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一.n9e 是什么
n9e 的全称是 Nightingale，与开发 Open-falcon 的是一拨人，起初这波人去了滴滴，开发了 n9e 成为滴滴开源的监控框架。
n9e 在 v5 版本之前，连续了 Open-falcon push 的模式，在告警的业务逻辑和指标展示做了很多优化。
n9e 在 v5 版本至今，应用 prometheus 作为后端的 TSDB，并通过 promQL 作为告警表达式做告警断定。
本文次要关注最新的 v5 版本。
二.n9e 的架构
- server：后端服务，负责将指标写入 Prometheus，以及告警业务逻辑的实现；
- webapi：前端服务，负责前端业务逻辑；
- mysql：保留告警策略，以及告警告诉配置；
- redis：缓存用户登录信息；
指标的业务逻辑：
- 监控 agent 通过 remote-write API，申请 server；
- server 对指标进行提取，存入 Prometheus；
告警的业务逻辑：
- 用户通过 webapi 配置告警策略，server 将策略保留至 mysql；
- server 依据告警周期，定期查问 PromQL 的值是否触发告警；
- 若触发告警，则将其存入 mysql，同时进行告警告诉；
三.n9e 的部署和应用
应用部署文档，部署单机版的 n9e 环境，次要部署以下组件：
- prometheus
- mysql
- redis
- n9e server & webapi
部署胜利后，n9e server 监听在 19000 端口，webapi 监听到 18000 端口；
通过 http://ip:18000 拜访 WEB UI，默认用户：root/root.2020
四.prometheus 作为后端 TSDB
prometheus 通常被用来拉取 exporter 的指标，而后存入本地磁盘；它既实现了拉取的逻辑，也实现 TSDB 的性能。
在 2.25 版本之前，prometheus 不反对独自作为 TSDB，即 不反对 通过 API 间接向 prometheus 写入时序数据。
在 2.25 版本之后，prometheus 配置 –enable-feature=remote-write-receiver 参数后，反对通过 REST 接口向 prometheus 写入时序数据。
n9e 应用 prometheus 2.28 版本，利用了 prometheus 这一个性，将其作为后端的 TSDB。
prometheus 提供的 REST 接口：POST /api/v1/write，能够向 prometheus 写入时序数据；
查看 prometheus 的源码：
// web/api/v1/api.go
func (api *API) Register(r *route.Router) {
...
r.Post("/write", api.ready(api.remoteWrite))
......
}
func (api *API) remoteWrite(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if api.remoteWriteHandler != nil {api.remoteWriteHandler.ServeHTTP(w, r)
} else { // 未配置 remote-write-receiver，返回谬误
http.Error(w, "remote write receiver needs to be enabled with --enable-feature=remote-write-receiver", http.StatusNotFound)
}
}五.telegraf 作为监控 agent 并主动发现
Telegraf 是 InfluxData 开源的一款采集器，能够采集操作系统、各种中间件的监控指标等；
Telegraf 是一个大一统的设计，即一个二进制能够采集 CPU、内存、mysql、mongodb、redis、snmp 等，不像 Prometheus 的 exporter，每个监控对象一个 exporter。
telegraf 作为监控 agent 被部署到监控的指标主机上，同时配置 telegraf，将其采集的指标输入到 n9e server:
vi /opt/telegraf/telegraf.conf
......
[[outputs.opentsdb]]
host = "http://127.0.0.1"
port = 19000
http_batch_size = 50
http_path = "/opentsdb/put"
debug = false
separator = "_"上述配置，telegraf 采集的指标，通过 http://127.0.01:19000/opentsd… 发到 n9e server，该配置中 telegraf 与 n9e server 部署在一台机器上。
n9e server 实现了 /opentsdb/put 接口，相干的源码：
// src/server/router/router.go
func configRoute(r *gin.Engine, version string) {
...
r.POST("/opentsdb/put", handleOpenTSDB)
...
}
func handleOpenTSDB(c *gin.Context) {
...
bs, err = ioutil.ReadAll(c.Request.Body)
var arr []HTTPMetric
err = json.Unmarshal(bs, &arr)
for i := 0; i < len(arr); i++ {pt, err := arr[i].ToProm()
host, has := arr[i].Tags["ident"]
// 有 ident 标签
if has {
// register host
ids[host] = ts
}
list = append(list, pt)
}
if len(list) > 0 {if !writer.Writers.PushQueue(list) { // 将时序 push 到 queu
msg = "writer queue full"
}
// 将 host 注册进去
idents.Idents.MSet(ids)
}
...
}该 API 所做的事件：
- 提供指标中的 ident 标签，其 value 作为 新发现的 host，被注册到已治理主机列表；
- 将接管的指标 push 到本地的 Queue，Queue 中的数据前面被 goroutine 发送到 prometheus；
六.grafana-agent 作为监控 agent 并主动发现
grafana-agent 能够拉取各种 exporter 的 /metrics，并将其通过 remote-write API 写入 n9e server。
grafana-agent 还内置了罕用的 exporter，比方 node-exporter。
grafana-agent 的配置文件：
# cat agent.yaml
server:
http_listen_port: 12345
metrics:
wal_directory: /tmp/grafana-agent-wal
global:
scrape_interval: 15s
external_labels:
cluster: mycluster
remote_write:
- url: http://172.1.2.3:19000/api/v1/write
scrape_configs:
- job_name: "cadvisor"
static_configs:
- targets: ['192.168.1.2:19000']
integrations:
agent:
enabled: true
node_exporter:
enabled: true上述配置中：
- grafana-agent 集成了 node_exporter；
- grafana-agent 拉取 cadvisor 工作的 /metrics；
- grafana-agent 将采集的指标通过 remote-write 发送到 n9e server；
- n9e server 接管到指标后，提取其中的 instance label，其 value 作为 新发现的 host，增加到发现的主机列表中；
参考：
- 部署: https://n9e.github.io/quickst…
- prometheus remote-write-receiver: https://prometheus.io/docs/pr…
- grafana-agent docs: https://grafana.com/docs/graf…
