PQL查询和监控各类中间件
1 prometheus的PQL查询
1.1 Metrics数据介绍
- prometheus监控中采集过来的数据统一称为Metrics数据，其并不是代表具体的数据格式，而是一种统计度量计算单位
- 当需要为某个系统或者某个服务做监控时，就需要使用到 metrics
prometheus支持的metrics包括但不限于以下几种数据类型：
- guage：最简单的度量指标，只是一个简单的返回值，或者叫瞬时状态。比如说统计硬盘，内存等使用情况
- counter：就是一个计数器，从数据量0开始累积计算，在理想情况下，只能是永远的增长，不会降低。比如统计1小时，1天，1周，1一个月的用户访问量，这就是一个累加的操作
- histograms （直方图）：是统计数据的分布情况，比如最小值，最大值，中间值，中位数等，代表的是一种近似百分比估算数值。通过histograms可以分别统计处在一个时间段(1s,2s,5s,10s)内nginx访问用户的响应时间
- summary （摘要）：summary是histograms的扩展类型，主要弥补histograms不足
- Info：Info 类型用于记录服务或系统的静态信息，通常包括版本、构建时间、主机名等。这种类型的指标是常用的元数据
- Event（事件）：事件类型用于记录系统中发生的特定事件。它们通常表示一次性的事件，而非持续的度量。例如：表示系统启动、重要错误、任务完成等事件
- Rate（速率）：速率是用来表示某个计数器在一定时间窗口内的变化速率。Prometheus 提供了 rate() 函数来计算每秒的增量
- Latency（延迟）：：延迟通过 Histogram 或 Summary 类型来记录，表示某个操作的延迟分布
1.2 简单的PQL示例
参考链接：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/
1 查看某个特定的key
node_cpu_seconds_total2 查看某个节点的指标
node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100"}3 查看某个节点的某刻CPU的某种状态
node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100",cpu="0",mode="idle"}4 查询最近10s内某个节点CPU的某种状态时间
node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100",cpu="0",mode="idle"}[10s]5 统计1分钟内，使用标签过滤器查看"10.0.0.42:9100"节点的第0颗CPU，非空闲状态使用的总时间
node_cpu_seconds_total{mode!="idle",cpu="0", instance="10.0.0.42:9100"}[1m]6 统计1分钟内，使用标签过滤器查看"10.0.0.42:9100"节点的第0颗CPU，mode名称以字母"i"开头的所有CPU核心
node_cpu_seconds_total{mode=~"i.*",cpu="0", instance="10.0.0.42:9100"}[1m]7 统计1分钟内，使用标签过滤器查看"10.0.0.42:9100"节点的第0颗CPU，mode名称不是以字母"i"开头的所有CPU核心
node_cpu_seconds_total{mode!~"i.*",cpu="0", instance="10.0.0.42:9100"}[1m
1.查看某个节点的某刻CPU的空闲状态，输入：node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100",cpu="0",mode="idle"}
2.当然也可以查询所有的指标：node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100"}
3.若要获取更多的CPU指标，可以使用 !=
node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100",cpu="0",mode != 'irq'}
1.3 prometheus常用的函数
参考链接：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/
1 increase
increase函数:用来针对counter数据类型，截取其中一段时间总的增量。举个例子:increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle",cpu="0", instance="10.0.0.42:9100"}[1m])统计1分钟内，使用标签过滤器查看"10.0.0.42:9100"节点的第0颗CPU，空闲状态使用的总时间增量。2 sum
sum函数:加和的作用。举个例子:sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle",cpu="0"}[1m]))统计1分钟内，使用标签过滤器查看所有节点的第0颗CPU，空闲状态使用的总时间增量，并将返回结果累加。3 by
by函数:将数据进行分组，类似于MySQL的"GROUP BY"。举个例子:sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance)统计1分钟内，使用标签过滤器查看CPU空闲状态，并将结果进行累加，基于instance进行分组。4 rate
rate函数:它的功能是按照设置的时间段，取counter在这个时间段中平均每秒的增量。举个例子:rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle",cpu="0", instance="10.0.0.42:9100"}[1m])统计1分钟内，使用标签过滤器查看"10.0.0.42:9100"节点的第0颗CPU，空闲状态使用的每秒的增量。
increase和rate如何选择:(1)对于采集数据频率较低的场景建议使用increase函数，因为使用rate函数可能会出现断点,比如针对硬盘容量监控。(2)对于采集数据频率较高的场景建议使用rate函数，比如针对CPU，内存，网络流量等都是可以基于rate函数来采集等。5 topk
topk函数:取前几位的最高值，实际使用的时候一般会用该函数进行瞬时报警，而不是为了观察曲线图。
