关于docker:基于dockercompose搭建prometheus与grafana监控环境

手把手式小白入门 prometheus 与grafana监控零碎搭建

采集与监控流程

存在一个具体的主机或者服务，存在一些能够被采集的指标，比方 linux 零碎下面的 CPU 内存等指标
部署了对应服务或主机的采集程序 Exporter，该程序同时提供一个对外裸露的http 接口用于提供采集到的数据，通常是凋谢一个 http://{host}:{port}/metrics 接口
Prometheus负责定期数据收集，存储以及对外提供查问服务
grafana提供监控数据可视化面板(dashboard)，用于监控数据精美展现

`docker`服务配置

新建 compose.yaml 如下

services:
  prometheus: 
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: demo-prometheus
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus-data:/prometheus
    networks:
      - demo
      
  grafana:
    image: grafana/grafana-enterprise:latest
    container_name: demo-grafana
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
      - grafana-config:/etc/grafana
    networks:
      - demo
  
  node-exporter:
    image: quay.io/prometheus/node-exporter:latest
    container_name: demo-node-exporter
    command:
      - '--path.rootfs=/host'
    network_mode: host
    pid: host
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - '/:/host:ro,rslave'

networks:
  demo:
    name: "demo"
    external: false

volumes:
  grafana-data: {}
  grafana-config: {}
  prometheus-data: {}

提供三个服务

prometheus服务，用于收集 metrics 数据
- 默认凋谢 9090 端口
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml：须要内部挂载一个配置文件到容器指定地位，用于定义采集服务的信息等（该文件前面会具体解释）
- prometheus-data:/prometheus: 须要把保留的数据挂载进去，免得容器再次启动时数据失落
  
  通过执行如下命令能够大抵晓得数据卷地位，能够看到镜像定义的 volumes 的参数只有/prometheus，
  
  启动命令中也看不到由别的什么须要长久化的数据门路，剩下的 /etc/prometheus/，/usr/share/prometheus/ 能够在查看后自行感觉是否挂载
```
$ docker image inspect prom/prometheus:latest
...
"Cmd": [
    "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml",
    "--storage.tsdb.path=/prometheus",
    "--web.console.libraries=/usr/share/prometheus/console_libraries",
    "--web.console.templates=/usr/share/prometheus/consoles"
],
"Image": "sha256:c306a8110e4d13dbe51ddeb37b0746b6238819256a338d1cc5d226e04b02a06a",
"Volumes": {"/prometheus": {}
},
```

grafana服务

默认凋谢端口3000

volumes参数：

查看容器信息如下，发现门路较多，所以目前只挂载 /var/lib/grafana 以及/etc/grafana

$ docker image inspect grafana/grafana-enterprise
...
 "Env": [
     "GF_PATHS_CONFIG=/etc/grafana/grafana.ini",
     "GF_PATHS_DATA=/var/lib/grafana",
     "GF_PATHS_HOME=/usr/share/grafana",
     "GF_PATHS_LOGS=/var/log/grafana",
     "GF_PATHS_PLUGINS=/var/lib/grafana/plugins",
     "GF_PATHS_PROVISIONING=/etc/grafana/provisioning"
 ],
 "Cmd": null,
 "Image": "","Volumes": null,

node-exporter作为采集程序（prometheus组织官网提供专门用于采集主机服务指标的程序，能够采集CPU，内存，磁盘，网卡等性能数据）
- 网络模式应用 host 模式以便获取到宿主机实在网卡信息
- pid配置为 host 与宿主机应用雷同的 pid 命名空间，这样能够获取到宿主机所有程序信息
- 以只读形式挂载零碎根目录到容器当中，用于获取零碎磁盘数据，否则容器外部获取的是容器外部磁盘信息导致数据谬误
- 服务默认凋谢端口 9100，当初能够去浏览器拜访地址 http://127.0.0.1:9100/metrics 查看该服务采集到的零碎数据
- metrics提供的数据模式如下
  
  第一行是 # HELP结尾，用于解释以后指标的含意
  
  第二行是 # TYPE 结尾，阐明以后指标的数据类型
  
  剩下的就是具体采集到的数据
```
# HELP node_cooling_device_cur_state Current throttle state of the cooling device
# TYPE node_cooling_device_cur_state gauge
node_cooling_device_cur_state{name="0",type="Processor"} 0
node_cooling_device_cur_state{name="1",type="Processor"} 0
node_cooling_device_cur_state{name="10",type="Processor"} 0
node_cooling_device_cur_state{name="11",type="Processor"} 0
node_cooling_device_cur_state{name="12",type="intel_powerclamp"}
```

`prometheus`采集配置

与下面的 compose.yaml 文件雷同目录下，新建 prometheus.yml 文件，该文件会被挂载到 prometheus 容器当中

global:
  # 配置全局默认收集 metrics 距离
  scrape_interval: 15s
  # 当与内部零碎通信的时候，会把该配置下的 `label` 信息附加到数据中
  external_labels:
    monitor: 'codelab-monitor'

# 收集数据的配置
scrape_configs:
    # 定义收集 job 名称，此处采集 prometheus 本人自身的 metrics
  - job_name: 'prometheus'
    # 收集距离会笼罩下面的全局配置
    scrape_interval: 5s
    # 配置采集的 http 的接口地位，这个中央只须要填写 IP 和端口即可
    # 采集的时候 prometheus 会加上 url 门路拜访 http://localhost:9090/metrics 获取数据
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  
  - job_name: 'host-node'
    static_configs: 
      - targets: ['172.17.0.1:9100']

host-node解释

该采集程序是由 compose.yaml 文件中配置的服务 node-exporter 提供的，凋谢 9100 端口
因为其处于 host 宿主机网络命名空间，而 prometheus 处于 docker 外部的一个桥接网络 demo 网络环境中，所以不能通过 127.0.0.1 或者 node-exporter 拜访到对应的 node-exporter 采集程序，所以 targets 参数须要填写 docker0 的IP来示意宿主机网络空间下的prometheus

