node-exporter+prometheus+grafana

25-04-12 5

本文将分享node-exporter+prometheus+grafana的详细内容，此外，我们还将为大家带来关于12.centos7基于Docker搭建node-exporter+Prometheu

本文将分享node-exporter+prometheus+grafana的详细内容，此外，我们还将为大家带来关于12.centos7 基于Docker搭建node-exporter+Prometheus+Grafana服务器监控平台、docker-compose 部署 prometheus+grafana+alertmanager、Exporter+Promethues+Grafana可视化监控、GPE(Grafana+Prometheus+Exporter)项目实战之Golang篇(上)的相关知识，希望对你有所帮助。

本文目录一览：

node-exporter+prometheus+grafana
12.centos7 基于Docker搭建node-exporter+Prometheus+Grafana服务器监控平台
docker-compose 部署 prometheus+grafana+alertmanager
Exporter+Promethues+Grafana可视化监控
GPE(Grafana+Prometheus+Exporter)项目实战之Golang篇(上)

node-exporter+prometheus+grafana

1 系统安装 docker

yum install -y docker
systemctl enable docker
systemctl start docker

2 下载镜像包：

docker pull prom/prometheus
docker pull prom/node-exporter
docker pull grafana/grafana

3 启动 node-exporter

3.1 启动镜像

docker run -d -p 9100:9100 -v /proc:/host/proc:ro -v /sys:/host/sys:ro -v /:/rootfs:ro --net=host prom/node-exporter

注：

试过以其他端口启动，不成功。
由于 node-exporter 是需要采集服务器的信息，所以，docker 的 net 模式为 --net=host，意思是 docker 使用的网络实际上和宿主机一样。

3.2 登陆

http://ipserver:9100/metrics

4 启动 prometheus

4.1 新建目录 prometheus, 编辑配置文件 prometheus.yml, 内容如下

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: [''ipserver:9100''] -- 这个是需要监控的 linux 服务器的地址
labels:
instance: localhost

4.2 启动 prometheus

docker run -d -p 19090:9090 -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

4.3 登陆 url

http://ipserver:19090/graph http://ipserver:19090/status

5 安装 grafana

5.1 新建空文件夹 /opt/grafana-storage

mkdir /opt/grafana-storage
chmod 777 -R /opt/grafana-storage

5.2 启动 grafana

docker run -d -p 13000:3000 --name=grafana -v /opt/grafana-storage:/var/lib/grafana grafana/grafana

5.3 登陆 url
http://ipserver:13000/login

###### 错误 ######
启动 grafana 容器出错的话，
GF_PATHS_DATA=''/var/lib/grafana'' is not writable.
You may have issues with file permissions, more information here: http://docs.grafana.org/installation/docker/#migration-from-a-previous-version-of-the-docker-container-to-5-1-or-later
mkdir: cannot create directory ''/var/lib/grafana/plugins'': Permission denied

--------- 解决办法：chmod 777 -R /opt/grafana-storage

12.centos7 基于Docker搭建node-exporter+Prometheus+Grafana服务器监控平台

基于Docker搭建node-exporter+Prometheus+Grafana服务器监控平台

基于Docker搭建node-exporter+Prometheus+Grafana服务器监控平台
1、node-exporter安装
2、Prometheus安装及配置
3、 mysqld_exporter安装
4、Grafana安装
5、Grafana配置
6、实现对Linux某个进程的监控

1、node-exporter安装

拉取镜像


[root@localhost ~]# docker pull prom/node-exporter
Using default tag: latest
latest: Pulling from prom/node-exporter
dc6dd4561653: Pull complete
613f88646930: Pull complete
edad907fb257: Pull complete
Digest: sha256:22fbde17ab647ddf89841e5e464464eece111402b7d599882c2a3393bc0d2810
Status: Downloaded newer image for prom/node-exporter:latest
docker.io/prom/node-exporter:latest

生成容器

[root@localhost ~]# docker run -d -p 9100:9100 prom/node-exporter
cd7f165e33062838c0acbde540f2539e759dba202680b104d42e98c2d5dc4686