举个例子:topk(3, rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m]))统计1分钟内，使用标签过滤器查看CPU，所有状态使用的每秒的增量，只查看前3个节点。6 count
count函数:把数值符合条件的，输出数目进行累加加和。比如说企业中有100台服务器，如果只有10台服务器CPU使用率高于80%时候是不需要报警的，但是数量操作70台时就需要报警了。举个例子:count(zhiyong18_tcp_wait_conn > 500):假设zhiyong18_tcp_wait_conn是咱们自定义的KEY。若TCP等待数量大于500的机器数量就判断条件为真。count(rate(node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"}[1m]))对统计的结果进行计数。
1.4 PQL查询案例
监控CPU的使用情况案例1 统计各个节点CPU的使用率1.1 我们需要先找到CPU相关的KEY
node_cpu_seconds_total1.2 过滤出CPU的空闲时间({mode='idle'})和全部CPU的时间('{}')
node_cpu_seconds_total{mode='idle'}过滤CPU的空闲时间。node_cpu_seconds_total{}此处的'{}'可以不写，因为里面没有任何参数，代表获取CPU的所有状态时间。1.3 统计1分钟内CPU的增量时间
increase(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[1m])统计1分钟内CPU空闲状态的增量。increase(node_cpu_seconds_total[1m])统计1分钟内CPU所有状态的增量。1.4 将结果进行加和统计
sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[1m]))将1分钟内所有CPU空闲时间的增量进行加和计算。sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m]))将1分钟内所有CPU空闲时间的增量进行加和计算。1.5 按照不同节点进行分组
sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[1m])) by (instance)将1分钟内所有CPU空闲时间的增量进行加和计算，并按照机器实例进行分组。sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)将1分钟内所有CPU空闲时间的增量进行加和计算，并按照机器实例进行分组。1.6 计算1分钟内CPU空闲时间的百分比
sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[1m])) by (instance) / sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)1.7 统计1分钟内CPU的使用率，计算公式: (1 - CPU空闲时间的百分比) * 100%。
(1 - sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[1m])) by (instance) / sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)) * 1001.7 统计1小时内CPU的使用率，计算公式: (1 - CPU空闲时间的百分比) * 100%。
(1 - sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[1h])) by (instance) / sum(increase(node_cpu_seconds_total[1h])) by (instance)) * 1002 计算CPU用户态的1分钟内百分比
sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode='user'}[1m])) by (instance) / sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance) * 1003 计算CPU内核态的1分钟内百分比
(sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode='system'}[1m])) by (instance) / sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)) * 1004 计算CPU IO等待时间的1分钟内百分比
(sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode='iowait'}[1m])) by (instance) / sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)) * 100
2 grafna展示监控数据
2.1 安装grafana
很明显，对于Prometheus的PromQL语法不太适合新手，可以使用别人写的好的为自己所用即可。比如使用grafana导入的方式监控Linux的常用指标
1.安装 grafana
dpkg install 这个包
修改配置文件设置为中文
grep -in 'default_language' /etc/grafana/grafana.ini470:default_language = zh-Hans
启动 grafana：systemctl enable grafana-server.service --now
2.访问 grafana 的webUI：http://10.0.0.31:3000/
2.2 配置grafana数据源
以配置 prometheus 数据源为例
https://grafana.com/grafana/dashboards/
3 prometheus监控各种中间件
zookeeper
01 开启zookeeper监控指标
1.首先搭建zookeeper集群，略
2.修改zookeeper集群的配置文件（大约在30行），开启监控指标。elk92和elk93操作相同
[root@elk91 ~]# vim /zhiyong18/softwares/apache-zookeeper-3.8.4-bin/conf/zoo.cfg
...
