构建Docker容器监控系统(Cadvisor +InfluxDB+Grafana)

目录

案例概述

Cadvisor +InfluxDB+Grafana

1.1、 Cadvisor 

1.2、InfluxDB

1.3、Grafana

1.4、监控组件架构

1.5、开始部署

安装docker-ce

阿里云镜像加速器

创建自定义网络

创建influxdb容器

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案例概述

        Docker作为目前十分出色的容器管理技术，得到大量企业的青睐，在生产环境中使用Docker容器部署服务及应用的场景越来越多。所以面对日益庞大的docker服务群应用，如何具有针对性的，有效的监控也变成了企业运维人员工作需求。

        容器信息采集及监控的方案有很多，有docker自身的docker stats命令、Scout、Data Dog、Prometheus等，本次为大家分享两款比较经典的容器开源监控组合方案Cadvisor +InfluxDB+Grafana和Cadvisor +Prometheus+Grafana。

Cadvisor +InfluxDB+Grafana

1.1、 Cadvisor 

        Cadvisor 是Google用来监测单节点资源信息的监控工具。 Cadvisor 提供了基础查询界面和http接口，方便其他组件如Grafana 、Prometheus等进行数据抓取。Cadvisor 可以对Docker主机上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集，包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况等。Cadvisor 使用Go语言开发，利用Linux的Cgroups获取容器的资源使用信息。

        Google的Kubernetes中也默认地将其作为单节点的资源监控工具，各个节点默认会安装上Cadvisor组件。

Cadvisor 产品特点：

• 可以展示主机和容器两个层次的监控数据。
• 可以展示历史变化数据。
• 谷歌公司的开源产品。
• 监控指标齐全。
• 方便部署，有官方的docker镜像。
• 默认只在本地保存1分钟数据，可以集成InfluxDB等第三方存储使用。

        由于 Cadvisor 提供的操作界面略显简陋，而且需要在不同页面之间跳转，并且只能监控一个 Host，这不免会让人质疑它的实用性。但 Cadvisor 的一个亮点是它可以将监控到的数据导出给第三方工具，由这些工具进一步加工处理。

        我们可以把 Cadvisor  定位为一个监控数据收集器，收集和导出数据是它的强项，而非展示数据。

1.2、InfluxDB

        InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源非关系型时序型数据库。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。同类型的数据库产品还有Elasticsearch、Graphite等。

        InfluxDB应用场景：性能监控，应用程序指标，物联网传感器数据和实时分析等的后端存储。

InfluxDB主要功能

• 基于时间序列，支持与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）；
• 可度量性：你可以实时对大量数据进行计算；
• 基于事件：它支持任意的事件数据；

InfluxDB主要特点

• 无结构（无模式）：可以是任意数量的列；
• 支持拓展；
• 支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数，方便统计；
• 原生的HTTP支持，内置HTTP API；
• 强大的类SQL语法；
• 自带管理界面，方便使用；

1.3、Grafana

        Grafana是一个可视化面板（Dashboard）工具，有着非常漂亮的图表和布局等展示功能，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB等组件作为数据源。

Grafana主要特性

• 灵活丰富的图形化选项；
• 可以混合多种风格；
• 支持白天和夜间模式；
• 支持多个数据源；

1.4、监控组件架构

监控组件架构图：

 

提示：InfluxDB用于数据存储，Cadvisor 用户数据采集，Grafana用于数据展示。

监控组件架构部署方案：

1. 创建自定义网络monitor（自定义网络名称），用于后期容器加入此网络中；
2. 创建Influxdb容器，创建数据用户、数据库；
3. 创建Cadvisor 容器；
4. 创建Grafana容器，配置grafana；

 

1.5、开始部署

安装docker-ce

[root@localhost ~]# iptables -F[root@localhost ~]# setenforce 0setenforce: SELinux is disabled[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld[root@localhost ~]# cd /etc/yum.repos.d/[root@localhost ~]# wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo[root@localhost ~]# yum -y install yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2[root@localhost ~]# yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo[root@localhost ~]# yum -y install docker-ce[root@localhost ~]# systemctl start docker[root@localhost ~]# systemctl enable docker[root@localhost ~]# docker versionClient: Docker Engine - CommunityVersion:           24.0.5API version:       1.43Go version:        go1.20.6Git commit:        ced0996Built:             Fri Jul 21 20:39:02 2023OS/Arch:           linux/amd64Context:           defaultServer: Docker Engine - CommunityEngine:Version:          24.0.5API version:      1.43 (minimum version 1.12)Go version:       go1.20.6Git commit:       a61e2b4Built:            Fri Jul 21 20:38:05 2023OS/Arch:          linux/amd64Experimental:     falsecontainerd:Version:          1.6.22GitCommit:        8165feabfdfe38c65b599c4993d227328c231fcarunc:Version:          1.1.8GitCommit:        v1.1.8-0-g82f18fedocker-init:Version:          0.19.0GitCommit:        de40ad0