-d 以后台模式运行
-p 9100：9100端口映射
netstat -anpt ----查看端口是否启动1466/docker-proxy
tcp6 0 0 :::9100 ::

docker-compose 部署 prometheus+grafana+alertmanager

cat docker-compose.yml 如下

version: ''2''
services:
  # 添加 普罗米修斯服务
  prometheus:
    # Docker Hub 镜像
    image: prom/prometheus:latest
    # 容器名称
    container_name: Myprometheus
    # 容器内部 hostname
    hostname: prometheus
    # 容器支持自启动
    restart: always
    # 容器与宿主机 端口映射
    ports:
      - ''9090:9090''
    # 将宿主机中的config文件夹，挂载到容器中/config文件夹
    volumes:
      - ''./prometheus/config:/config''
      - ''./prometheus/data/prometheus:/prometheus/data''
    # 指定容器中的配置文件
    command:
      - ''--config.file=/config/prometheus.yml''
      # 支持热更新
      - ''--web.enable-lifecycle''

  # 添加告警模块
  alertmanager:
    image: prom/alertmanager:latest
    container_name: Myalertmanager
    hostname: alertmanager
    restart: always
    ports:
      - ''9093:9093''
    volumes:
      - ''./prometheus/config:/config''
      - ''./prometheus/data/alertmanager:/alertmanager/data''
    command:
      - ''--config.file=/config/alertmanager.yml''

  # 添加监控可视化面板
  grafana:
    image: docker.xxxxx.com/library/grafana:v20191225
    container_name: Mygrafana
    hostname: grafana
    restart: always
    ports:
      - ''3000:3000''
    volumes:
      # 配置grafana 邮件服务器
      - ''./grafana/config/grafana.ini:/etc/grafana/grafana.ini''
      - ''./grafana/data/grafana:/var/lib/grafana''

prometheus.yml 配置文件如下

# 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: ''promethus''
  static_configs:
     - targets: [''192.168.1.100:9090'']
       labels:
        instance: ''Monitor-Service-01''
        platform: ''master''

- job_name: ''system''
  static_configs:
     - targets: [''192.168.1.101:9100'']
       labels:
        instance: ''Monitor Service-01''
        platform: ''worker''

- job_name: ''Server''
  static_configs:
     - targets: [''192.168.2.100:9100'']
       labels:
        instance: ''Service-web01''
        platform: ''esc01''
     - targets: [''192.168.2.101:9101'']
       labels:
        instance: ''Service-db01''
        platform: ''esc01''
     - targets: [''192.168.2.102:9102'']
       labels:
        instance: ''Service-db02''
        platform: ''esc01''
     - targets: [''192.168.2.103:9103'']
       labels:
        instance: ''Service-dbpool''
        platform: ''esc01''

alertmanager.yml 配置信息如下

global:
  resolve_timeout: 1m
  # The smarthost and SMTP sender used for mail notifications.
  #smtp_smarthost: ''''
  #smtp_from: ''''
  #smtp_auth_username: ''''
  #smtp_auth_password: ''''

route:
  receiver: ''default-receiver''
    # The labels by which incoming alerts are grouped together. For example,
  # multiple alerts coming in for cluster=A and alertname=LatencyHigh would
  # be batched into a single group.
  #group_by: [''alertname'']

  # When a new group of alerts is created by an incoming alert, wait at
  # least ''group_wait'' to send the initial notification.
  # This way ensures that you get multiple alerts for the same group that start
  # firing shortly after another are batched together on the first
  # notification.
  # group_wait: 5s

  # When the first notification was sent, wait ''group_interval'' to send a batch
  # of new alerts that started firing for that group.
  # group_interval: 30s

  # If an alert has successfully been sent, wait ''repeat_interval'' to
  # resend them.
  repeat_interval: 1m
receivers:
  - name: ''default-receiver''

Exporter+Promethues+Grafana可视化监控

一、node-exporter和prom/promtheus简介

1、node-exporter(采集数据)

　　为了能够采集到主机的运行指标如cpu, 内存，磁盘等信息，就需要用到node_exporter。

2、prom/promtheus(存储数据)

　　Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同

时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。

3、Grafana(展示数据)

　　Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，纯JavaScript开发的前端工具，通过访问库(如InfluxDB)，展示自

定义报表、显示图表等。大多时候用在时序数据的监控上。Grafana功能强大、UI灵活，并且提供了丰富的插件。

二、Docker下载node-exporter

1、查看docker版本：docker -v

2、下载 node-exporter：docker pull prom/node-exporter

3、新建启动容器

　　docker run -d -p 9100:9100 -v "/proc:/host/proc:ro" -v "/sys:/host/sys:ro" -v "/:/rootfs:ro" prom/node-exporter　　

