个人操做作下去

注意：这里是把容器8080端口映射到主机9101，cadvisor有web界面地址：http://IP:9101

接入Grafana展现容器监控数据

这里咱们去Grafana官网，找别人作好的Dashboard模板，地址：https://grafana.com/dashboards/4170，下载模板json文件而后导入本地Grafana。关于导入Dashbozrd模板参考https://www.cnblogs.com/tchua/p/11115146.html

接下来进行的操做是修改下该模板文件的一个变量,由于它原本是为cadvisor定作的;

修改为我这个样子便可(在你对它不是很了解以前,按照文档的作下去,再变通)

若是一切顺畅,那么就会出现下图这样

如今这个程度还不行,由于版本的问题,由于该模板不是基于最新版Node_exporter开发，有些值并不适用，咱们须要修改对应的值，具体咱们也能够经过Prometheus查询界面肯定value值。

• 部署alertmanager实现报警功能

$ docker pull prom/alertmanager(linuxtips/alertmanager_alpine)
#拉取alertmanager镜像

$ cat /usr/local/prometheus/alertmanager/alertmanager.yml
global:
  resolve_timeout: 5m
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 1h
  receivers: ying.qiao
receivers:
    - name: 'ying.qiao'
      webhook_configs:
          - url: 'https://hook.bearychat.com/=bwD9B/prometheus/2e31f72d81f31d322db49e85d22e1cee'
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

prometheus添加告警规则

$ sudo mkdir /usr/local/prometheus/rules
$ sudo vim /usr/local/prometheus/rules/node_alerts.yml
groups:
- name: node_alerts
  rules:
  - alert: InstanceDown    ## alert名称
    expr: up{job='node'} == 0  ## 报警条件
    for: 1m  ## 超过1分钟，prometheus会把报警信息发送至alertmanger
    labels:
      severity: "warning"
    annotations:
      summary: Host {{ $labels.instance }} of {{ $labels.job }} is Down!

这里有一个很坑的问题,花括号里的job后面那个node,必需要和在prometheus.yml里定义的job名称严格一致

$ sudo  vim /usr/local/prometheus/file/prometheus.yml
rule_files:
  - /usr/local/prometheus/rules/node_alerts.yml
#指定对应的规则文件

alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
       - 172.21.71.50:9093    ## alertmanager服务地址
## 添加prometheus对alertmanager服务的监控
#以上配置文件,注意下添加的位置

- job_name: 'alertmanager'
    static_configs:
    - targets: ['172.21.71.50:9093']

重启prometheus,并启动alertmanager

$ docker rm -f c1473106d0f0
$ docker run -d -p 9090:9090\
-v /usr/local/prometheus/file/prometheus.yml:/usr/local/prometheus/file/prometheus.yml\
-v "/usr/local/prometheus/file/alertmanager_rules.yml:/usr/local/prometheus/file/alertmanager_rules.yml:ro"\ 
prom/prometheus\
--config.file=/usr/local/prometheus/file/prometheus.yml\
--web.enable-lifecycle

$ docker run -d -p 9093:9093 \
-v /usr/local/prometheus/alertmanager/:/usr/local/prometheus/alertmanager/ \
-v /var/lib/alertmanager:/alertmanager \
--name alertmanager prom/alertmanager \
--config.file="/usr/local/prometheus/alertmanager/alertmanager.yml" \
--storage.path=/alertmanager