[上篇] 搭建高级的性能监控系统(Prometheus+Grafana+Node Exporter+Alertmanager)

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介绍

Prometheus、Grafana、Node Exporter 和Alertmanager是一组用于监控和可视化系统性能的开源工具。它们通常一起使用，形成一个强大的完整的监控和告警系统。

一般来说，这四个工具一起协作，形成了一个完整的监控和告警系统。Node Exporter用于收集主机级别的指标，Prometheus存储和查询这些指标，Grafana提供可视化界面，而Alertmanager则负责管理和发送告警。整个系统的目标是帮助管理员和开发人员实时了解系统的状态、性能和健康状况，并在必要时采取措施。

Prometheus

Prometheus 是一种开源的系统监控和警报工具。它最初由 SoundCloud 开发，并成为 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）的一部分。Prometheus 支持多维度的数据模型和强大的查询语言，使得用户可以轻松地收集和查询各种类型的监控数据。

Grafana

Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台。它提供了丰富的图表和仪表盘，可以将各种数据源的信息可视化展示。Grafana 支持多个数据源，包括 Prometheus、Graphite、InfluxDB 等，因此可以与各种监控系统集成，提供灵活且强大的可视化功能。

Node Exporter

Node Exporter 是一个用于在 Unix/Linux 系统上暴露系统信息的 Prometheus Exporter。它会收集关于系统资源使用情况、性能指标等方面的信息，并将这些信息提供给 Prometheus 进行监控。Node Exporter 通常与 Prometheus 配合使用，以监控主机上的各种系统级别的指标，例如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘空间等。

Alertmanager

Alertmanager 是 Prometheus 生态系统中的一个组件，负责处理和管理告警。当 Prometheus 检测到异常或达到某个预定的阈值时，它将生成告警并将其发送到 Alertmanager。Alertmanager 可以进行静默、分组、抑制和路由告警，并将它们发送到不同的接收端，如电子邮件、Slack 等。

预览

我们先看效果

这是grafana面板的局部截图，一个整体系统资源总览，方便我们快速发现问题并检索，这也是我们日常使用最频繁的地点。

下面是prometheus的局部截图

接下来就是alertmanager的截图，主要是接收prometheus触发的告警，alertmanager负责推送。

最后就是我们的采集器Node Exporter，在宿主机上部署，一般是监听9100端口，访问后可以看到宿主机的各种指标参数。

准备

服务端

Centos7 + Docker

客户端

Centos +可选Docker

安装使用

接下来我们将进行安装和使用，首先是安装我们指标收集器

node Exporter

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#arm平台
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-arm64.tar.gz
tar -xzf node_exporter-1.6.1.linux-arm64.tar.gz
cp node_exporter-1.6.1.linux-arm64/node_exporter /usr/local/bin/

#amd平台

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz

tar -xzf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz

cp node_exporter-1.6.1.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/


#进程守护

cat > /etc/systemd/system/notdeexporter.service << EOF

[Unit]

Description=notdeexporter

After=network.target network-online.target nss-lookup.target

[Service]

Type=simple

StandardError=journal

ExecStart = /usr/local/bin/node_exporter

ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

LimitNOFILE=512000

Restart=on-failure

RestartSec=10s

[Install]

WantedBy=multi-user.target

EOF


#启动

systemctl daemon-reload

systemctl start notdeexporter

systemctl enable notdeexporter

systemctl status notdeexporter

当我们看到绿色的active (running) 则安装成功。

访问宿主+9100端口既可访问Node Exporter采集的指标数据

prometheus

接下来我们接着安装prometheus，除了Node Exporter，其他的我们都将采用docker进行安装，因为除了Node Exporter安装在客户端上，其他都在服务端上既可。

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docker stop prometheusserver

docker rm prometheusserver

docker run -i --restart=always 

--name prometheusserver 

-p 9000:9090 

-v /root/prometheus/data:/prometheus-data 

-v /root/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml 

-v /root/prometheus/rules:/etc/prometheus/rules 

-d prom/prometheus --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/prometheus-data/

9000:9090

9090是容器内部端口，9000外部端口作为NGINX代理使用，你也可以直接访问9000端口

/prometheus-data

/prometheus-data 是 prometheus的数据目录

/etc/prometheus/prometheus.yml

/etc/prometheus/prometheus.yml是prometheus主配置

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抓取规则


global:

scrape_interval: 15s # 抓取间隔

evaluation_interval: 15s # 评估间隔


触发规则


rule_files:


    

  • /etc/prometheus/rules/*.rules
    • 



alert告警服务器


alerting:

alertmanagers:


    

  • static_configs:
    • 

  • targets: ['域名/服务器+端口']
    • 



监控客户端列表


scrape_configs:


    

  • job_name: "测试服务器"
    
static_configs:
    • 

  • targets: ['域名/IP:9100']
    
labels:
    
name: "1号服务器"
    
group: "测试服务器"
    • 

  • targets: ['域名/IP:9100']
    
labels:
    
name: "2号服务器/编译/监控"
    
group: "测试服务器"
    • 

  • job_name: "应用服务器"
    
static_configs:
    • 

  • targets: ['域名/IP:9100']
    
labels:
    
name: "邮件服务器"
    
group: "应用服务器"
    • 

  • targets: ['域名/IP:9100']
    
labels:
    
name: "测试服务器"
    
group: "应用服务器"
    •

/etc/prometheus/rules

/etc/prometheus/rules主要是存放告警规则的目录

举例:hoststats-alert.rules

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groups:


    

  • name: hostStatsAlert
    
rules:
    • 

  • alert: CPU告警
    
expr: (1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{vendor="",account="",mode="idle",name=~".."}[5m])) by (name)) * 100 > 85
    
for: 1m
    
labels:
    
severity: warning
    
annotations:
    
summary: "Instance {{ $labels.name }} CPU usgae high"
    
description: "{{
    • 

  • alert: 内存告警
    
expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes{vendor="",account="",name=".."} / (node_memory_MemTotal_bytes{vendor="",account="",name=".."})))* 100 > 95
    
for: 1m
    
labels:
    
severity: warning
    
annotations:
    
summary: "Instance {{ $labels.name }} MEM usgae high"
    
description: "{{
    • 

  • alert: 磁盘告警
    
expr: max((node_filesystem_size_bytes{vendor="",account="",name="..",fstype="ext.?|xfs"}-node_filesystem_free_bytes{vendor="",account="",name="..",fstype="ext.?|xfs"}) 100/(node_filesystem_avail_bytes {vendor="",account="",name=~"..",fstype="ext.?|xfs"}+(node_filesystem_size_bytes{vendor="",account="",name="..",fstype="ext.?|xfs"}-node_filesystem_free_bytes{vendor="",account="",name="..*",fstype=~"ext.?|xfs"})))by(name) > 80
    
for: 1m
    
labels:
    
severity: warning
    
annotations:
    
summary: "Instance {{ $labels.name }} DISK usgae high"
    
description: "{{
    • 

  • alert: 主机宕机
    
expr: up == 0
    
for: 1m
    
labels:
    
severity: warning
    
annotations:
    
summary: "Instance {{ $labels.name }} 停止工作"
    
description: "{{
    •

当配置完成并启动容器后，访问服务端+9000端口即可访问

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是否有触发

具体规则查看

#grafana#prometheus#监控#系统#性能监控