# https://prometheus.io Metrics Exporter
metricsProvider.className=org.apache.zookeeper.metrics.prometheus.PrometheusMetricsProvider
metricsProvider.httpHost=0.0.0.0
metricsProvider.httpPort=7000
metricsProvider.exportJvmInfo=true
...
[root@elk91 ~]# systemctl restart zk
测试zookeeper集群是否正常
[root@elk91~]# for i in `seq 91 93`; do echo stat | nc 10.0.0.$i 2181 | grep Mode;done
Mode: follower
Mode: follower
Mode: leader
3.也可以访问zookeeper的webUI
http://10.0.0.91:7000/metrics
http://10.0.0.92:7000/metrics
http://10.0.0.93:7000/metrics
02 采集zookeeper指标
1.Prometheus server配置监控zookeeper集群，只需要新建一个 job 即可。最后重载prometheus：rr
[root@prometheus-server31 ~]# tail -6 /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml - job_name: zhiyong18-zhiyong-zookeeperstatic_configs:- targets:- 10.0.0.91:7000- 10.0.0.92:7000- 10.0.0.93:7000
2.访问Prometheus的WebUI进行验证：http://10.0.0.31:9090/targets
5.grafana导入模板：10465
获取grafana官方模版：https://grafana.com/grafana/dashboards/
kafka
1.启动kafka集群
[root@elk91 ~]# kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties
[root@elk92 ~]# kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties
[root@elk93 ~]# kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties 2.验证kafka服务是否正常
[root@elk91 ~]# zkCli.sh ls /zhiyong18-kafka371/brokers/ids | grep "^\["
[91, 92, 93]3.下载kafka的exporter
wget https://github.com/danielqsj/kafka_exporter/releases/download/v1.7.0/kafka_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz4.启动kafka的exporter
[root@elk91 ~]# tar xf kafka_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin/ kafka_exporter-1.7.0.linux-amd64/kafka_exporter --strip-components=1
[root@elk91 ~]#
[root@elk91 ~]# ll /usr/local/bin/
total 18876
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Aug 16 11:03 ./
drwxr-xr-x 10 root root 4096 Aug 10 2023 ../
-rwxr-xr-x 1 1001 123 19317972 May 24 2023 kafka_exporter*
[root@elk91 ~]#
[root@elk91 ~]# kafka_exporter --web.listen-address=":9308" --web.telemetry-path="/metrics" --kafka.version="3.7.1" --kafka.server=10.0.0.93:90925.访问测试kafka的exporter页面
http://10.0.0.91:9308/metrics6.Prometheus配置监控kafka的exporter
[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml
...- job_name: zhiyong18-zhiyong-kafkastatic_configs:- targets:- 10.0.0.91:93087.查看Prometheus的WebUI是否监控到目标
http://10.0.0.31:9090/targets8.grafana出图展示
124609.测试验证准确信
9.1 创建topic
[root@elk93 ~]# kafka-topics.sh --bootstrap-server 10.0.0.91:9092 --create --topic xixi --partitions 3
Created topic xixi.
