一篇文章搞定Prometheus普罗米修斯监控系统的部署

Posted 2021-09-06 码海小虾米_

Prometheus普罗米修斯监控系统

• 一、普罗米修斯监控概述
• • 1.1 什么是普罗米修斯监控
• 二、时间序列数据
• • 2.1 什么是序列数据
  • 2.2 时间序列数据特点
  • 2.3 普罗米修斯特征
• 三、普罗米修斯原理架构图
• 四、普罗米修斯监控系统的部署
• • 4.1 环境准备工作
  • 4.2 普罗米修斯的部署
  • 4.3 普罗米修斯的 web 页面操作
  • 4.4 监控远程 Linux 主机
  • 4.5 远程监控 MySQL 数据库
• 五、Grafana可视化图形工具
• • 5.1 什么是Grafana
  • 5.2 使用Grafana连接Prometheus
  • 5.3 Grafana图形显示MySQL监控数据
• 六、 Grafana+onealert报警
• • 6.1 注册账号并获取key
  • 6.2 配置通知策略
  • 6.3 将配置的Webhook Notification Channel添加到Grafana Alert中
  • 6.4 CPU告警测试
• 七、总结报警不成功的可能原因

一、普罗米修斯监控概述

1.1 什么是普罗米修斯监控

Prometheus(由go语言(golang)开发)是一开源的监控&报警&时间序列数据库的组合。 适合监控docker容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动了 prometheus的发展。

官方网站：https://prometheus.io/

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二、时间序列数据

2.1 什么是序列数据

时间序列数据（TimeSeries Data）：按照时间顺序记录系统，设备状态变化的数据被称为时序数据。

应用的场景很多，如：

• 无人驾驶车辆运行中要记录的经度,纬度,速度,方向,旁边物体的距离等等。每时每刻都要将数据记录下来做分析。
• 某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据
• 传统证券行业实时交易数据
• 实时运维监控数据等

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2.2 时间序列数据特点

● 性能好
关系型数据库对于大规模数据的处理性能糟糕。NOSQL 可以比较好的处理大规模数据，让依然比不上时间序列数据库。

● 存储成本低
高效的压缩算法,节省存储空间,有效降低I0

Prometheus有着非常高效的时间序列数据存储方法，每个采样数据仅仅占用3.5byte左右空间，上百万条时间序列, 30秒间隔,保留60天,大概花了200多G (来自官方数据)

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2.3 普罗米修斯特征

• 多维度数据模型
• 灵活的查询语言
• 不依赖分布式存储,单个服务器节点是自主的
• 以HTTP方式,通过pull模型拉去时间序列数据
• 也可以通过中间网关支持push模型
• 通过服务发现或者静态配置,来发现目标服务对象
• 支持多种多样的图表和界面展示

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三、普罗米修斯原理架构图

____Prometheus 直接或通过中介推送网关从检测的作业中抓取指标，用于短期作业。它将所有抓取的样本存储在本地，并对这些数据运行规则，以从现有数据聚合和记录新的时间序列或生成警报。Grafana或其他 API 使用者可用于可视化收集的数据。

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四、普罗米修斯监控系统的部署

4.1 环境准备工作

服务器准备

服务器类型	系统和IP地址	备注
Prometheus服务器	CentOS7.4(64 位) 192.168.80.10	Prometheus
grafana服务器	CentOS7.4(64 位) 192.168.80.20	mariadb、node_exporter
被监控服务器	CentOS7.4(64 位) 192.168.80.30	Grafana

所有服务器关闭防火墙和SElinux

systemctl stop firewalld
setenforce 0

修改/etc/hosts

192.168.80.10 prometheus
192.168.80.20 grafana
192.168.80.30 client

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4.2 普罗米修斯的部署

1.设置时间同步
① 所有服务器安装ntpdate

yum install ntpdate -y

② 进行时间同步

ntpdate cn.ntp.org.cn
date

2.安装普罗米修斯
下载地址：https://prometheus.io/download/ 。我这边之前下载过，直接传入就可以了。
① 传入安装包并解压

cd /opt/
rz -E				##传入安装包
tar zxvf prometheus-2.29.1.linux-amd64.tar.gz

② 移动并修改名

mv prometheus-2.29.1.linux-amd64 /usr/local/promethues
cd /usr/local/promethues/

③ 后台启动普罗米修斯

cd /usr/local/promethues/
./prometheus --config.file="/usr/local/promethues/prometheus.yml" &