4、验证是否启动

　　1）查看端口号：netstat -ano|grep 9100

　　2）命令行查看

　　　　curl http://172.16.227.132:9100/metrics　　

3）浏览器查看：http://172.16.227.132:9100/metrics

三、Docker下载Promethues

1、docker下载Prometheus：docker pull prom/prometheus　　

2、新建启动

　　1）prometheus.yml配置文件，配置文件目录/data/prometheus/prometheus.yml

　　注意：配置文件端口号和IP

global:
scrape_interval: 60s
evaluation_interval: 60s

scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: [''localhost:9090'']
labels:
instance: prometheus

- job_name: localhost
static_configs:
- targets: [''172.16.227.132:9100'']
labels:
instance: localhost

　　2）新建启动容器

　　docker run -d -p 9090:9090 -v /data/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml --privileged=true prom/prometheus

3、验证是否启动

　　1）查看端口号：netstat -ano|grep 9090

　　2）查看容器：docker ps　　

　　3）使用命令访问：curl http://172.16.227.132:9090/targets

　　4）浏览器访问：http://172.16.227.132:9090/targets

3、新建启动prometheus过程中问题排查

　　1）启动容器prometheus，查不到9090端口号，docker ps已启动的容器也查不到

　　2）使用docker ps -a 查看所有容器，看到90e3开头那个容器，查看90e3，这个容器的日志；

permission denied 没有权限拒绝访问。

　　3）新建启动容器prometheus，加上 --privileged=true

新启动的容器依旧没有端口号，报错：yaml: line 6: did not find expected ''-'' indicator" Yaml:第6行:没有找到预期的“-”指示符”

查看配置文件prometheus.yml 第六行，删除重新复制，配置文件内容各项对其后，新建容器，并查看端口号

四、Docker下载grafana

1、下载镜像：docker pull grafana/grafana

2、新建启动容器：docker run -itd --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

3、浏览器输入地址访问http://123.123.123.129:3000/login 账号密码：admin/admin 4、设置-->Data Sources-->Add data source-->Prometheus 　配置url-->点击Save&test 　

5、点击Dashboards-->import-->输入 11074 点击load-->VictoriaMetrics选择Prometheus-->点击import

四、总结

1、node-exporter

　　1）下载镜像：docker pull prom/node-exporter

　　2）启动容器：docker run -d -p 9100:9100 -v "/proc:/host/proc:ro" -v "/sys:/host/sys:ro" -v "/:/rootfs:ro" prom/node-exporter

　　3）检查验证

　　　　　　查看端口号：netstat -ano|grep 9100

　　　　　　命令行查看：curl http://172.16.227.132:9100/metrics　

　　　　　　浏览器查看：http://172.16.227.132:9100/metrics

2、prom/prometheus

　　1）下载镜像：docker pull prom/prometheus

　　2）创建配置文件目录：/data/prometheus/prometheus.yml

　　配置文件写入内容

　　3）启动容器：docker run -d -p 9090:9090 -v /data/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml --privileged=true prom/prometheus

　　4）检查验证

　　　　查看端口号：netstat -ano|grep 9090

　　　　命令行查看：curl http://172.16.227.132:9090/targets　

　　　　浏览器查看：http://172.16.227.132:9090/targets

3、Grafan

　　1）下载镜像：docker pull grafana/grafana

　　2）启动容器：docker run -itd --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

　　3）配置数据源：http://172.16.227.132:9090

　　4）导入dashboards面板id：11074

GPE(Grafana+Prometheus+Exporter)项目实战之Golang篇(上)

项目目标-为什么要搭建GPE(Grafana+Prometheus+Exporter)

关注我的朋友知道，前几天开源了boot4go-gateway的项目，boot4go-gateway的http服务没有使用go net/http的原生http服务，使用的fasthttp改造后的http服务，在单一请求访问的情况下，fasthttp的性能秒杀go net/http，当然虽然go net/http性能已经比springboot系列的tomcat优秀不少，但是和fasthttp还是相形见绌了，希望通过压力性能测试来对boot4go-gateway的性能以及并发负载能力进行测试，工欲善其事，必先利其器，压力测试里必不少的就是系统的监控体系，jmeter里也有机器采集的性能metrics，但是毕竟薄弱，metrics当然要选择最专业的GPE组合了。

先来看看效果图

这个仪表盘展示了有关golang程序的相关metrics，包括负载量，并非数，总请求数，失败请求数，内存变化，文件句柄变化，协程数，线程数，GC数量，alloc数量，这些能够反映一个golang程序的当前状况的关键性指标。