[root@elk93 ~]# 9.2 启动消费者
[root@elk92 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.0.0.91:9092 --topic xixi 9.3 启动生产者
[root@elk93 ~]# kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 10.0.0.91:9092 --topic xixi
ES
1.下载elasticsearch exporter
2.解压软件包
[root@elk91 ~]# tar xf elasticsearch_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz
[root@elk91 ~]#
[root@elk91 ~]# cd elasticsearch_exporter-1.7.0.linux-amd64/
[root@elk91 elasticsearch_exporter-1.7.0.linux-amd64]#
[root@elk91 elasticsearch_exporter-1.7.0.linux-amd64]# ll
total 12844
drwxr-xr-x 2 1001 1002 4096 Dec 22 2023 ./
drwx------ 9 root root 4096 Aug 16 10:25 ../
-rw-r--r-- 1 1001 1002 7010 Dec 22 2023 CHANGELOG.md
-rw-r--r-- 1 1001 1002 49644 Dec 22 2023 dashboard.json
-rw-r--r-- 1 1001 1002 1805 Dec 22 2023 deployment.yml
-rwxr-xr-x 1 1001 1002 13017088 Dec 22 2023 elasticsearch_exporter*
-rw-r--r-- 1 1001 1002 979 Dec 22 2023 elasticsearch.rules
-rw-r--r-- 1 1001 1002 11357 Dec 22 2023 LICENSE
-rw-r--r-- 1 1001 1002 41096 Dec 22 2023 README.md
[root@elk91 elasticsearch_exporter-1.7.0.linux-amd64]#
[root@elk91 elasticsearch_exporter-1.7.0.linux-amd64]# 3.启动测试
[root@elk91 elasticsearch_exporter-1.7.0.linux-amd64]# ./elasticsearch_exporter --es.uri="http://elastic:123456@10.0.0.93:9200" --web.listen-address=:9114 --web.telemetry-path="/metrics" 4.Prometheus server监控es的exporter
[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml
...- job_name: zhiyong18-zhiyong-elasticsearchstatic_configs:- targets:- 10.0.0.91:9114[root@prometheus-server31 ~]#
[root@prometheus-server31 ~]# check
Checking /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.ymlSUCCESS: /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml is valid prometheus config file syntax[root@prometheus-server31 ~]#
[root@prometheus-server31 ~]# rr
[root@prometheus-server31 ~]# 5.查看Prometheus的WebUI是否监控到目标
http://10.0.0.31:9090/targets6.grafana出图展示
14191
jenkins
1.jenkins安装插件
2.验证Jenkins的metrics组件是否生效
http://10.0.0.211:8080/prometheus/
4.修改Prometheus的配置文件
[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml
...- job_name: zhiyong18-zhiyong-jenkinsmetrics_path: /prometheusstatic_configs:- targets:- 10.0.0.211:8080
...
[root@prometheus-server31 ~]#
[root@prometheus-server31 ~]# check
Checking /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.ymlSUCCESS: /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml is valid prometheus config file syntax[root@prometheus-server31 ~]#
[root@prometheus-server31 ~]# rr
[root@prometheus-server31 ~]# 5.访问Prometheus的WebUI
http://10.0.0.31:9090/targets6.导入Jenkins的相关模板
9964
9524
12646
MySQL
- ⚠️mysql的密码不使用
mysql_native_password，可能导致认证不通过，无法获取监控指标
1.部署MySQL，确保mysql服务运行
[root@jenkins211 ~]# docker run --name mysql-server -d \-e MYSQL_USER="zhiyong" \-e MYSQL_PASSWORD="zhiyong18" \-e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD="yes" \--network=host \--restart unless-stopped \mysql:8.3.0-oracle \--character-set-server=utf8mb4 \--collation-server=utf8mb4_bin \--default-authentication-plugin=mysql_native_password[root@jenkins211 ~]# docker ps -l
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
5db1d0101b5c mysql:8.3.0-oracle "docker-entrypoint.s…" 13 seconds ago Up 13 seconds mysql-server[root@jenkins211 ~]# ss -ntl | grep 3306
LISTEN 0 151 *:3306 *:*
LISTEN 0 70 *:33060 *:* 2.下载mysql exporter
wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.15.1/mysqld_exporter-0.15.1.linux-amd64.tar.gz3.安装mysql exporters
