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Prometheus环境搭建和认识

news 2026/1/31 4:11:48

Prometheus 环境搭建

1.prometheus 简介

Prometheus是基于go语言开发的一套开源的监控、报警和时间序列数据库的组合，是由SoundCloud公司开发的开源监控系统，Prometheus于2016年加入CNCF（Cloud Native Computing Foundation,云原生计算基金会）,2018年8月9日prometheus成为CNCF继kubernetes 之后毕业的第二个项目，prometheus在容器和微服务领域中得到了广泛的应用，其特点主要如下：

使用key-value的多维度(多个角度，多个层面，多个方面)格式保存数据
数据不使用MySQL这样的传统数据库，而是使用时序数据库，目前是使用的TSDB
支持第三方dashboard实现更绚丽的图形界面，如grafana(Grafana 2.5.0版本及以上)
组件模块化
不需要依赖存储，数据可以本地保存也可以远程保存
平均每个采样点仅占3.5 bytes，且一个Prometheus server可以处理数百万级别的的metrics指标数据。
支持服务自动化发现(基于consul等方式动态发现被监控的目标服务)
强大的数据查询语句功(PromQL,Prometheus Query Language)
数据可以直接进行算术运算
易于横向伸缩
众多官方和第三方的exporter(“数据”导出器)实现不同的指标数据收集

1.1 为什么使用Prometheus

容器监控的实现方对比虚拟机或者物理机来说比大的区别，比如容器在k8s环境中可以任意横向扩容与缩容，那么就需要监控服务能够自动对新创建的容器进行监控，当容器删除后又能够及时的从监控服务中删除，而传统的zabbix的监控方式需要在每一个容器中安装启动agent，并且在容器自动发现注册及模板关联方面并没有比较好的实现方式。

1.2 Prometheus 架构图

prometheus server：主服务，接受外部http请求，收集、存储与查询数据等
prometheus targets: 静态收集的目标服务数据
service discovery：动态发现服务
prometheus alerting：报警通知
push gateway：数据收集代理服务器(类似于zabbix proxy)
data visualization and export：数据可视化与数据导出(访问客户端)

2. 部署Prometheus

2.1 docker-compose 部署

# 创建prometheus目录
mkdir prometheus && chmod 777 prometheus
# 创建数据挂载目录
cd prometheus && mkdir grafana_data prometheus_data && chmod 777 grafana_data prometheus_data

version: "3.7"
services:node-exporter:image: prom/node-exporter:latestcontainer_name: "node-exporter"ports:- "9100:9100"restart: alwaysprometheus:image: prom/prometheus:latestcontainer_name: "prometheus"restart: alwaysports:- "9090:9090"volumes:- "./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml"- "./prometheus_data:/prometheus"grafana:image: grafana/grafana:7.3.6container_name: "grafana"ports:- "3000:3000"restart: alwaysvolumes:- "./grafana_data:/var/lib/grafana"

创建prometheus.yml

root@promethues(192.168.1.20)/data/prometheus>ls
docker-compose.yml  grafana_data  prometheus_data  prometheus.yml
root@promethues(192.168.1.20)/data/prometheus>cat prometheus.yml 
global:scrape_interval:     15s external_labels:monitor: 'codelab-monitor'
scrape_configs:- job_name: 'node-exporter' scrape_interval: 5smetrics_path: /metrics  static_configs:- targets: ['192.168.1.10:9100','192.168.1.11:9100'] root@promethues(192.168.1.20)/data/prometheus>

2.2 运行docker-compsoe

root@promethues(192.168.1.20)/data/prometheus>docker-compose up -d
[+] Running 3/0✔ Container node-exporter  Running                                                                                                                                     0.0s ✔ Container grafana        Running                                                                                                                                     0.0s ✔ Container prometheus     Running                                                                                                                                     0.0s 
root@promethues(192.168.1.20)/data/prometheus>

2.3 部署node_exporter

安装 Node Exporter 用于收集各 node 主机节点上的监控指标数据，监听端口为9100

二进制安装最为方便，要是部署在docker里也很方便，前提是安装docker

所以在node节点我采用的是二进制安装，并整理成脚本，一键安装

root@k8s-master(192.168.1.10)~/node_export>ls
install.sh  node_exporter.service*  node_exporter.tar.gz

root@k8s-master(192.168.1.10)~/node_export>netstat -tnlp |grep 9100
tcp6       0      0 :::9100                 :::*                    LISTEN      972/node_exporter   
root@k8s-master(192.168.1.10)~/node_export>

#安装链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1wLVWxOhhEUz0q8vekH4e5g?pwd=7rp8 
提取码：7rp8

