docker 搭建基于prometheus的监控体系步骤实现

Prometheus是一个时间序列数据库。但是，它不仅仅是一个时间序列数据库。

它涵盖了可以绑定的整个生态系统工具集及其功能。

Prometheus主要用于对基础设施的监控。包括服务器，数据库，VPS，几乎所有东西都可以通过Prometheus进行监控。Prometheus希望通过对Prometheus配置中定义的某些端点执行的HTTP调用来检索度量标准。

普罗米修斯的主要特点是：

1. 一个多维数据模型，其中包含通过度量标准名称和键/值对标识的时间序列数据
2.PromQL，一种灵活的查询语言 ，可利用此维度
3.不依赖分布式存储；单服务器节点是自治的
4.时间序列收集通过HTTP上的拉模型进行
5.通过中间网关支持推送时间序列
6.通过服务发现或静态配置发现目标
7.多种图形和仪表板支持模式

需要下载镜像：

• prom/mysqld-exporter(监控mysql）
• prom/prometheus
• prom/node-exporter(监控node节点整机状态）

prometheus原理

1.启动prometheus容器服务

启动前需要先手动在当前目录下创建prometheus.yml文件：touch prometheus.yml,不然会报挂在文件创建失败的错误，因为docker run时默认创建的挂载点是目录，不是文件。

docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 -v ${PWD}/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

2.启动成功后，公网访问该9090端口进入普罗米修斯主页

3.部署mysqld-exporer监控mysql数据库（想监控什么就部署对应的exporter即可）

a.先部署mysql服务（有监控对象）

docker run -d --name my-mysql -v /home/gaofei/test/mysql:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=1qaz9ol. -p 8888:3306 mysql:5.5

b.进入prometheus.io/download下载对应的exporter

docker run -d --name mysql-exporter -p 9104:9104 -e DATA_SOURCE_NAME="root:1qaz9ol.@(mysql主机ip:888)/mysql" prom/mysqld-exporter

配置prometheus.yml文件

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s
 
rule_files:
  - rules/*.rules
 
 
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
 
  - job_name: 'node_exporter'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ['ip:9100']
 
  - job_name: 'mysql'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ['ip:9104']

4.重启prometheus服务

docker restart prometheus

5.访问prometheus主页查看mysql的监控

点击mysql---show more

由上可见，是通过一个metrics的接口来传输数据的,此时mysql和node都处于可监控的状态了。

6.将监控数据通过grafana面板展示

a.启动grafana服务

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

b.访问grafana首页（默认用户和密码：admin/admin）

c.选择数据源

只需要配置URL即可

d.制作对应服务的仪表盘

将id粘贴后点击load

点击import

同理配置node-exporter监控

grafana中搜索

配置好grafana面板后发现没有数据

是因为在服务端没有启动node-exporter 服务，直接下载二进制文件然后启动（方便,因为node_exporter设计用于监控主机系统。不建议将其部署为Docker容器，因为它需要访问主机系统）

将该文件上传至宿主机后，执行以下1,2,3步，可使用nohup./node_exporter--web.listen-address=":9100"&命令后台启动

启动后公网访问9100端口即可验证是否可用

然后再访问grafana中node-exporter就有node宿主机的系统监控数据了

OK，

大功告成

后期可结合jmeter使用，可以边压测，边观察服务资源利用率等数据~~~~~

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