阿里云镜像加速器

阿里云登录 - 欢迎登录阿里云，安全稳定的云计算服务平台欢迎登录阿里云，全球领先的云计算及人工智能科技公司，阿里云为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供云计算基础服务及解决方案。阿里云云计算、安全、大数据、人工智能、企业应用、物联网等云计算服务。https://cr.console.aliyun.com/

[root@localhost ~]# cat << END > /etc/docker/daemon.json{"registry-mirrors":[ "https://nyakyfun.mirror.aliyuncs.com" ]
}
END[root@localhost ~]# systemctl daemon-reload[root@localhost ~]# systemctl restart docker

 下载组件镜像

[root@localhost ~]# docker pull tutum/influxdbUsing default tag: latest
latest: Pulling from tutum/influxdb
a3ed95caeb02: Pull complete 
23efb549476f: Pull complete 
aa2f8df21433: Pull complete 
ef072d3c9b41: Pull complete 
c9f371853f28: Pull complete 
a248b0871c3c: Pull complete 
749db6d368d0: Pull complete 
db2492acfcc3: Pull complete 
b7e7d2e12d53: Pull complete 
4272a53eef10: Pull complete 
9b2fefdb5321: Pull complete 
Digest: sha256:5b7c5e318303ad059f3d1a73d084c12cb39ae4f35f7391b79b0ff2c0ba45304b
Status: Downloaded newer image for tutum/influxdb:latest
docker.io/tutum/influxdb:latest[root@localhost ~]# docker pull google/cadvisorUsing default tag: latest
latest: Pulling from google/cadvisor
ff3a5c916c92: Pull complete 
44a45bb65cdf: Pull complete 
0bbe1a2fe2a6: Pull complete 
Digest: sha256:815386ebbe9a3490f38785ab11bda34ec8dacf4634af77b8912832d4f85dca04
Status: Downloaded newer image for google/cadvisor:latest
docker.io/google/cadvisor:latest[root@localhost ~]# docker pull grafana/grafanaUsing default tag: latest
latest: Pulling from grafana/grafana
97518928ae5f: Pull complete 
5b58818b7f48: Pull complete 
d9a64d9fd162: Pull complete 
4e368e1b924c: Pull complete 
867f7fdd92d9: Pull complete 
387c55415012: Pull complete 
07f94c8f51cd: Pull complete 
ce8cf00ff6aa: Pull complete 
e44858b5f948: Pull complete 
4000fdbdd2a3: Pull complete 
Digest: sha256:18d94ae734accd66bccf22daed7bdb20c6b99aa0f2c687eea3ce4275fe275062
Status: Downloaded newer image for grafana/grafana:latest
docker.io/grafana/grafana:latest[root@localhost ~]# docker imagesREPOSITORY        TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
grafana/grafana   latest    9b957e098315   20 months ago   275MB
google/cadvisor   latest    eb1210707573   4 years ago     69.6MB
tutum/influxdb    latest    c061e5808198   6 years ago     290MB

创建自定义网络

        为了把后期创建的Cadvisor+InfluxDB+Grafana这三个容器都加入自己定义的网络便于理解和管理，所以才新建一个自定义网络。

[root@localhost ~]# docker network create monitorbfe09a56d338b3173da008204dac13e46873ab8c46601683bba6457178e7dbcc[root@localhost ~]# docker network lsNETWORK ID     NAME      DRIVER    SCOPE
dbe5fb2353e8   bridge    bridge    local
fc4521838733   host      host      local
bfe09a56d338   monitor   bridge    local
4e2c57eec484   none      null      local

创建influxdb容器

启动容器，tutum/influxdb镜像这里没有指定版本，默认会pull最新版本的influxdb：

[root@localhost ~]# docker run -d --name influxdb --net monitor -p 8083:8083 -p 8086:8086 tutum/influxdbec8e368b7d5e6f7b525fc823fdcc2c9f3d8665712645babcf0bba8bfeffe18a3

 

参数说明：

• -d ：后台运行此容器；
• --name ：启运容器分配名字influxdb；
• --net : 把容器加入到新的网络monitor；
• -p ：映射端口，8083端口为infuxdb后台控制端口，8086端口是infuxdb的数据端口；
• tutum/influxdb：通过这个容器来运行的，默认会在docker官方仓库pull下来；