netstat -napt | grep prometheus			#查看服务是否启动 端口为9090
或
lsof -i:9090

④ 浏览器中进行访问测试

http://192.168.80.10:9090

⑤ 查看 Status 中的 Targets 项。可以看到默认监控的 localhost 也就是本机。

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⑥ 监控接口：通过http://服务器IP:9090/metrics可以查看监控的数据

4.3 普罗米修斯的 web 页面操作

① 查看cpu的运行状态（首页搜索栏中输入process_cpu_seconds_total）

② 点击 Graph 选项

4.4 监控远程 Linux 主机

① 在远程linux主机（被监控端agent1）上安装 node_exporter 组件，我这边直接上传。
官网下载地址为：https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.2.2/node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz

cd /opt/
tar zxvf node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/
mv node_exporter-1.2.2.linux-amd64/ node_exporter

② 启动 node_exporter 程序

cd node_exporter/
nohup /usr/local/node_exporter/node_exporter &		#永久运行并在后台运行
netstat -natp | grep :9100							#查看端口占用情况  

扩展: nohup命令:如果把启动node_exporter的终端给关闭，那么进程也会随之关闭。nohup命令会帮你解决这个问题。

③ 使用http协议+9100端口收集Linux主机信息
通过浏览器访问：http://192.168.80.30:9100/metrics 就可以看到 node_exporter 在被监控端手机的监控信息

④ 在 Prometheus 服务器的配置文件中添加被监控机器的配置段

vim /usr/local/promethues/prometheus.yml

##添加以下配置项
  - job_name: "agent1"
    static_configs:
      - targets: ["192.168.80.30:9100"]

⑤ 重新启动prometheus监控系统

pkill prometheus
lsof -i:9090
cd /usr/local/promethues/
./prometheus --config.file="/usr/local/promethues/prometheus.yml" &
lsof -i:9090

⑥ 重新回到普罗米修斯web端查看 Status 中的 Targets 项，可以看到被监控端 node_exporter 了，并且状态为 up。

4.5 远程监控 mysql 数据库

① 在被监控端服务器上安装 mysqld_exporter 组件，我这边直接上传。
官方下载地址为：https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.13.0/mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz

cd /opt/
tar zxvf mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/
mv mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64/ mysqld_exporter

② 节省时间安装 mariadb 数据库

yum install mariadb\\* -y

③ 开启并设置为开机自启，然后登录 mysql

④ 创建 mysql 账号帮刷新权限用于收集数据

grant select,replication client,process ON *.* to 'mysql_monitor'@'localhost' identified by 'abc123';
账号为：mysql_monitor
密码为：abc123

flush privileges;
exit

⑤ 在mysql_exporter 组件中创建配置文件，配置 mysql 信息

vim /usr/local/mysqld_exporter/.my.cnf

[client]
user=mysql_monitor
password=abc123

⑥ 启动 mysql_exporter 组件

cd mysqld_exporter/
./mysqld_exporter --config.my-cnf=/usr/local/mysqld_exporter/.my.cnf &

⑦ 回到 prometheus 服务器的配置文件里添加被监控的 mariadb 的配置段

vim /usr/local/promethues/prometheus.yml
## 添加下面三行
  - job_name: 'agent1_mariadb'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.80.30:9104']

⑧ 改完配置文件后,重启服务

pkill prometheus
lsof -i:9090
./prometheus --config.file="/usr/local/promethues/prometheus.yml" &
lsof -i:9090

⑨ 回到web管理界面 --》点Status --》点Targets --》可以看到监控mariadb了

⑩ 查看 mysql 线程连接
搜索栏中输入：mysql_global_status_threads_connected 进行查看

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五、Grafana可视化图形工具

5.1 什么是Grafana

Grafana是一个开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据分析，查询，然后进行可视化的展示,并能实现报警。