2.4 grafana插件管理

#在线安装 进入容器
bash-5.0$ grafana-cli plugins  list-remote     # 查看插件目录bash-5.0$ grafana-cli plugins install grafana-piechart-panel   # 安装饼图插件
installing grafana-piechart-panel @ 1.6.4
from: https://grafana.com/api/plugins/grafana-piechart-panel/versions/1.6.4/download
into: /var/lib/grafana/plugins✔ Installed grafana-piechart-panel successfully Restart grafana after installing plugins . <service grafana-server restart>bash-5.0$

# 离线安装
# 饼图插件未安装，需要提前安装
https://grafana.com/grafana/plugins/grafana-piechart-panel
#将下载下来的挂载到/var/lib/grafana/plugins目录中就行
# unzip grafana-piechart-panel-v1.3.8-0-g4f34110.zip
# mv grafana-piechart-panel-4f34110 grafana-piechart-panel
root@promethues(192.168.1.20)/data/prometheus/grafana_data/plugins>pwd
/data/prometheus/grafana_data/plugins

3. 访问web界面

在这里插入图片描述

3.1 dashboard 菜单说明

#一级目录解析
Alerts  #Prometheus的告警信息菜单
Graph  #Prometheus的图形展示界面，这是prometheus默认访问的界面
Status  #Prometheus的状态数据界面
Help   #Prometheus的帮助信息界面
#Status子菜单,在Status菜单下存在很多的子选项，其名称和功能效果如下：
Runtime & Build Information 服务主机的运行状态信息及内部的监控项基本信息
Command-Line Flags 启动时候从配置文件中加载的属性信息
Configuration 配置文件的具体内容(yaml格式)
Rules 查询、告警、可视化等数据分析动作的规则记录
Targets 监控的目标对象，包括主机、服务等以endpoint形式存在
Service Discovery 自动发现的各种Targets对象列表

在这里插入图片描述

3.2 验证node exporter web界面

在这里插入图片描述

3.3 grafana图形化界面

在这里插入图片描述

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4. Exporters

4.1 Node Exporter 的指标

常用的各指标
- node_cpu_seconds_total
- node_memory_MemTotal_bytes
- node_filesystem_size_bytems{mount_point=PATH}
- node_system_unit_state{name=}
- node_vmstat_pswpin: 系统每秒从磁盘读到内存的字节数
- node_vmstat_pswpout: 系统每秒钟从内存写到磁盘的总字节数

4.2 适用于主机监控的USE方法

USE是使用率(Utilization)、饱和度(Saturation) 和错误 (Error)的缩写，由Netflix的内核和性能工程师Brendan Gregg开发;
- USE方法可以概括为:针对每个资源，检查使用率、饱和度和错误;
  - 资源:系统的一个组件，在USE中，它指的是一个传统意义上的物理服务器组件，如CPU、内存和磁盘等;
  - 使用率:资源忙于工作的平均时间，它通常用随时间变化的百分比进行表示;
  - 饱和度:资源排队工作的指标，无法再处理额外的工作;通常用队列长度表示错误:资源错误事件的计数;
- 对CPU来说，USE通常意味着如下概念
  - CPU使用率随时间的百分比;
  - CPU饱和度，等待CPU的进程数;
  - 错误，通常对CPU不太有影响;
- 对内存来说，USE的意义相似
  - 内存使用率随时间的百分比;
  - 内存饱和度，可通过监控swap进行测量;
  - 错误，通常不太关键;

4.3 简单实例

每台主机CPU在5分钟内的平均使用率

(1-avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode=‘idle’}[5m])) by(instance)) * 100

在这里插入图片描述

#单位换算
node_memory_MemFree_bytes / (1024 * 1024)
#可用内存占用率
node_memory_MemAvailable_bytes/node_memory_MemTotal_bytes * 100
#内存使用率
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes) /
node_memory_MemTotal_bytes * 100
#磁盘使用率
(node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} -
node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/"})
/node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} * 100
#阈值判断
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes) /
node_memory_MemTotal_bytes > 0.95
#内存利用率是否超过80
( 1 - node_memory_MemAvailable_bytes/node_memory_MemTotal_bytes ) * 100 > bool
80
prometheus_http_requests_total > bool 1000 #布尔值,当超过1000为1,否则为0
#注意：
对于比较运算符来说，条件成立有结果输出，否则没有结果输出
使用bool修改符后，布尔运算不会对时间序列进行过滤，而是直接依次瞬时向量中的各个样本数据与标量的比
较结果0或者1。从而形成一条新的时间序列。