查看influxdb容器是否启动：

[root@localhost ~]# docker ps -lCONTAINER ID   IMAGE            COMMAND     CREATED          STATUS          PORTS                                                                                  NAMES
ec8e368b7d5e   tutum/influxdb   "/run.sh"   45 seconds ago   Up 43 seconds   0.0.0.0:8083->8083/tcp, :::8083->8083/tcp, 0.0.0.0:8086->8086/tcp, :::8086->8086/tcp   influxdb

 访问influxdb控制台http://192.168.2.118:8083;

 

 

 

        从上图可以看到，在Query Templates选项中提供了常用的操作模板，可根据这些模版来管理influxdb,下面我们就来创建数据库和数据库用户。

CREATE USER "root" WITH PASSWORD '123456' WITH ALL PRIVILEGES

 

 创建Cadvisor 数据库cadvisor 、用户root，用户和数据库大家可以自行随意定义，用于后期grafana的配置：

CREATE DATABASE "cadvisor"

 

 创建Cadvisor 容器

[root@localhost ~]# docker run -d --volume=/:/rootfs:ro --volume=/var/run:/var/run:rw --volume=/sys:/sys:ro --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro --net monitor --publish=8080:8080  --name=cadvisor google/cadvisor -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxdb:80863090cec78b680888f6c14776b3aaaa785676577fe2f781a09373a2a43397a1ac

• -d：后台运行此容器；
• --name：启运容器分配名字Cadvisor ；
• --net：把容器加入到新的网络monitor；
• -p：映射端口8080；
• --mout：把宿主机的相文目录绑定到容器中，这些目录都是Cadvisor 需要采集的目录文件和监控内容；
• -storage_driver：需要指定Cadvisor 的存储驱动、数据库主机、数据库名；
• google/Cadvisor ：通过Cadvisor 这个镜像来运行容器，默认会在docker官方仓库把镜像pull下来；

查看Cadvisor 容器：

 

[root@localhost ~]# docker ps -lCONTAINER ID   IMAGE             COMMAND                   CREATED              STATUS              PORTS                                       NAMES
3090cec78b68   google/cadvisor   "/usr/bin/cadvisor -…"   About a minute ago   Up About a minute   0.0.0.0:8080->8080/tcp, :::8080->8080/tcp   cadvisor

通过http://192.168.2.118:8080端口访问测试一下，第一次访问这个页面有点慢

 

 

        从上图可以看到，其实Cadvisor 也有基础的图形展示功能，我们这里主要用它来做数据采集。

准备测试镜像

[root@localhost ~]# docker run -itd --name nginx -p 800:80 nginxUnable to find image 'nginx:latest' locally
latest: Pulling from library/nginx
648e0aadf75a: Pull complete 
262696647b70: Pull complete 
e66d0270d23f: Pull complete 
55ac49bd649c: Pull complete 
cbf42f5a00d2: Pull complete 
8015f365966b: Pull complete 
4cadff8bc2aa: Pull complete 
Digest: sha256:67f9a4f10d147a6e04629340e6493c9703300ca23a2f7f3aa56fe615d75d31ca
Status: Downloaded newer image for nginx:latest
19eb36575c3e16b5ebbc94cdd89d7c7f89642f223eab8d9190e8070b33a6714b[root@localhost ~]# docker images nginxREPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED       SIZE
nginx        latest    89da1fb6dcb9   11 days ago   187MB[root@localhost ~]# docker ps -lCONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                   CREATED              STATUS              PORTS                                 NAMES
19eb36575c3e   nginx     "/docker-entrypoint.…"   About a minute ago   Up About a minute   0.0.0.0:800->80/tcp, :::800->80/tcp   nginx

 创建granafa容器

[root@localhost ~]# docker run -d --name grafana --net monitor -p 3000:3000 grafana/grafana1850cc7d09fd452a20ff2c995de92073bb094c4aec0e8cbf88ec92e62fe1c581

查看运行结果：

[root@localhost ~]# docker ps -lCONTAINER ID   IMAGE             COMMAND     CREATED          STATUS          PORTS                                       NAMES
1850cc7d09fd   grafana/grafana   "/run.sh"   48 seconds ago   Up 47 seconds   0.0.0.0:3000->3000/tcp, :::3000->3000/tcp   grafana

 访问granfana，通过http://192.168.2.118:3000端口的方式访问,默认账户密码（admin/admin），首次登陆需要更新密码。

 

 

 添加数据源Add data source，如下图：

 

 

 

 

 

 新建 Dashboard，如下图：

 

 

 

 

 

         到这里Cadvisor+InfluxDB+Grafana容器监控系统就部署完成了，至于其它grafana的监控项配置不重点介绍。大家如果感兴趣可以参考一些官方资料都是图形化的界面操作。