Prometheus实战篇:Prometheus监控rabbitmq

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
简介: Prometheus实战篇:Prometheus监控rabbitmq

Prometheus实战篇:Prometheus监控rabbitmq

准备环境

docker-compose安装rabbitmq

这里注意rabbitmq需要暴露2个端口

docker-compose.yaml

version: '3'
services:
   rabbitmq:
  image: rabbitmq:3.7.15-management
  container_name: rabbitmq
   restart: always
   volumes:
    - /data/rabbitmq/data: /var/lib/rabbitmq
    - /data/rabbitmq/log: /var/log/rabbitmq
   port:
   - 5672:5672
   - 15672:15672
docker-compose up -d

监控rabbitmq

docker安装exporter

docker直接运行

docker run -d  -p 9419:9419  --name rabbitmq_exporter -e RABBIT_URL=http://localhost:15672 -e RABBIT_USER=guest -e RABBIT_PASSWORD=guest kbudde/rabbitmq_exporter

docker-compose方式

cat >docker-compose.yaml <<FOF
version: '3.3'
services:
 rabbitmq_exproter:
  image: kbudde/rabbitmq-exporter
  container_name: rabbitmq_exporter
  restart: always
  environment:
    RABBIT_URL: "localhost:15672"
    RABBIT_USER: "guest"
    REDIS_PASSWORD: "guest"
    PUBLISH_PORT: "9419"
    OUTPUT_FORMAT: "JSON"
  port:
   - "9419:9419"
EOF

启动

docker-compose up -d

检查

查看正在运行的容器
docker ps
或者:
查看redis_exporter容器的运行日志
docker logs -f rabbitmq_exporter

参数解释

Environment variable

描述

RABBIT_URL

localhost:15672

rabbitmq管理插件的url(必须以http(2)开头)

RABBIT_USER

guest

rabbitmq管理插件的用户名

REDIS_PASSWORD

guest

rabbitmq管理插件的密码

OUTPUT_FORMAT

JSON

输出格式

PUBLISH_PORT

9419

运行端口(监听端口)

metrics地址

安装好Exporter后会暴露一个/metrics结尾的服务

名称

地址

rabbitmq_exporter

http://localhost:9419/metrics

Prometheus配置

配置Prometheus去采集(拉取)nginx_exporter的监控样本数据

cd /data/docker-prometheus
# 在scrapc_configs(搜刮配置):下面增加如下配置:
cat >prometheus/prometheus.yml <<FOF
 - job_name: 'rabbitmq_exporter'
   static_configs:
   - targets: ['localhost:9419']
     labels:
      instance: test服务器 
EOF

重新加载配置

curl -x POST http://localhost:9090/-/reload

检查

常用的rabbitmq监控指标

rabbitmq_queue_messages_unacknowledged_global     队列中有未确认的消息总数(未被消费的消息)
rabbitmq_node_disk_free_limit             使用磁盘大小
rabbitmq_node_disk_free                 磁盘总大小
rabbitmq_node_mem_used                  使用内存大小
rabbitmq_node_mem_limit                 内存总大小
rabbitmq_sockets_used                 使用的sockets的数量   
rabbitmq_sockets_available                可用的sockets总数
rabbitmq_fd_used                    使用文件描述符的数量
rabbitmq_fd_available                 可用的文件描述符总数

触发器配置

由于之前的触发器是全部写在了一个yml里面就是alert.yam,这样随着后面配置的触发器越来越多最终会变得难以维护.这里我们让它去读rules目录下所有的yml文件即可

Prometheus配置

rule_files:
  - "alert.yml"
  - "rules/*.yml"

