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简介
- Prometheus 一套开源的监控 & 报警 & 工夫序列数据库的组合,通常 Kubernetes 中都会配合 Prometheus 进行监控, 因为 Prometheus 自带的图像不够弱小,Grafana 作为 Dashboard 配合 Prometheus 作为展现。
- Grafana 也是能够间接拜访 MySQL 的 Performance Schema 作为展现。
架构
通过 Prometheus 采集 mysql exporter 与 node exporter , 通过 Grafana 作为展现
部署
基于 docker 形式部署,本文仅作为本地测试展现
1. node_exporter 部署
- node_exporter 会采集零碎 cpu,内存,磁盘,网卡等应用状况,因为 mysql 自身并没有采集零碎的相干配置,因而咱们能够通过 node_exporter 进行关联
cd /opt/node_exporter
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz -O node_exporter.tar.gz
tar -zxf node_exporter.tar.gz
- 配置成零碎服务
cat > /etc/systemd/system/node_exporter.service << EOF
[Unit]
Description=node_exporter
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=prometheus # 零碎用户名称
ExecStart=/opt/node_exporter/node_exporter
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
- 启动服务
systemctl enable node_exporter
systemctl start node_exporter
- 查看
curl 127.0.0.1:9100/metrics
进行验证是否失效
2. mysql_exporter 部署
- mysql_exporter 通过查问 mysql 的 performance_schema 生成对应的 metric
- 数据库调配一个用户给 exporter
CREATE USER 'exporter'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 3;
GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'exporter'@'%';
flush privileges;
- docker-compose.yml
version: '2.1'
services:
mysqld-exporter:
image: prom/mysqld-exporter
container_name: mysqld-exporter
environment:
- DATA_SOURCE_NAME=exporter:123456@(192.168.5.242:3306)/
ports:
- "9104:9104"
restart: "always"
-
启动
docker-compose up -d
- 查看是否正确启动
curl 127.0.0.1:9104/metrics
3.prometheus 部署
- prometheus 配置文件
global:
scrape_interval: 15s
# 默认状况下抓取指标的频率
evaluation_interval: 15s
# 执行 rules 的工夫距离
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'mysql'
static_configs:
- targets: ['192.168.5.242:9104']
- targets: ['192.168.5.242:9100']
- scrape_configs 次要用于配置拉取数据节点,每一个拉取配置次要蕴含以下参数:
- job_name:工作名称
- honor_labels:用于解决拉取数据标签有抵触,当设置为 true, 以拉取数据为准,否则以服务配置为准
- params:数据拉取拜访时带的申请参数
- scrape_interval:拉取工夫距离
- scrape_timeout: 拉取超时工夫
- metrics_path:拉取节点的 metric 门路
- scheme:拉取数据拜访协定
- sample_limit:存储的数据标签个数限度,如果超过限度,该数据将被疏忽,不入存储;默认值为 0,示意没有限度
- relabel_configs:拉取数据重置标签配置
- metric_relabel_configs:metric 重置标签配置
- prometheus 容器启动 docker-compose up -d
version: '3'
services:
prometheus:
user: "root"
container_name: prometheus
image: prom/prometheus:v2.2.1
command:
- --log.level=error
- --storage.tsdb.path=/data/prometheus
- --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
ports:
- "9090:9090"
volumes:
- ./config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:ro
- ./data:/data
restart: on-failure
- 通过查看 127.0.0.1:9090/targets 查看是否在
4. Grafana 部署
- rafana 的 docker-compose.yml
version: '3'
services:
grafana:
user: "0"
container_name: grafana
image: grafana/grafana:6.0.1
environment:
GF_LOG_LEVEL: info
GF_PATHS_PROVISIONING: /etc/grafana/provisioning
GF_PATHS_CONFIG: /etc/grafana/grafana.ini
volumes:
- ./data/grafana:/var/lib/grafana
ports:
- "3000:3000"
restart: on-failure
- 通过页面进入并且配置 prometheus 作为数据源
- 抉择导入模板
- 能够导入 https://grafana.com/grafana/d… percona 提供的模板,也能够间接抉择 id ,grafana 将会依据 id 下载模板
- 模板中系统配置 是依据 hosts 来聚合数据,因为是间接应用的 node_exporter 作为采集零碎的配置,则没有这个 System Charts,
- 最简略的形式就是 Queries 批改 instance 的 hosts 间接替换成 ‘192.168.5.242:9100’ node_exporter 的名称
这样一个根底的监控平台就搭建实现了。
参考:
- https://prometheus.io/docs/in…
- https://github.com/percona/gr…
Enjoy GreatSQL :)
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