基于docker搭建Prometheus+Grafana监控报警系统

￡神魔★判官ぃ 2022-11-26 06:53 280阅读 0赞

# 下载prometheus等镜像: #

# prometheus镜像
    # docker pull docker.io/prom/prometheus
    docker pull prom/prometheus:v2.20.1
     
    # grafana镜像
    #docker pull docker.io/grafana/grafana
    docker pull grafana/grafana:7.1.3
     
    # node-exporter：监控系统信息，这里先写下，暂时不用
    docker pull docker.io/prom/node-exporter

# 一. Prometheus安装 #

## 1.1 编辑配置文件prometheus.yml ##

简单期间，本文使用Docker方式安装，其他方式安装请详见 [Prometheus安装说明][Prometheus] 。

**\# 第一步：建立相应文件夹**

mkdir -p /opt/prometheus
    mkdir -p /opt/prometheus/server
    # mkdir -p /opt/prometheus/client
    touch /opt/prometheus/server/rules.yml  # 后面报警系统使用
    chmod 777 /opt/prometheus/server/rules.yml

**\# 第二步：编辑配置文件prometheus.yml**

cd /opt/prometheus/
    vi prometheus.yml

**\# 第三步：prometheus.yml内容如下：**

更多配置项详见 [Prometheus Configuration官方文档][Prometheus Configuration]

>  *  `instance`： 收集数据的目标端点，一般对应一个进程，即指定其来源，如某个机器
>  *  `job`: 实现同一功能或目标的一组instance。 如一组机器的集合。

# use
    scrape_configs:
      - job_name: 'prometheus'
        scrape_interval: 5s
        metrics_path: '/monitor/actuator/prometheus'
        static_configs:
          - targets: ['10.170.10.15:1234']

** 其它**

global:
      # 拉取时间间隔, 默认15s
      scrape_interval:     15s
      # 拉取超时时间
      scrape_timeout: 60s
      evaluation_interval: 60s
      external_labels:
        monitor: 'codelab-monitor'
    	
    # 抓取对象配置		
    scrape_configs:
      - job_name: 'prometheus'
        scrape_interval: 5s # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒
        scrape_timeout: 10s
        metrics_path: '/monitor/actuator/prometheus'
        static_configs:
          - targets: ['localhost:9090']
     
      - job_name: prometheus2
        static_configs:
          - targets: ['localhost:9090']
            labels:
              instance: prometheus
     
      - job_name: linux
        static_configs:
          - targets: ['192.168.91.132:9100']
            labels:
              instance: localhost
    		  
      
      - job_name: 'spring'  # 任意写，建议英文，不要包含特殊字符
        
        # 采集服务的地址，设置成上面Spring Boot应用所在服务器的具体地址。
        static_configs:
          - targets: ['30.1.229.89:8080']
        
        # 多久采集一次数据
        scrape_interval: 15s
        
        # 采集时的超时时间
        scrape_timeout: 10s
        
        # 采集的路径
        metrics_path: '/actuator/prometheus'
    
        # 这样配置后，Prometheus服务器就会自动每隔15秒请求 http://30.1.229.89:8080/actuator/prometheus 。

注意：修改IP地址，这里的192.168.91.132就是本机地址

如果想动态配置服务信息，可以参考如下配置：

scrape_configs:
      # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
      - job_name: 'app-prometheus'
        metrics_path: '/actuator/prometheus'
        # scheme defaults to 'http'.
        basic_auth:
          username: 'admin'
          password_file: './config/basic-auth-password'
        file_sd_configs:
        - files: ['/usr/local/prometheus/prometheus-2.16.0.linux-amd64/config/*.yml']
          refresh_interval: 5s

\# 示例： 在 prometheus.yml 中可以添加针对 Spring Boot 应用 的监控 job

- job_name: 'actuator-demo'
        metrics_path: '/prometheus'
        static_configs:
        - targets: ['172.16.2.204:8080']

\# 示例2

scrape_configs:
      - job_name: 'xingneng'
        scrape_interval: 10s
        static_configs:
          - targets: ['192.168.0.47:9100','192.168.0.74:9100']

##  1.2 启动prometheus ##

# use
    docker run  -d \
    --name prometheus \
    -p 9090:9090 \
    -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    -v /opt/prometheus/server/rules.yml:/etc/prometheus/rules.yml \
    docker.io/prom/prometheus:v2.20.1
    
    # 其它参数(非必选)
    --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
    --web.enable-lifecycle
    
    #=====================================================#
    # docker部署
    docker run -d \
    --name=prometheus \
    -p 9090:9090 \
    -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    prom/prometheus --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
    
    #=====================================================#
    # docker部署(保存监控数据)
    docker run -d \
    --name=prometheus \
    -p 9090:9090 \
    -u $(id -u):$(id -g) \
    -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    -v /opt/prometheus/data:/prometheus \
    prom/prometheus --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml

启动时加上\--web.enable-lifecycle启用远程热加载配置文件  
调用指令是curl -X POST [http://localhost:9090/-/reload][http_localhost_9090_-_reload]

访问http://\{宿主机ip\}:9090，看到如下界面

![format_png][]

**访问 Prometheus UI [http://\{宿主机ip\}:9090][http_ip_9090] ，查看 targets ，可以看到 job 处于 UP 状态，说明配置成功了。**

![format_png 1][]

**访问http://10.211.55.25:9090/metrics**  
![format_png 2][]

我们配置了9090端口，默认prometheus会抓取自己的/metrics接口  
在Graph选项已经可以看到监控的数据  
![format_png 3][]

# 二. Grafana安装 #

本文使用Docker方式安装，其他方式安装请详见 [Grafana安装说明][Grafana] 。

**官方网站**

*  [Grafana官方网站][Grafana 1]
 *  [Grafana GitHub][]

## 2.1 新建目录 ##

mkdir /opt/grafana-storage
    
    # 设置权限
    chmod 777 -R /opt/grafana-storage

## 2.2 启动grafana  ##

docker run -d \
    -p 3000:3000 \
    --name=grafana \
    -v /opt/grafana-storage:/var/lib/grafana \
    grafana/grafana:7.1.3

## 2.3 配置 ##

*  登录：访问 `http://{宿主机ip}:3000/login` ，初始账号/密码为：`admin/admin` ，登录后，即可看到类似如下的界面
    
    ![Grafana-1][]
 *  点击`Add data source` ，即可看到类似如下的界面：
    
    ![Grafana-2][]
 *  点击Prometheus，即可看到类似如下界面：
    
    ![Grafana-3][]

导入prometheus的模板  
![format_png 4][]  
打开左上角选择已经导入的模板会看到已经有各种图  
![format_png 5][]

我们来添加一个自己的图表  
![format_png 6][]  
![format_png 7][]  
![format_png 8][]  
指定自己想看的指标和关键字，右上角保存  
![format_png 9][]  
看到如下数据  
![format_png 10][]**访问url： **

http://192.168.91.132:3000/

Grafana UI [http://172.16.2.101:3000][http_172.16.2.101_3000]，通过Grafana的 **+** 图标导入(Import) JVM (Micrometer) dashboard：

>  *  grafana id = 4701
>  *  注意选中prometheus数据源

查看JVM (Micormeter) dashboard：

![format_png 11][]

可以看到应用的 JVM 的 堆栈、 线程、 IO 等等信息。

**2.4** **创建监控Dashboard**

*  点击导航栏上的 `+` 按钮，并点击Dashboard，将会看到类似如下的界面：![Grafana-4][]
 *  点击 `Add Query` ，即可看到类似如下的界面： ![Grafana-5][]
    
    在白框标记的位置输入指标，指标的取值详见Spring Boot应用的 `/actuator/prometheus` 端点，例如`jvm_memory_used_bytes` 、`jvm_threads_states_threads`、`jvm_threads_live_threads` 等，Grafana会给你较好的提示，并且支持较为复杂的计算，例如聚合、求和、平均等。如果想要绘制多个线条，可点击`Add Query` 按钮，如上图所示，笔者为图表绘制了两条线，分别代表daemon以及peak线程。
 *  点击下图的按钮，并填入Title，即可设置图表标题。
    
    ![Grafana-6][]
 *  按下图步骤操作，即可为Dashboard添加新的图表。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0UwOTYyMDEyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 2.5 Dashboard市场 ##

至此，已可用Grafana实现较为丰富的图表展示——可将关心的监控指标放置到Dashboard上，并且非常灵活！然而，这个配置的操作虽然不难，但还是挺费时间的……

那么是否有配置好的又强大、又通用、拿来即用的Dashboard呢？答案是肯定的！前往 [Grafana Lab - Dashboards][] ，输入关键词即可搜索指定Dashboard。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0UwOTYyMDEyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

如上图所示，可以找到若干款以 `Prometheus` 作为数据源，支持Micrometer的Dashboard！下面，来演示如何使用 `JVM(Micrometer)` 这个Dashboard。

> 其他Dashboard使用方式大同小异，建议使用前先点击了解下详情，一般Dashboard中都会有说明。

*  点击 `JVM(Micrometer)` 进入Dashboard详情介绍页，如下图所示：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0UwOTYyMDEyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]
    
    如图已详细描述了该Dashboard的特性、配置。其中的`management.metrics.tags.application`，前面已经配置过了；本例也不打算演示 `Process memory` 特性，所以 `micrometer-jvm-extras`怎么用也不打算引入了(这是该Dashboard作者为Micrometer提供的增强包，有兴趣的童鞋可自行点击过去研究)。
    
