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简介
Categraf 是一个监控采集 Agent,相似 Telegraf、Grafana-Agent、Datadog-Agent,心愿对所有常见监控对象提供监控数据采集能力,采纳 All-in-one 的设计,岂但反对指标采集,也心愿反对日志和调用链路的数据采集。来自快猫研发团队,和 Open-Falcon、Nightingale 的研发是一拨人。
categraf 的代码托管在两个中央:
- github:https://github.com/flashcatcl…
- gitlink:https://www.gitlink.org.cn/fl…
比照
categraf 和 telegraf、exporters、grafana-agent、datadog-agent 等的关系是什么?
telegraf 是 influxdb 生态的产品,因为 influxdb 是反对字符串数据的,所以 telegraf 采集的很多 field 是字符串类型,另外 influxdb 的设计,容许 labels 是非稳态构造,比方 result_code 标签,有时其 value 是 0,有时其 value 是 1,在 influxdb 中都能够承受。然而下面两点,在相似 prometheus 的时序库中,解决起来就很麻烦。
prometheus 生态有各种 exporters,然而设计逻辑都是一个监控类型一个 exporter,甚至一个实例一个 exporter,生产环境可能会部署特地多的 exporters,治理起来略麻烦。
grafana-agent import 了大量 exporters 的代码,没有裁剪,没有优化,没有最佳实际在产品上的落地,有些中间件,依然是一个 grafana-agent 一个指标实例,治理起来也很不不便。
datadog-agent 的确是集大成者,然而大量代码是 python 的,整个公布包也比拟大,有不少历史包袱,而且生态上是自成一派,和社区绝对割裂。
categraf 的确又是一个轮子,categraf 心愿:
- 反对 remote_write 写入协定,反对将数据写入 promethues、M3DB、VictoriaMetrics、InfluxDB
- 指标数据只采集数值,不采集字符串,标签维持稳态构造
- 采纳 all-in-one 的设计,所有的采集工作用一个 agent 搞定,将来也能够把日志和 trace 的采集纳入 agent
- 纯 Go 代码编写,动态编译依赖少,容易散发,易于装置
- 尽可能落地最佳实际,不须要采集的数据无需采集,针对可能会对时序库造成高基数的问题在采集侧做出解决
- 罕用的采集器,岂但提供采集能力,还要整顿出监控大盘和告警规定,用户能够间接导入应用
- 将来心愿作为快猫 SaaS 产品的重要组成部分,引入快猫团队的研发力量继续迭代,当然,心愿更多的公司、更多人研发人员参加共建,做成国内最凋谢、最好用的采集器
装置
能够间接去 categraf releases 页面,下载编译好的二进制,也可自行编译,编译只须要一条命令:go build
当然,前提是机器上有 Go 环境。
如果是从老版本升级,也是倡议大家查看 categraf releases 页面,每个版本改变了什么,降级时留神什么,都会在这里写分明。
在指标机器部署,只须要 categraf 二进制、以及 conf 目录,conf 下有一个主配置文件:config.toml,定义机器名、全局采集频率、全局附加标签、remote write backend 地址等;另外就是各种采集插件的配置目录,以 input. 打头,如果某个采集器 xx 不想启用,把 input.xx 改个其余前缀,比方 bak.input.xx,categraf 就会疏忽这个采集器。
conf 目录下还提供了 categraf.service 文件样例,便于大家应用 systemd 托管 categraf。如果对 systemd 不相熟,倡议学习一下课程:Linux 进阶常识
测试
咱们常常会须要测试某个采集器的行为,长期看一下这个采集器输入哪些监控指标,比方配置好了 conf/input.mysql/mysql.toml
想要看看采集了哪些 mysql 指标,能够执行命令:./categraf --test --inputs mysql
这个命令会去连贯你配置的 mysql 实例,执行 SQL 收集输入,将输入的内容做格局转换,最终打印到 stdout,如果咱们在 stdout 失常看到了 mysql 相干监控指标,则阐明一切正常,否则就是哪里出了问题,大概率是 conf/input.mysql/mysql.toml
配置的有问题。
如果批改了某个采集器的配置,须要重启 categraf 或者给 categraf 过程发送 HUP 信号,发送 HUP 信号的命令,举例:
kill -HUP `pidof categraf`
另外,categraf 反对哪些命令行参数,能够通过 ./categraf --help
查看
插件阐明
采集插件的代码,在代码的 inputs 目录,每个插件一个独立的目录,目录下是采集代码,以及相干的监控大盘 JSON(如有)和告警规定 JSON(如有),Linux 相干的大盘和告警规定没有散在 cpu、mem、disk 等采集器目录,而是一并放到了 system 目录下,方便使用。
插件的配置文件,放在 conf 目录,以 input. 打头,每个配置文件都有详尽的正文,如果整不明确,就间接去看 inputs 目录下的对应采集器的代码,Go 的代码十分易读,比方某个配置不晓得是做什么的,去采集器代码里搜寻相干配置项,很容易就能够找到答案。
配置阐明
这里对 config.toml 的每项配置做出解释:
[global]
# 启动的时候是否在 stdout 中打印配置内容
print_configs = false
# 机器名,作为本机的惟一标识,会为时序数据主动附加一个 agent_hostname=$hostname 的标签
# hostname 配置如果为空,主动取本机的机器名
# hostname 配置如果不为空,就应用用户配置的内容作为 hostname
# 用户配置的 hostname 字符串中,能够蕴含变量,目前反对两个变量,# $hostname 和 $ip,如果字符串中呈现这两个变量,就会主动替换
# $hostname 主动替换为本机机器名,$ip 主动替换为本机 IP
# 倡议大家应用 --test 做一下测试,看看输入的内容是否合乎预期
hostname = ""
# 是否疏忽主机名的标签,如果设置为 true,时序数据中就不会主动附加 agent_hostname=$hostname 的标签
omit_hostname = false
# 时序数据的工夫戳应用 ms 还是 s,默认是 ms,是因为 remote write 协定应用 ms 作为工夫戳的单位
precision = "ms"
# 全局采集频率,15 秒采集一次
interval = 15