[root@jenkins211 ~]# tar xf mysqld_exporter-0.15.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin/ mysqld_exporter-0.15.1.linux-amd64/mysqld_exporter --strip-components=1[root@jenkins211 ~]# ls /usr/local/bin/
mysqld_exporter*4.准备MySQL的链接认证文件，创建MySQL的配置，指定默认的用户名和密码
[root@jenkins211 ~]# cat ~/.my.cnf
[client]
user=zhiyong
password=zhiyong185.运行mysqld-exporter
[root@jenkins211 ~]# ./mysqld_exporter --mysqld.address="10.0.0.211:3306" --web.listen-address=:9104 --config.my-cnf="/root/.my.cnf"6.访问mysqld_exporter的webUI
http://10.0.0.211:9104/metrics7.修改Prometheus的配置文件，添加mysql采集任务，然后重启服务
[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml
...- job_name: zhiyong18-zhiyong-mysqlstatic_configs:- targets:- 10.0.0.211:91048.查看Prometheus是否监控到数据
http://10.0.0.31:9090/targets9.grafana出图展示
18949
17320
14057
redis
注意：运行容器使用host网络模式
prometheus监控Redis服务
1.部署Redis
[root@jenkins211 ~]# docker run -d --name redis-server --restart always --network host redis:7.2.52.下载redis-exporter
wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v1.52.0/redis_exporter-v1.52.0.linux-amd64.tar.gz3.解压软件包到PATH路径
[root@jenkins211 ~]# tar xf redis_exporter-v1.61.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin/ redis_exporter-v1.61.0.linux-amd64/redis_exporter --strip-components=1[root@jenkins211 ~]# ll /usr/local/bin/
-rwxr-xr-x 1 1001 1002 15811157 Dec 12 2023 mysqld_exporter*
-rwxr-xr-x 1 root root 8290456 Jun 10 01:31 redis_exporter*4.运行redis-exporter
[root@jenkins211 ~]# redis_exporter -web.listen-address=:9121 -web.telemetry-path=/metrics -redis.addr=redis://10.0.0.211:63795.访问redis-exporter的WebUI
http://10.0.0.211:9121/metrics6.修改Prometheus的配置文件
[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml
...- job_name: zhiyong18-zhiyong-redisstatic_configs:- targets:- 10.0.0.211:91217.访问Prometheus的WebUI
http://10.0.0.31:9090/targets8.grafana出图展示
763
14091
mongodb
参考：https://github.com/percona/mongodb_exporter
目前未验证
nginx
1 编译安装nginx1.1 安装编译工具
CentOS：
yum -y install git wget gcc make zlib-devel gcc-c++ libtool openssl openssl-develUbuntu：
apt -y install git wget gcc make zlib1g-dev build-essential libtool openssl libssl-dev1.2 克隆nginx-module-vts模块
git clone git://github.com/vozlt/nginx-module-vts.git如果上述连接不好用，可以执行下面代码:
git clone https://gitee.com/jasonyin2020/nginx-module-vts.git1.3 下载nginx软件包
wget https://nginx.org/download/nginx-1.26.2.tar.gz1.4 解压nginx
tar xf nginx-1.26.2.tar.gz1.5 配置nginx
cd nginx-1.26.2
./configure --prefix=/zhiyong18/softwares/nginx \--with-http_ssl_module \--with-http_v2_module \--with-http_realip_module \--without-http_rewrite_module \--with-http_stub_status_module \--without-http_gzip_module \--with-file-aio \--with-stream \--with-stream_ssl_module \--with-stream_realip_module \--add-module=/root/nginx-module-vts1.6 编译并安装nginx
make -j 2 && make install1.7 修改nginx的配置文件
[root@jenkins211nginx]# yy /zhiyong18/softwares/nginx/conf/nginx.conf
worker_processes 1;
events {worker_connections 1024;
}
http {include mime.types;vhost_traffic_status_zone;upstream zhiyong18-prometheus {server 10.0.0.31:9090;}default_type application/octet-stream;sendfile on;keepalive_timeout 65;server {listen 80;server_name localhost;location / {root html;proxy_pass http://zhiyong18-prometheus;}location /status {vhost_traffic_status_display;vhost_traffic_status_display_format html;}error_page 500 502 503 504 /50x.html;location = /50x.html {root html;}}
}1.8 检查配置文件语法
