一、前生今世
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Prometheus 是完全开源的系统监控和告警工具包，它受 Google 内部的 BorgMon 监控系统启发，由前Google 工程师从 2012 年开始在 SoundCloud 以开源软件的形式进行研发，自此以后，许多公司和组织都采用了Prometheus 作为监控告警工具。Prometheus 的开发者和用户社区非常活跃，它现在是一个独立的开源项目，可以独立于任何公司进行维护。
自2012年推出以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并明确项目的治理结构，Prometheus 于 2016 年加入 云原生计算基金会，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。
Prometheus的主要特点是：
- 多维数据模型，其中时间序列数据由指标名称和键/值对标识
- PromQL，一种 利用此维度的灵活查询语言
- 不依赖分布式存储；单个服务器节点是自治的
- 时间序列收集通过 HTTP 上的拉模型进行
- 通过中间网关支持推送时间序列
- 通过服务发现或静态配置发现目标
- 多种图形和仪表板支持模式
二、架构图
下图说明了 Prometheus 的架构及其一些生态系统组件：
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三、安装
开启内核路由转发
echo -e "net.ipv4.ip_forward = 1\nnet.ipv4.conf.default.rp_filter = 0 \nnet.ipv4.conf.all.rp_filter = 0" >> /etc/sysctl.conf sysctl -p
创建配置文件
vim prometheus.yml # my global config global: scrape_interval: 15s # 采集被监控段指标的一个周期 evaluation_interval: 15s # 告警评估的一个周期 # 告警的配置文件 alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093 # 告警规则配置 rule_files: # - "first_rules.yml" # 被监控端的配置,目前只有一个节点，就是prometheus本身 scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090']
启动镜像，将主配置文件挂载到容器内
docker run -d -p 9090:9090 \ --name prometheus \ --restart on-failure \ -v /data/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ prom/prometheus
执行后需要下载镜像文件，需要等待一会。
完全启动后可以，访问Prometheus自带的UI：http://xx.xx.xx.xx:9090/
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自带的WEB UI比较简单，后面会说到功能比较全面dashboard grafana。
四、使用
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cAdvisor 是 Google 开源的容器监控工具，它可以收集容器的资源使用情况、网络流量、文件系统使用情况等指标数据。cAdvisor 可以部署在 Kubernetes 集群中的每个节点上，以收集集群中所有容器的监控数据。
cAdvisor 部署的目的如下：
- 监控容器的运行状态：cAdvisor 可以收集容器的资源使用情况、网络流量、文件系统使用情况等指标数据，这些数据可以帮助我们了解容器的运行状态，并及时发现异常情况。
- 分析容器的性能瓶颈：通过分析 cAdvisor 收集的监控数据，我们可以分析容器的性能瓶颈，并采取措施进行优化。
- 提高容器的资源利用率：通过监控容器的资源使用情况，我们可以合理分配资源，提高容器的资源利用率。
cAdvisor 是 Kubernetes 集群中必不可少的监控工具，它可以帮助我们更好地了解和管理容器。
cAdvisor 的优势
- 开源：cAdvisor 是完全开源的，可以免费使用。
- 轻量级：cAdvisor 是一个轻量级的应用程序，不会给集群带来太大的负载。
- 易用：cAdvisor 的配置和使用都非常简单。
cAdvisor 的缺点
- 数据存储能力有限：cAdvisor 默认会将监控数据存储在内存中，如果数据量较大，可能会导致内存溢出。
- 可视化能力有限：cAdvisor 本身没有提供可视化工具，需要使用第三方工具来可视化监控数据。
cAdvisor 的部署
- 使用 Helm 部署：Helm 是一个 Kubernetes 包管理工具，可以使用 Helm 来部署 cAdvisor。
- 使用 Docker 部署：cAdvisor 可以作为 Docker 容器运行，可以使用 Docker 来部署 cAdvisor。
- 手动部署：可以下载 cAdvisor 的二进制文件，并手动部署到 Kubernetes 集群中。
下面介绍docker部署cAdvisor:
docker run -d \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ google/cadvisor:latest
访问该地址，就能看到实时采集到的数据：http://xx.xx.xx.xx:8080/containers/
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http://xx.xx.xx.xx:8080/metrics/ 就是cAdvisor提供的数据接口。
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然后修改prometheus.yml
vim /data/prometheus/prometheus.yml
修改prometheus的配置文件，复制一个job文件，job_name 指名称，targets为cAdvisor服务器地址ip和端口
# global config global: scrape_interval: 15s # 采集被监控段指标的一个周期 evaluation_interval: 15s # 告警评估的一个周期 # 告警的配置文件 alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # 告警规则配置 rule_files: # - "first_rules.yml" # 被监控端的配置,目前只有一个节点，就是prometheus本身 scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - job_name: 'prometheus docker' static_configs: - targets: ['10.9.2.50:8080']
修改完成重启prometheus
docker restart prometheus
http://xx.xx.xx.xx:9090/targets 可以看到监控指标说明获取数据成功
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五、监控界面
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Grafana 是一个开源的监控和可视化工具，它可以连接到各种数据源，并以图表、仪表盘和报表的形式展示数据。Grafana 可以用于监控任何类型的系统，包括 Kubernetes 集群、Web 应用程序、IoT 设备等。
Grafana 的功能
- 连接到各种数据源：Grafana 支持连接到各种数据源，包括 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch、MySQL、PostgreSQL 等。
- 以图表、仪表盘和报表的形式展示数据：Grafana 提供了丰富的图表类型，可以满足不同的数据展示需求。
- 支持自定义仪表盘：Grafana 允许用户自定义仪表盘，以满足特定的监控需求。
- 支持报警：Grafana 可以将报警通知发送到 Slack、邮件等方式。
Grafana 的优势
- 开源：Grafana 是完全开源的，可以免费使用。
- 灵活：Grafana 可以连接到各种数据源，并以各种方式展示数据。
- 易用：Grafana 的配置和使用都非常简单。
Grafana 的缺点
- 数据存储能力有限：Grafana 本身没有提供数据存储功能，需要使用第三方工具来存储数据。
- 可视化能力有限：Grafana 提供的图表类型有限，可能无法满足复杂的监控需求。
Grafana 的部署
- 使用 Docker 部署：Grafana 可以作为 Docker 容器运行，可以使用 Docker 来部署 Grafana。
- 手动部署：可以下载 Grafana 的二进制文件，并手动部署到服务器上。
下面是docker方式部署grafana
docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
执行后，下载镜像并启动。http://xx.xx.xx.xx:3000，默认用户名/密码：admin/admin
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选择 "Add your first data source"
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进入后选择Prometheus
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填写相关信息
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添加Prometheus模板
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输入id号，193
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下拉，选择Prometheus，然后Import
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成功展示来由Prometheus数据
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