配置rabbitmq触发器

因为是单机所以未配置集群的触发器

cat >prometheus/rules/rabbitmq.yml <<FOF
groups:
- name: Rabbitmq
  rules:
    - alert: RabbitMQDown
      expr: rabbitmq_up != 1
      labels:
        severity: High
      annotations:
          summary: "Rabbitmq Down,实例:{{$labels.instance }}"
          description: "Rabbitmq_exporter连不上RabbitMQ!"
    - alert: Rabbitmq有未确认消息
      expr: rabbitmq_queue_messages_unacknowledged_global > 0
      for: 1m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
          summary: "RabbitMQ有未确认消息,实例:{{$labels.instance }}"
          description: "Rabbitmq未确认消息>0当前值为:{{ $value }}"
    - alert: RabbitMQ可用磁盘空间不足告警
      expr: rabbitmq_node_disk_free_alarm !=0
      for: 0m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
          summary: "RabbitMQ可用磁盘空间不足,实例:{{$labels.instance }}"
          description: "RabbitMQ可用磁盘空间不足,请检查"
    - alert: RabbitMQ可用内存不足告警
      expr: rabbitmq_sockets_used / rabbitmq_sockets_available * 100 >60
      for: 0m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
          summary: "RabbitMQ可用内存不足,实例:{{$labels.instance }}"
          description: "RabbitMQ可用内存不足,请检查"
    - alert: RabbitMQ_socket连接数使用过高告警
      expr: rabbitmq_sockets_used / rabbitmq_sockets_available * 100 >60
      for: 0m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
          summary: "RabbitMQ_socket使用过高,实例:{{$labels.instance }}"
          description: "RabbitMQ_socket使用>60%当前值为::{{ $value }}"
    - alert: RabbitMQ文件描述符使用过高告警
      expr: rabbitmq_fd_used / rabbitmq_fd_available * 100 > 60
      for: 0m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
          summary: "RaiibitMQ文件描述符使用过高,实例:{{$labels.instance }}"
          description: "RaiibitMQ文件描述符使用>60%,当前值为:{{ $value }}"
EOF

一定记住这里需要仔细校对yaml语法,最好是能去在线验证yaml语法的网站上看看.yaml语法还是比较严格的一点缩进错误都不能有

检查配置

docker exec -it prometheus promtool check config /etc/prometheus/prometheus.yml

重新加载配置

curl -x POST http://localhost:9090/-/reload

检查

http://localhost:9090/alerts?search=

或:

http://localhost:9090/rules


dashboard

grafana展示Prometheus从redis_exporter收集到的数据

id :4279


相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
9天前
|
Prometheus 运维 监控
智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第26天】Prometheus与Grafana是智能运维中的强大组合,前者是开源的系统监控和警报工具,后者是数据可视化平台。Prometheus具备时间序列数据库、多维数据模型、PromQL查询语言等特性,而Grafana支持多数据源、丰富的可视化选项和告警功能。两者结合可实现实时监控、灵活告警和高度定制化的仪表板,广泛应用于服务器、应用和数据库的监控。
66 3
|
8天前
|
Prometheus 运维 监控
智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第27天】在智能运维中,Prometheus和Grafana的组合已成为监控和告警体系的事实标准。Prometheus负责数据收集和存储,支持灵活的查询语言PromQL;Grafana提供数据的可视化展示和告警功能。本文介绍如何配置Prometheus监控目标、Grafana数据源及告警规则,帮助运维团队实时监控系统状态,确保稳定性和可靠性。
48 0
|
3月前
|
存储 Prometheus 监控
性能监控之初识 Prometheus
【8月更文挑战第2天】性能监控之初识 Prometheus
211 17
|
3月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
性能监控之 Golang 应用接入 Prometheus 监控
【8月更文挑战第4天】性能监控之 Golang 应用接入 Prometheus 监控
193 0
性能监控之 Golang 应用接入 Prometheus 监控
|
3月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
性能监控之 node_exporter+Prometheus+Grafana 实现主机监控
【8月更文挑战第3天】性能监控之 node_exporter+Prometheus+Grafana 实现主机监控
334 0
|
5月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
性能监控神器Prometheus、Grafana、ELK 在springboot中的运用
【6月更文挑战第27天】在 Spring Boot 应用中,监控和日志管理是确保系统稳定性和性能的重要手段。
316 4
|
5月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
搭建服务端性能监控系统 Prometheus 详细指南
搭建Prometheus监控系统,涉及Ubuntu上Docker的安装,通过`docker run`命令启动Prometheus容器,并挂载配置文件。配置文件默认示例可以从GitHub获取,调整`scrape_interval`和`targets`以监控Prometheus自身及Node Exporter(提供系统指标)。Node Exporter以Docker容器形式运行在9100端口。完成配置后,重启Prometheus容器,通过Web界面查看监控数据。后续将介绍结合Grafana进行可视化。
129 0
|
6月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
|
6月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus实战篇:Prometheus监控docker
Prometheus实战篇:Prometheus监控docker
|
3月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
【监控】prometheus传统环境监控告警常用配置
【监控】prometheus传统环境监控告警常用配置
【监控】prometheus传统环境监控告警常用配置
下一篇
无影云桌面