[root@jenkins211 ~]# /zhiyong18/softwares/nginx/sbin/nginx -t
nginx: the configuration file /zhiyong18/softwares/nginx/conf/nginx.conf syntax is ok
nginx: configuration file /zhiyong18/softwares/nginx/conf/nginx.conf test is successful
[root@jenkins211 ~]# 1.9 启动nginx
[root@jenkins211 ~]# /zhiyong18/softwares/nginx/sbin/nginx
[root@jenkins211 ~]#
[root@jenkins211 ~]# ss -ntl | grep 80
LISTEN 0 511 0.0.0.0:80 0.0.0.0:*
[root@jenkins211 ~]# 1.10 访问nginx的状态页面
http://10.0.0.211/status/format/prometheus2 安装nginx-vtx-exporter2.1 下载nginx-vtx-exporterwget https://github.com/hnlq715/nginx-vts-exporter/releases/download/v0.10.3/nginx-vts-exporter-0.10.3.linux-amd64.tar.gz温馨提示:不建议下载更高版本，因为其会提升对GLIC的版本要求，可以通过" strings /lib64/libc.so.6 | grep GLIBC_ "查看默认是2.17版本，若使用较高版本则需要2.32+2.2 解压软件包到path路径
tar xf nginx-vts-exporter-0.10.3.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin/ nginx-vts-exporter-0.10.3.linux-amd64/nginx-vts-exporter --strip-components=12.3 运行nginx-vtx-exporter
[root@jenkins211 ~]# nginx-vts-exporter -nginx.scrape_uri=http://10.0.0.211/status/format/json3 配置prometheus采集nginx数据3.1 修改配置文件
[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml ...
scrape_configs:...- job_name: "zhiyong18-nginx-exporter"metrics_path: "/status/format/prometheus"static_configs:- targets:- "10.0.0.211:80"- job_name: "zhiyong18-nginx-vts-exporter"static_configs:- targets:- "10.0.0.211:9913"[root@prometheus-server31 ~]# check
Checking /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.ymlSUCCESS: /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml is valid prometheus config file syntax[root@prometheus-server31 ~]#
[root@prometheus-server31 ~]# rr
[root@prometheus-server31 ~]# 3.2 访问Prometheus的WebUI
http://10.0.0.31:9090/targets3.3 导入grafana模板
2949
tomcat
- prometheus监控tomcat服务1 基于Dockerfile构建tomcat-exporter
[root@jenkins211 ~]# git clone https://gitee.com/jasonyin2020/tomcat-exporter.git2.编译镜像
[root@jenkins211 ~]# cd tomcat-exporter/
[root@jenkins211 tomcat-exporter]# ll
total 44
drwxr-xr-x 5 root root 4096 Aug 16 17:00 ./
drwx------ 14 root root 4096 Aug 16 17:00 ../
-rw-r--r-- 1 root root 96 Aug 16 17:00 build.sh
-rw-r--r-- 1 root root 503 Aug 16 17:00 Dockerfile
drwxr-xr-x 8 root root 4096 Aug 16 17:00 .git/
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Aug 16 17:00 libs/
-rw-r--r-- 1 root root 3407 Aug 16 17:00 metrics.war
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Aug 16 17:00 myapp/
-rw-r--r-- 1 root root 191 Aug 16 17:00 README.md
-rw-r--r-- 1 root root 7604 Aug 16 17:00 server.xml
[root@jenkins211 tomcat-exporter]#
[root@jenkins211 tomcat-exporter]# chmod +x build.sh
[root@jenkins211 tomcat-exporter]#
[root@jenkins211 tomcat-exporter]# ./build.sh 3 运行tomcat镜像
[root@jenkins211 ~]# docker run -dp 18080:8080 --name tomcat-server registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yinzhengjie-k8s/tomcat9-app:v1
670fa3fa723687fbdd50a0731f5611b86bfecc9dc17045423ad6829a151ca95e
[root@jenkins211 ~]#
[root@jenkins211 ~]# docker ps -l
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
670fa3fa7236 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yinzhengjie-k8s/tomcat9-app:v1 "/usr/local/tomcat/b…" 3 seconds ago Up 1 second 8009/tcp, 8443/tcp, 0.0.0.0:18080->8080/tcp, :::18080->8080/tcp tomcat-server
[root@jenkins211 ~]# 4.访问tomcat应用
http://10.0.0.211:18080/metrics/
http://10.0.0.211:18080/myapp/ 5.配置prometheus监控tomcat应用5.1 修改配置文件
[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml
...