查看 docker0 的IP如下，个别在 linux 上装置 docker 之后，默认 docker0 网卡的 IP 是固定的 172.17.0.1，其余操作系统或环境可能是别的IP，此处配置须要具体注意，依照理论的IP 地址批改
```
$ ip addr show docker0 
14: docker0: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc noqueue state DOWN group default 
    link/ether 02:42:49:57:88:25 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 172.17.0.1/16 brd 172.17.255.255 scope global docker0
       valid_lft forever preferred_lft forever
```

$ docker compose up -d
[+] Running 7/7
 ⠿ Network demo                   Created          0.1s
 ⠿ Volume "prom_prometheus-data"  Created          0.0s
 ⠿ Volume "prom_grafana-data"     Created          0.0s
 ⠿ Volume "prom_grafana-config"   Created          0.0s
 ⠿ Container demo-grafana         Started          0.5s
 ⠿ Container demo-node-exporter   Started          0.2s
 ⠿ Container demo-prometheus      Started          0.4s

查看 docker 网络命名空间

$ docker network ls
NETWORK ID     NAME     DRIVER    SCOPE
61ff0fdec0df   demo     bridge    local
0812cab7929c   host     host      local
....

查看 demo 网络命名空间外面的容器

$ docker network inspect demo
[
    {
        "Name": "demo",
        ....
        "Containers": {
            "774dd4e703f541872b5ed513996020c4e2239694663df62b50c5c83451938368": {
                "Name": "demo-grafana",
                "EndpointID": "73c2c67e833446363cdde52b2536d9981ca6b813342638697616bfce42bc1e6f",
                "MacAddress": "02:42:c0:a8:a0:02",
                "IPv4Address": "192.168.160.2/20",
                "IPv6Address": ""},"ed204573a64bc2601f4310cb5dbfe4952ac1c2b310a218ced63b578ff6ef49dc": {"Name":"demo-prometheus","EndpointID":"f8e4f5c42ccfdd2387f9a76392f3e6bbcbba1efe850a8392fdcbf47cafe29a09","MacAddress":"02:42:c0:a8:a0:03","IPv4Address":"192.168.160.3/20","IPv6Address":""}
        },
        ....
]

查看 docker host 网络命名空间的容器

$ docker network inspect host
[
    {
        "Name": "host",
        ...
        "Containers": {
            "bde02aced39fd6bfc6017647b05d187d1eb94b5f7155cb026bead1cbc9038d19": {
                "Name": "demo-node-exporter",
                "EndpointID": "07d90ac1f8ebc897035c0cfde1b54210c85c442ea2125625c4f32090e3e28700",
                "MacAddress": "","IPv4Address":"",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        ...
    }
]

prometheus服务自带采集程序，浏览器拜访地址 http://localhost:9090/metrics 查看是否返回数据
node-exporter凋谢端口 9100，浏览器拜访地址 http://localhost:9100/metrics 查看是否返回数据

`grafana`减少`dasboard`

拜访 http://localhost:3000/ 进入到 grafana 登录页面，输出账号密码 admin/admin 登录

导航到 Configuration/Data Sources，新增一个data source，点击Add data source 按钮之后在弹出的列表当中抉择Prometheus

填写根本的名称参数以及 Prometheus 的地址

因为 grafana 以及 prometheus 都处于 docker 的demo网络环境中，所以在填写 prometheus 的IP地址时须要间接填写 prometheus 进行拜访

填写实现之后点击最上面的 Save & test 按钮

最初点击 Dashboards 配置图表，发现有三个默认的图表，间接点击 import 即可

最初保留退出，去拜访 Dashboards/Browse 查看图表

目前因为 Grafana metrics 没有被蕴含到 prometheus 的采集配置 yml 文件中，所以该图表是没有数据的，当初能够点击 Prometheus 2.0 stats 查看图表

`grafana`减少 `node exporter` 的`dashboard`

首先去拜访 grafana 的dashborads库 https://grafana.com/grafana/dashboards/ 获取一个 node exporter 的配置 json 文件

之后回到 grafana 的页面点击 Import 按钮，在弹出的新页面中导入下载的 json，能够间接上传json 或者拖动 json 文件到页面

最初配置抉择数据源 Prometheus，配置实现之后点击Import 按钮

最初 Dashboard 的列表页面就新增实现了 Node Exporter Full 的选项，点击进去就看到了 node exporter 的数据图表

至此，服务启动与根本配置实现

prometheus/node_exporter我的项目仓库readme.md

Prometheus Getting Started官网文档

grafana图表库

关于docker:基于dockercompose搭建prometheus与grafana监控环境

整体架构

`docker`服务配置

`prometheus`采集配置

服务启动

采集程序服务验证

`grafana`减少`dasboard`

`grafana`减少 `node exporter` 的`dashboard`

参考浏览

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关于docker:基于dockercompose搭建prometheus与grafana监控环境

整体架构

docker服务配置

prometheus采集配置

服务启动

采集程序服务验证

grafana减少dasboard

grafana减少 node exporter 的dashboard

参考浏览

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`docker`服务配置

`prometheus`采集配置

`grafana`减少`dasboard`

`grafana`减少 `node exporter` 的`dashboard`

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