    细心的童鞋会发现，该页的右上角有个 `4701` 这是一个非常重要的数字！
 *  访问`http://localhost:3000` ，按下图步骤操作：
    
    ![Grafana-10][]
 *  输入后即可看到类似如下的界面，选择数据源，并点击Import。
    
    ![Grafana-11][]
 *  此时，即可看到类似如下的界面，如图所示，我们常关心的指标该Dashboard均已支持！ ![Grafana-12][]

### 2.6 比较好用的Dashboard ###

*  [JVM (Micrometer)][JVM _Micrometer]
 *  [JVM (Actuator)][JVM _Actuator]
 *  [Spring Boot Statistics][] ，注：该Dashboard可能有Bug，笔者未能直接测试成功，做了一些改动后才能正常显示。

以上三款是笔者亲测较为全面、好用的Dashboard，仅供参考。

### 告警 ###

Grafana支持的告警渠道非常丰富，例如邮件、钉钉、Slack、Webhook等，非常实用！比较简单，各位看官自行研究下吧。

## 配套代码 ##

*  [GitHub][]
 *  [Gitee][]

其中 `prometheus+grafana` 目录已提供Docker一键部署Prometheus + Grafana的Shell。

> 原文出处：[http://itmuch.com/spring-boot/actuator-prometheus-grafana/][http_itmuch.com_spring-boot_actuator-prometheus-grafana]

[Prometheus]: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/
[Prometheus Configuration]: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/
[http_localhost_9090_-_reload]: http://localhost:9090/-/reload
[format_png]: /images/20221124/9f969708b6184cdcad7e68bfced742fb.png
[http_ip_9090]: http://172.16.2.101:9090/
[format_png 1]: /images/20221124/f1c43e86b4ff4786a1eba91c3d379fe9.png
[format_png 2]: /images/20221124/2e79f9277c074d94a0e6b2001386f4eb.png
[format_png 3]: /images/20221124/5ae4c35e601840339c813e09cdbba57e.png
[Grafana]: https://grafana.com/docs/installation/
[Grafana 1]: https://grafana.com/
[Grafana GitHub]: https://github.com/grafana/grafana
[Grafana-1]: /images/20221124/81525d6652bc4b3a9d5720b225ba46db.png
[Grafana-2]: /images/20221124/548705b28bbf40cdb141c5e4f003aa81.png
[Grafana-3]: /images/20221124/6b454a291a444fc8a8ede537eb19cf98.png
[format_png 4]: /images/20221124/e5187e988edf4ed8be506e65d6fbd782.png
[format_png 5]: /images/20221124/35bc05d1fc9a49ff912c95514fc3b987.png
[format_png 6]: /images/20221124/515bdbfcc8f240ccaad238756b755d31.png
[format_png 7]: /images/20221124/585fee733d724b7ab60f44117c4e2bf8.png
[format_png 8]: /images/20221124/abf14b5c49154a86b48388d3a10369eb.png
[format_png 9]: /images/20221124/9bf657d817b24c1a9b2a4e07b91bf3d5.png
[format_png 10]: /images/20221124/9279f1c606e9421f90cc93e7a921f564.png
[http_172.16.2.101_3000]: http://172.16.2.101:3000/
[format_png 11]: /images/20221124/229e9451228149539237f5b9d41d477d.png
[Grafana-4]: /images/20221124/2a91f259d2f048af8c58e22959f99446.png
[Grafana-5]: /images/20221124/da8f1092426f41ac8bc8fef701350ad8.png
[Grafana-6]: /images/20221124/9d215e9a98434ea9ae62fb4725548dd0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0UwOTYyMDEyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221124/7905eaa519384ffd830b75416f8b7e5f.png
[Grafana Lab - Dashboards]: https://grafana.com/dashboards
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0UwOTYyMDEyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221124/1ea301d056d247838bf3350632307276.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0UwOTYyMDEyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221124/4de76ee8ac1d42fdbf2d5fe1b519c346.png
[Grafana-10]: /images/20221124/4149f96fe59c4d38be864602f3668a6d.png
[Grafana-11]: /images/20221124/5127fa17614c4410b9e85ea522369a77.png
[Grafana-12]: /images/20221124/b60d131ad53747dc97e22379523b4a68.png
[JVM _Micrometer]: https://grafana.com/dashboards/4701
[JVM _Actuator]: https://grafana.com/dashboards/9568
[Spring Boot Statistics]: https://grafana.com/dashboards/6756
[GitHub]: https://github.com/eacdy/spring-boot-study/tree/master/spring-boot-actuator-prometheus-grafana
[Gitee]: https://gitee.com/itmuch/spring-boot-study/tree/master/spring-boot-actuator-prometheus-grafana
[http_itmuch.com_spring-boot_actuator-prometheus-grafana]: http://itmuch.com/spring-boot/actuator-prometheus-grafana/