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10分钟搞定Docker容器监控平台

cAdvisor(Container Advisor) 是 Google 开源的一个容器监控工具，可用于对容器资源的应用状况和性能进行监控。用于收集、聚合、解决和导出正在运行容器的无关信息。具体来说，该组件对每个容器都会记录其资源隔离参数、历史资源应用状况、残缺历史资源应用状况的直方图和网络统计信息。cAdvisor 自身就对 Docker 容器反对，并且还对其它类型的容器尽可能的提供反对，力求兼容与适配所有类型的容器。
由以上介绍咱们能够晓得，cAdvisor 是用于监控容器引擎的，因为其监控的实用性，Kubernetes 曾经默认将其与 Kubelet 交融作为容器监控指标的默认工具，所以，对于云原生集群间接应用 Kubelet 组件提供的指标采集地址即可。

cAdvisor部署

1、应用以下命令装置启动cAdvisor组件：
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 \  google/cadvisor:latest
2、此时，cAdvisor组件曾经启动，咱们能够应用浏览器拜访 http://本人IP地址:8080 拜访到cAdvisor组件的Web UI：

3、而在多主机的状况下，在所有节点上运行一个cAdvisor再通过各自的Web UI查看监控信息显然不太不便，同时cAdvisor默认只保留2分钟的监控数据。好消息是cAdvisor曾经内置了对Prometheus的反对。拜访http://本人的IP地址:8080/metrics即可获取到规范的Prometheus监控样本输入:

4、上面表格中列举了一些cAdvisor中获取到的典型监控指标：

指标名称
类型
含意

container_cpu_load_average_10s
gauge
过来10秒容器CPU的均匀负载

container_cpu_usage_seconds_total
counter
容器在每个CPU内核上的累积占用工夫 (单位：秒)

container_cpu_system_seconds_total
counter
System CPU累积占用工夫（单位：秒）

container_cpu_user_seconds_total
counter
User CPU累积占用工夫（单位：秒）

container_fs_usage_bytes
gauge
容器中文件系统的使用量(单位：字节)

container_fs_limit_bytes
gauge
容器能够应用的文件系统总量(单位：字节)

container_fs_reads_bytes_total
counter
容器累积读取数据的总量(单位：字节)

container_fs_writes_bytes_total
counter
容器累积写入数据的总量(单位：字节)

container_memory_max_usage_bytes
gauge
容器的最大内存使用量（单位：字节）

container_memory_usage_bytes
gauge
容器以后的内存使用量（单位：字节

container_spec_memory_limit_bytes
gauge
容器的内存使用量限度

machine_memory_bytes
gauge
以后主机的内存总量

container_network_receive_bytes_total
counter
容器网络累积接收数据总量（单位：字节）

container_network_transmit_bytes_total
counter
容器网络累积传输数据总量（单位：字节）

Prometheus部署

1、创立prometheus存储数据外挂目录，防止容器重启失落：
mkdir -p /disk/docker-monitor/prometheus/datachmod 777 /disk/docker-monitor/prometheus/data
2、prometheus配置文件外挂进去，不便批改，vi /disk/docker-monitor/prometheus/prometheus.yml：
global:  scrape_interval: 15s  evaluation_interval: 15s alerting:  alertmanagers:    - static_configs:        - targets:          # - alertmanager:9093rule_files:  - rule/record/*.ymlscrape_configs:  - job_name: "prometheus"    static_configs:      - targets: ["localhost:9090"]  - job_name: "cadvisor"    static_configs:      - targets: ["124.222.45.207:8080"]
❝
job_name: "prometheus"配置抓取Prometheus本身相干指标；
job_name: "cadvisor"配置抓取之前配置的cAdvisor组件指标。
❞
3、Docker部署Prometheus：
docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus \    -v /disk/docker-monitor/prometheus/conf:/opt/bitnami/prometheus/conf \    -v /disk/docker-monitor/prometheus/data:/opt/bitnami/prometheus/data \    bitnami/prometheus:2.42.0 \    --web.enable-lifecycle --web.enable-admin-api\    --config.file=/opt/bitnami/prometheus/conf/prometheus.yml\    --storage.tsdb.path=/opt/bitnami/prometheus/data
❝
--web.enable-lifecycle --web.enable-admin-api提供rest api接口方式治理prometheus，比方配置热加载：curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload。
留神：这里将prometheus配置文件和存储目录外挂进去，防止容器重启后数据失落。
❞
4、Prometheus启动实现后，浏览器拜访：

拜访Status -> Targets页面，发现配置的两个抓取Job曾经显示，并且State是绿色UP，则接入胜利。
5、当可能失常采集到cAdvisor的样本数据后，能够通过以下表达式计算容器的CPU使用率：sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[1m])) without (cpu)

Grafana部署

1、部署Grafana：
docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 -v grafana:/var/lib/grafana grafana/grafana
❝
/var/lib/grafana门路外挂进去，该目录存储Grafana插件、数据信息，防止Docker容器重启数据失落。
❞
2、拜访：http://本人的IP:3000/login，输出账号admin/admin：

3、创立Prometheus类型数据源，指向方才搭建的Prometheus：

4、导入Docker容器监控面板，这里应用11277：

5、监控面板就能够看到Docker容器运行状况，如下图，以后运行中容器有4个，总占用内存319MB，总CPU使用率大略1.84%，并以曲线形式展现每个容器的CPU使用率、内存使用率、网络IO和磁盘IO等。

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