# 全局附加标签,一行一个,这些写的标签会主动附到时序数据上
# [global.labels]
# region = "shanghai"
# env = "localhost"
# 发给后端的时序数据,会先被扔到 categraf 内存队列里,每个采集插件一个队列
# chan_size 定义了队列最大长度
# batch 是每次从队列中取多少条,发送给后端 backend
[writer_opt]
# default: 2000
batch = 2000
# channel(as queue) size
chan_size = 10000
# 后端 backend 配置,在 toml 中 [[]] 示意数组,所以能够配置多个 writer
# 每个 writer 能够有不同的 url,不同的 basic auth 信息
[[writers]]
url = "http://127.0.0.1:19000/prometheus/v1/write"
# Basic auth username
basic_auth_user = ""
# Basic auth password
basic_auth_pass = ""
# timeout settings, unit: ms
timeout = 5000
dial_timeout = 2500
max_idle_conns_per_host = 100
对于每个采集器的配置,不在这里一一赘述,只讲一些绝对通用的配置项。
interval
每个插件的配置中,一开始通常都是 interval 配置,示意采集频率,如果这个配置正文掉了,就会复用 config.toml 中的采集频率,这个配置如果配置成数字,单位就是秒,如果配置成字符串,就要给出单位,比方:
interval = 60
interval = "60s"
interval = "1m"
下面三种写法,都示意采集频率是 1 分钟,如果是应用字符串,能够应用的单位有:
- 秒:s
- 分钟:m
- 小时:h
instances
很多采集插件的配置中,都有 instances 配置段,用 [[]]
包住,阐明是数组,即,能够呈现多个 [[instances]] 配置段,比方 ping 监控的采集插件,想对 4 个 IP 做 PING 探测,能够依照上面的形式来配置:
[[instances]]
targets = [
"www.baidu.com",
"127.0.0.1",
"10.4.5.6",
"10.4.5.7"
]
也能够上面这样子配置:
[[instances]]
targets = [
"www.baidu.com",
"127.0.0.1"
]
[[instances]]
targets = [
"10.4.5.6",
"10.4.5.7"
]
interval_times
instances 上面如果有 interval_times 配置,示意 interval 的倍数,比方 ping 监控,有些地址采集频率是 15 秒,有些可能想采集的别太频繁,比方 30 秒,那就能够把 interval 配置成 15,把不须要频繁采集的那些 instances 的 interval_times 配置成 2
或者:把 interval 配置成 5,须要 15 秒采集一次的那些 instances 的 interval_times 配置成 3,须要 30 秒采集一次的那些 instances 的 interval_times 配置成 6
labels
instances 上面的 labels 和 config.toml 中的 global.labels 的作用相似,只是失效范畴不同,都是为时序数据附加标签,instances 上面的 labels 是附到对应的实例上,global.labels 是附到所有时序数据上
工作打算
categraf 曾经实现了一些罕用的采集插件,还有很多须要持续开发,欢送大家共建补充,曾经实现的采集插件包含:
- [x] system
- [x] kernel
- [x] kernel_vmstat
- [x] linux_sysctl_fs
- [x] cpu
- [x] mem
- [x] net
- [x] netstat
- [x] disk
- [x] diskio
- [x] ntp
- [x] processes
- [x] exec
- [x] ping
- [x] http_response
- [x] net_response
- [x] procstat
- [x] mysql
- [x] redis
- [x] oracle
- [x] rabbitmq
- [x] prometheus
- [x] tomcat
- [x] nvidia_smi
局部采集器岂但提供了采集能力,还提供了监控大盘的配置和告警规定的配置,将 JSON 导入夜莺就能够应用,至于有哪些插件提供了 JSON 配置,能够通过上面的形式找到:
[root@master01 categraf]# find inputs -name "*.json"
inputs/redis/alerts.json
inputs/redis/dashboard.json
inputs/system/dashboard.json
inputs/system/alerts-linux.json
inputs/oracle/dashboard.json
inputs/ping/alerts.json
inputs/ping/dashboard.json
inputs/ntp/alerts.json
inputs/procstat/alerts.json
inputs/mysql/alerts.json
inputs/mysql/dashboard.json
inputs/tomcat/dashboard.json
inputs/rabbitmq/dashboard.json
inputs/http_response/alerts.json
inputs/http_response/dashboard.json
inputs/net_response/alerts.json
inputs/net_response/dashboard.json
还须要持续开发的包含:
- [] k8s solution
- [] nginx vts
- [] mongodb
- [] rocketmq
- [] activemq
- [] kafka
- [] elasticsearch
- [] prometheus discovery
- [] windows
- [] mssql
- [] iis
- [] weblogic
- [] was
- [] hadoop
- [] ad
- [] zookeeper
- [] statsd
- [] snmp
- [] ipmi
- [] smartctl
- [] logging
- [] trace
更多信息
如果还有问题,能够到 FAQ 中查找,咱们会继续补充 FAQ 的内容,如果想加交换群,能够加我的微信:UlricGO 备注:Categraf 加群 + 姓名 + 公司
本文由 mdnice 多平台公布