如何把自己的golang集成到Prometheus里

首先要了解Prometheus的运行方式， prometheus可以看作是一个TimeSerialDB时序数据库，prometheus产品系列里的TSDB，也是一个不错的好产品， prometheus的服务端通过pull待采集端的exporter的程序，将需要采集的数据，抓取到promethues服务端来， prometheus保存到自己的TSDB里， prometheus提供自己的ql语法，进行时序数据的查询分析和统计。

所以要将golang集成到prometheus里，就是要找到合适的exporter即可。go-prometheus的客户端包，已经包含了一些有关prometheus的client接口，要把自己的golang集成到prometheus里，

下图就是prometheus里制定要进行抓取的exporter Job

动手开干，支持fasthttp

go-prometheus支持的是标准的net/http库，golang里最有名的以快著称的是fasthttp。而prometheus没有支持fasthttp。例如咱们的boot4go-gateway就是用fasthttp进行http服务实现的，要让fasthttp支持，就必须了解一下go-prometheus的exporter格式，自行来写了，不过这里还好， boot4go-prometheus这个子项目，在go-prometheus的基础上，封装了fasthttp的支持，由于是直接在go-prometheus提供的包进行封装改造的，不需要担心以后exporter协议升级的兼容问题，

如果有朋友也是用fasthttp进行开发的，可以直接使用boot4go-prometheus这个包

import (
prometheusfasthttp "github.com/gohutool/boot4go-prometheus/fasthttp"
)

添加自己的指标metrics

虽然go-prometheus包含了一些metrics，但是毕竟自己的golang有时必不可少的满足不到已有的metrics，就需要加入自己的指标

网关转发数量

TotalCounterVec = prometheus.NewCounterVec(
   prometheus.CounterOpts{
      Subsystem: "go",
      Name:      "forward_total",
      Help:      "Total number of host forward",
   },
   []string{"host"},

进行网关转发中的并发请求数量

ConcurrentRequestsGauge = prometheus.NewGauge(
   prometheus.GaugeOpts{
      Subsystem: "go",
      Name:      "request_handle_concurrent",
      Help:      "Number of incoming HTTP Requests handling concurrently Now.",
   },
)

网关转发的延迟响应时间

LatencyRequestsHistogram = prometheus.NewHistogramVec(
   prometheus.HistogramOpts{
      Subsystem: "go",
      Name:      "request_handle_latency",
      Help:      "Histogram statistics of http(s) requests latency second",
      Buckets:   []float64{0.01, 0.1, 0.2, 0.5, 1, 2, 5, 10, 30},
   },
   []string{"code"},
)

通过boot4go-prometheus集成fasthttp

fasthttp目前不支持prometheus的集成，所以在做boot4go-gateway的过程中，把这块的东西单独拿出来，作为一个golang的独立包项目，该项目地址在

https://github.com/gohutool/boot4go-prometheus

注册采集器

prometheus.MustRegister(ConcurrentRequestsGauge)
prometheus.MustRegister(LatencyRequestsHistogram)
prometheus.MustRegister(TotalCounterVec)

加入RequestHandler

return prometheusfasthttp.RequestCounterHandler(func(ctx *fasthttp.RequestCtx) {

   host := string(ctx.Host())

   if string(ctx.Path()) == "/metrics" {
      prometheusfasthttp.PrometheusHandler(prometheusfasthttp.HandlerOpts{})(ctx)

      return
   } else {
      if next != nil {
         TotalCounterVec.WithLabelValues(host).Inc()
         startTime := time.Now()

         ConcurrentRequestsGauge.Inc()
         defer ConcurrentRequestsGauge.Dec()

         next(ctx)

         finishTime := time.Now()
         LatencyRequestsHistogram.WithLabelValues(
            strconv.Itoa(ctx.Response.StatusCode())).Observe(float64(finishTime.Sub(startTime) / time.Second))
      }
   }
})

程序方面就差不多了，下面就到重头戏，Grafana+Prometheus了

作为开发人员的我，其实对这些运维工具是特别有兴趣的，这些工具的集成和搭配以及选型，才是多元化的，才正在的有味道。

下一期，将接着实战后面的grafana和prometheus的安装配置

关于node-exporter+prometheus+grafana的问题我们已经讲解完毕，感谢您的阅读，如果还想了解更多关于12.centos7 基于Docker搭建node-exporter+Prometheus+Grafana服务器监控平台、docker-compose 部署 prometheus+grafana+alertmanager、Exporter+Promethues+Grafana可视化监控、GPE(Grafana+Prometheus+Exporter)项目实战之Golang篇(上)等相关内容，可以在本站寻找。

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