使用Prometheus+Grafana监控

 

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。

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 。

Prometheus应该是为数很少的适合Docker、Mesos、Kubernetes环境的监控系统之一。

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。

与其余监控系统相比，Prometheus的主要特色是：

• 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：

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。

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。

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。

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。

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：

下载安装Prometheus（https://prometheus.io/download/）

$ 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/

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）

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（根据实际状况修改）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

$ ./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(根据实际状况下载新的安装包)，下载exporters并解压到被监控端服务器：

$ 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

安装运行node_exporter

$ 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.

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：

$ cat /usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf
[client]
user=mysql_monitor
password=mysql_monitor

$ 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

Grafana安装配置介绍

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）：

配置grafana展现图形数据