5.2 使用Grafana连接Prometheus

① 在grafana服务器上安装 grafana，我这边之前下载过，直接上传
官方下载地址:https://grafana.com/grafana/download

cd /opt/
rz -E
rpm -ivh grafana-5.3.4-1.x86_64.rpm 
systemctl start grafana-server
systemctl enable grafana-server
lsof -i:3000

② 通过浏览器访问 http:// grafana服务器IP:3000就到了登录界面,使用默认的admin用户,admin密码就可以登陆了

③ 重新修改密码为：abc123

④ 把 prometheus 服务器收集的数据做为一个数据源添加到 grafana,让 grafana 可以得到 prometheus 的数据

部分选项解释
Auth项：公网传输数据加密与验证用的，我们这边暂时不需要设置
Advanced HTTP Settings项：15秒获取一次数据，GET方式

⑤ 为添加好的数据源做图形显示（查看被监控端1分钟、5分钟和15分钟的负载情况）






⑥ 匹配条件显示（根据IP或普罗米修斯里面设置的job）

5.3 Grafana图形显示MySQL监控数据

① 在 grafana 上修改配置文件,并下载安装mysql监控的 dashboard（包含相关json文件，这些json文件可以看作是开发人员开发的一个监控模板)，我这边直接上传。
官方下载网址: https://github.com/percona/grafana-dashboards

vim /etc/grafana/grafana.ini

[dashboards.json] 
enabled = true 
path = /var/lib/grafana/dashboards


git clone https://github.com/percona/grafana-dashboards.git

② 下载json模板并上传到 grafana 服务器后解压缩
参考网址: https://github.com/percona/grafana-dashboards

unzip grafana-dashboards-main.zip

③ 复制到/var/lib/grafana目录下并改名，然后重启服务

cp -r grafana-dashboards-1.17.4/ /usr/lib/grafana/
systemctl restart grafana-server.service 

④ 把下载压缩包在本地解压

⑤ 在grafana图形界面导入相关json文件

⑥ 点import导入后,报prometheus数据源找不到,因为这些json文件里默认要找的就是叫Prometheus的数据源，但我们前面建立的数据源却是叫 prometheus_data ，修改之前数据源的名称即可。

⑦ 修改完数据源名称后再次查看


⑧ 数据展示完成（过段时间再看，加载完成就会数据显示了）

六、 Grafana+onealert报警

prometheus报警需要使用alertmanager这个组件，而且报警规则需要手动编写(对运维来说不友好)。所以我这里选用grafana+onealert报警。
注意: 实现报警前把所有机器时间同步再检查一遍.

再次所有服务器同步时间

6.1 注册账号并获取key

② 先在onealert里添加grafana应用，需要先申请onealert账号。
官方网站：https://caweb.aiops.com/#/

③ 在新建应用中找到 grafana 应用 ，填好名字后保存获取应用key

然后可以看到配置步骤

6.2 配置通知策略

① 在 Grafana 中创建 Notification channel，选择类型为 Webhook；
a. 将第一步中生成的Webhook URL填入Webhook settings Url；

URL格式：
http://api.aiops.com/alert/api/event/grafana/v1/4065f3ce446841ca859d41c675286833/

b. Http Method选择POST；
c. Send Test&Save；

6.3 将配置的Webhook Notification Channel添加到Grafana Alert中

① 选择我们之前创建的cpu监控，点击Edit进行编辑

② 填写name 和 IS above

③ 现在发送的对象和发送的信息

④ 保存并自定义个名字

6.4 CPU告警测试

⑤ 现在可以去设置一个报警来测试了(这里以我们前面加的cpu负载监控来做测试)
在被监控端的agent执行测试命令cat /dev/urandom | md5sum

⑥ 等待一会，可以看到grafana监控页面CPU负载超过0.5了

⑦ 这个时候会收到邮件提示

七、总结报警不成功的可能原因

1. 各服务器之间时间不同步，这样时序数据会出问题，也会造成报警出问题
2. 必须写通知内容，留空内容是不会发报警的
3. 修改完报警配置后，记得要点右上角的保存
4. 保存配置后，需要由OK状态变为alerting状态才会报警(也就是说，你配置保存后，就已经是alerting状态是不会报警的)
5. grafana与onealert通信有问题