scrape_configs:...- job_name: "zhiyong18-tomcat-exporter"static_configs:- targets: - "10.0.0.211:18080"[root@prometheus-server31 ~]#
[root@prometheus-server31 ~]# check
Checking /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.ymlSUCCESS: /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml is valid prometheus config file syntax[root@prometheus-server31 ~]#
[root@prometheus-server31 ~]# rr
[root@prometheus-server31 ~]# 5.2 导入grafana模板
由于官方的支持并不友好，可以在GitHub自行搜索相应的tomcat监控模板。参考链接:
https://github.com/nlighten/tomcat_exporter/blob/master/dashboard/example.json
docker
Container Advisor 是一个由 Google 开发的开源工具，主要用于容器资源监控和性能分析。
项目地址：https://github.com/google/cadvisor
1.在任意一个主机上部署，（过于老旧，参考：https://github.com/google/cadvisor/tree/v0.47.2）
VERSION=v0.36.0 docker run \ --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 \ --privileged \ --device=/dev/kmsg \ gcr.io/cadvisor/cadvisor:$VERSION
docker run --volume=/:/rootfs:ro \--volume=/var/run:/var/run:rw \--volume=/sys:/sys:ro \--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \--network host \--detach=true \--name=zhiyong18_cadvisor \registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yinzhengjie-k8s/cadvisor:v0.47.2
也可以使用较新的版本（本次使用新版）
VERSION=v0.49.1
docker run \-v /:/rootfs:ro \-v /var/run:/var/run:ro \-v /sys:/sys:ro \-v /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \-v /dev/disk/:/dev/disk:ro \-p 58080:8080 \-d \--name=cadvisor \--privileged \--device=/dev/kmsg \gcr.io/cadvisor/cadvisor-amd64:$VERSION
--privileged将容器定义为特权容器，也就是说，让容器可以修改内核参数。当使用宿主机网络时，此选项慎用，因为可能直接将宿主机的内核参数修改掉--device将宿主机的设备添加到容器中/dev/kmsg特殊设备文件，提供了内核日志的访问接口。通过/dev/kmsg，用户空间的进程可以读取到内核产生的日志消息：内核的错误、警告、调试信息和系统事件
2.prometheus采集cAdvisor容器，增加一个采集任务
- job_name: "prometheus-zhiyong18-cAdvisor"static_configs:- targets:- "10.0.0.211:28080"5 导入grafana模板
315
10619
142826 grafana的官方优化思路-对于容器出现小数的情况
针对10619模板，当容器数量增多时，如果容器出现小数点，微调即可。Value options ---> "Last*"
页面内容：
.47.2
也可以使用较新的版本（本次使用新版）```bash
VERSION=v0.49.1
docker run \-v /:/rootfs:ro \-v /var/run:/var/run:ro \-v /sys:/sys:ro \-v /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \-v /dev/disk/:/dev/disk:ro \-p 58080:8080 \-d \--name=cadvisor \--privileged \--device=/dev/kmsg \gcr.io/cadvisor/cadvisor-amd64:$VERSION
--privileged将容器定义为特权容器，也就是说，让容器可以修改内核参数。当使用宿主机网络时，此选项慎用，因为可能直接将宿主机的内核参数修改掉--device将宿主机的设备添加到容器中/dev/kmsg特殊设备文件，提供了内核日志的访问接口。通过/dev/kmsg，用户空间的进程可以读取到内核产生的日志消息：内核的错误、警告、调试信息和系统事件
2.prometheus采集cAdvisor容器，增加一个采集任务
- job_name: "prometheus-zhiyong18-cAdvisor"static_configs:- targets:- "10.0.0.211:28080"5 导入grafana模板
315
10619
142826 grafana的官方优化思路-对于容器出现小数的情况
针对10619模板，当容器数量增多时，如果容器出现小数点，微调即可。Value options ---> "Last*"
页面内容：
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