一、Prometheus简介
2022年5月17日更新
1、简介
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。
Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目,用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
2、基本原理
Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。
这样做非常适合做虚拟化环境监控系统,比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter。目前互联网公司常用的组件大部分
都有exporter可以直接使用,比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。
3、架构涉及
组件
- Prometheus Sever:是Prometheus组件中的核心部分,负责实现对监控数据的获取,存储及查询。
- Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标,也可以配合使用Service -Discovery的方式动态管理监控目标,并从这些监控目标中获取数据。其次Prometheus Sever需要对采集到的数据进行存储,Prometheus Server本身就是一个实时数据库,将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL,实现对数据的查询以及分析。另外Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据。
- Exporter:将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server,Prometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点,即可以获取到需要采集的监控数据。可以将Exporter分为2类:
直接采集:这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持,比如cAdvisor,Kubernetes,Etcd,Gokit等,都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。
间接采集:原有监控目标并不直接支持Prometheus,因此需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如:Mysql Exporter,JMX Exporter,Consul Exporter等。 - Service Discovery:服务发现,Prometheus支持多种服务发现机制:文件,DNS,Consul,Kubernetes,OpenStack,EC2等等。基于服务发现的过程并不复杂,通过第三方提供的接口,Prometheus查询到需要监控的Target列表,然后轮询这些Target获取监控数据。
- AlertManager:在Prometheus Server中支持基于Prom QL创建告警规则,如果满足Prom QL定义的规则,则会产生一条告警。在AlertManager从 Prometheus server 端接收到 alerts后,会进行去除重复数据,分组,并路由到对收的接受方式,发出报警。常见的接收方式有:电子邮件,pagerduty,webhook 等。
- PushGateway:Prometheus数据采集基于Prometheus Server从Exporter pull数据,因此当网络环境不允许Prometheus Server和Exporter进行通信时,可以使用PushGateway来进行中转。通过PushGateway将内部网络的监控数据主动Push到Gateway中,Prometheus Server采用针对Exporter同样的方式,将监控数据从PushGateway pull到Prometheus Server。
工作流
- Prometheus server定期从配置好的jobs或者exporters中拉取metrics,或者接收来自 Pushgateway发送过来的metrics,或者从其它的Prometheus server中拉metrics。
- Prometheus server在本地存储收集到的metrics,并运行定义好的alerts.rules,记录新的时间序列或者向Alert manager推送警报。
- Alertmanager根据配置文件,对接收到的警报进行处理,发出告警。
- 在图形界面中,可视化采集数据。
常用的exporter整理
- node-exporter: 用来监控运算节点上的宿主机的资源信息,需要部署到所有运算节点
- kube-state-metric:prometheus采集k8s资源数据的exporter,能够采集绝大多数k8s内置资源的相关数据,例如pod、deploy、service等等。同时它也提供自己的数据,主要是资源采集个数和采集发生的异常次数统计
- cAdvisor (Container Advisor) :用于监控正在运行的容器资源使用和性能信息。
https://github.com/google/cadvisor - Blackbox_exporter:监控业务容器存活性。可以提供 http、dns、tcp、icmp 的监控数据采集
二、环境准备
- docker环境3台 server: 192.168.0.219 client: 192.168.0.89/192.168.0.199
- 监控服务器 需要安装4个服务
Prometheus Server(普罗米修斯监控主服务器 )
Node Exporter (收集Host硬件和操作系统信息)
cAdvisor (负责收集Host上运行的容器信息)
Grafana (展示普罗米修斯监控界面) - 被监控的只需安装2个
Node Exporter (收集Host硬件和操作系统信息)
cAdvisor (负责收集Host上运行的容器信息)
三、部署node_exporter(server、client都安装)
docker pull prom/node-exporter #拉取最新镜像
docker run --name=node-exporter -p 9100:9100 -itd prom/node-exporter #启动exporter
访问节点信息
– server http://192.168.0.219:9100
四、安装prometheus server(server安装)
mkdir -p /data/docker/prometheus/{server,client} #根据自身服务器情况编写路径
touch /data/docker/prometheus/server/rules.yml
编辑prometheus.yml文件,添加客户端信息
vim /data/docker/prometheus/server/prometheus.yml
global:
scrape_interval: 60s
evaluation_interval: 60s
scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
labels:
instance: prometheus
- job_name: 主节点
static_configs:
- targets: ['192.168.0.219:9100']
labels:
instance: 192.168.0.219
- job_name: 副节点
static_configs:
- targets: ['192.168.0.89:9100']
labels:
instance: 192.168.0.89
- job_name: 副节点
static_configs:
- targets: ['192.168.0.199:9100']
labels:
instance: 192.168.0.199
docker启动prometheus:
docker pull prom/prometheus
docker run --name prometheus -p 9090:9090 --restart=always \
-v /data/docker/prometheus/server/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
-v /data/docker/prometheus/server/rules.yml:/etc/prometheus/rules.yml \
-itd prom/prometheus \
--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
--web.enable-lifecycle
注:启动时加上
--web.enable-lifecycle: 启用远程热加载配置文件
--config.file:启动时加载配置文件
浏览器访问prometheus:http://192.168.0.219:9090
五、安装Grafana展示(server安装)
Grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序,它提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。
1、先启动测试grafana
docker pull grafana/grafana
docker run --name=grafana -p 3000:3000 -itd grafana/grafana
#将配置文件复制到宿主机:
修改配置文件grafana.ini,配置smtp邮件报警信息(报警会用到)
docker cp grafana:/etc/grafana/grafana.ini /data/docker/prometheus/grafana/
docker rm -f grafana
#防止grafana生成文件权限受阻,全开放
chmod 777 /data/docker/prometheus/*
2、正式启动grafana
docker run -p 3000:3000 --name grafana --restart=always \
-v /data/docker/prometheus/grafana/grafana.ini:/etc/grafana/grafana.ini \
-v /data/docker/prometheus/grafana/data:/var/lib/grafana \
-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=XXXXX" \
-itd grafana/grafana
注:-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=XXXXX"
是设置grafana登陆页面的密码,如不添加这条,默认账号密码为admin/admin
访问:http://192.168.0.219:3000 账号密码为:admin/XXXXX
3、添加prometheus数据源
4、添加模板文件:(监控主机信息)
官网模板地址:Dashboards | Grafana Labs
根据自己需求下载网址中模板,下载到本地后,导入grafana
也可以导入id号
选择Prometheus
5、展示
在面板上可选择节点查看
未完待续