Linux搭建Prometheus+Grafana监控平台

什么是Prometheus?

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。

Prometheus的特点

• 多维度数据模型。
• 灵活的查询语言。
• 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。
• 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
• 可以通过中间网关进行时序列数据推送。
• 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
• 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等

Prometheus的组件

Prometheus生态系统由多个组件组成，它们中的一些是可选的。多数Prometheus组件是Go语言写的，这使得这些组件很容易编译和部署。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

• Prometheus Server

主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

• 客户端SDK

官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby，其他还有很多第三方开发的类库，支持nodejs、php、erlang等。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

• Push Gateway

支持临时性Job主动推送指标的中间网关。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

• Exporter

Exporter是Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据，并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是，它并不向中央服务器发送数据，而是等待中央服务器主动前来抓取。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

Prometheus提供多种类型的Exporter用于采集各种不同服务的运行状态。目前支持的有数据库、硬件、消息中间件、存储系统、HTTP服务器、JMX等。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

• alertmanager

警告管理器，用来进行报警。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

• 其他辅助性工具

Prometheus系统架构图

文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

它的服务过程是这样的 Prometheus daemon 负责定时去目标上抓取 metrics(指标) 数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

Prometheus支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。文章源自小柒网-https://www.yangxingzhen.cn/6625.html

Alertmanager 是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。

Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如十分精美的Grafana，自带的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。

PushGateway这个组件是支持Client主动推送 metrics 到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。

Prometheus 的数据模型

Prometheus 从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的，相同的 metrics(指标名称) 和 label(一个或多个标签) 组成一条时间序列，不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询，有时还会临时产生一些时间序列存储。

metrics name & label 指标名称和标签

每条时间序列是由唯一的 指标名称 和 一组 标签 （key=value）的形式组成。

指标名称 一般是给监测对像起一名字，例如 http_requests_total 这样，它有一些命名规则，可以包字母数字_之类的的。

通常是以应用名称开头_监测对像_数值类型_单位这样。

例如：

1）push_total

2）userlogin_mysql_duration_seconds

3）app_memory_usage_bytes

标签就是对一条时间序列不同维度的识别了，例如：一个http请求用的是POST还是GET，它的endpoint是什么，这时候就要用标签去标记了。

最终形成的标识便是这样了

http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}

记住，针对http_requests_total这个metrics name 无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。

查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。

如果以传统数据库的理解来看这条语句，则可以考虑 http_requests_total是表名，标签是字段，而timestamp是主键，还有一个float64字段是值了。（Prometheus里面所有值都是按float64存储）

Prometheus的四种数据类型

Counter

• Counter 用于累计值，例如 记录 请求次数、任务完成数、错误发生次数。
• 一直增加，不会减少。
• 重启进程后，会被重置。

例如：http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100

10秒后抓取 http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100

Gauge

• Gauge 常规数值，例如 温度变化、内存使用变化。
• 可变大，可变小。
• 重启进程后，会被重置

例如： memory_usage_bytes{host="master-01"} 100 < 抓取值

memory_usage_bytes{host="master-01"} 30

memory_usage_bytes{host="master-01"} 50

memory_usage_bytes{host="master-01"} 80 < 抓取值

Histogram

• Histogram 可以理解为柱状图的意思，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组，提供 count 和 sum 全部值的功能。

例如：{小于10=5次，小于20=1次，小于30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值

Summary

• Summary和Histogram十分相似，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。
• 例如：count=7次，sum=7次的值求值
• 它提供一个quantiles的功能，可以按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。

大部分监控项都可以使用Counter来实现，少部分使用Gauge和Histogram，其中Histogram在服务端计算是相当费CPU的，所以也没要导出太多Histogram数据。

Prometheus适用的场景

Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。它既适用于面向服务器等硬件指标的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现在流行的微服务，Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。Prometheus是为服务的可靠性而设计的，当服务出现故障时，它可以使你快速定位和诊断问题。它的搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。

Prometheus不适用的场景

Prometheus它的价值在于可靠性，甚至在很恶劣的环境下，你都可以随时访问它和查看系统服务各种指标的统计信息。如果你对统计数据需要100%的精确，它并不适用，例如：它不适用于实时计费系统。

Prometheus安装

官网地址：https://prometheus.io

下载Prometheus

下载node_exporter

node_exporter收集远程机器的监控数据，提供给Prometheus定时来抓取。

1、安装node_exporter

1）下载node_exporter安装包

[root@localhost ~]# wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.0.0-rc.0/node_exporter-1.0.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz

2）解压node_exporter安装包

[root@localhost ~]# tar xf node_exporter-1.0.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz

3）重命名

[root@localhost ~]# mv node_exporter-1.0.0-rc.0.linux-amd64 /usr/local/node_exporter

4）启动node_exporter

[root@localhost prometheus]# cd /usr/local/node_exporter

[root@localhost node_exporter]# nohup ./node_exporter &

2、安装Prometheus

1）下载Prometheus安装包

[root@localhost ~]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.17.1/prometheus-2.17.1.linux-amd64.tar.gz

2）解压Prometheus安装包

[root@localhost prometheus]# tar xf prometheus-2.17.1.linux-amd64.tar.gz

3）重命名

[root@localhost prometheus]# mv prometheus-2.17.1.linux-amd64 /usr/local/prometheus

4）编辑Prometheus配置文件

[root@localhost prometheus]# cd /usr/local/prometheus

[root@localhost prometheus]# vim prometheus.yml

编辑prometheus.yml, 将node_exporter添加到Prometheus目标对象,因为这里node_exporter和Prometheus安装在同一台机器,使用localhost即可，node_exporter端口9100

global:
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
rule_files:
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9100']

5）启动Prometheus
#使用配置文件启动Prometheus

[root@localhost prometheus]# nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml &

6）查询端口（9090）

[root@localhost prometheus]# netstat -lntup |grep 9090

7）验证Prometheus是否安装成功

#打开浏览器访问：服务器IP+端口，如下图

Grafana

Grafana 是一个开箱即用的可视化工具，具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，有灵活丰富的图形化选项，可以混合多种风格，支持多个数据源特点。

Grafana安装可参考另外一篇文章（可视化工具Grafana安装），这里不再一一阐述。

1、配置数据源

1）选择Add data source

2）选择Prometheus

3）输入对应的参数信息

2、下载模板

1）选择需要下载的模板

3、导入模板

1）选择下载好的模板文件

2）输入Name名称、选择数据源

3）效果图：

至此，Prometheus+Grafana监控平台搭建完成。