day46-prometheus安装与介绍

今日学习目标:

• 能够安装prometheus服务器

• 能够通过安装node_exporter监控远程linux

• 能够通过安装mysqld_exporter监控远程mysql数据库

• 能够安装grafana

• 能够在grafana添加prometheus数据源

• 能够在grafana添加监控cpu负载的图形

• 能够在grafana图形显示mysql监控数据

• 能够通过grafana+onealert实现报警

普罗米修斯

Prometheus(由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合。适合监控容器平台。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动了prometheus的发展。

https://prometheus.io/docs/introduction/overview/

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数据库分类:

• 关系型 mysql,oracle,sql server,sybase,db2,access等
• 非关系型(nosql)
  • key-value memcache redis etcd
  • 文档型 mongodb elasticsearch
  • 列式 hbase
  • 时序 prometheus
  • 图形数据库

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

时间序列数据库的主要优点:

• 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IO

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)

Prometheus的主要特征有:

1. 多维度数据模型

2. 灵活的查询语言

3. 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的

4. 以HTTP方式，通过pull模型拉去时间序列数据

5. 也可以通过中间网关支持push模型

6. 通过服务发现或者静态配置, 来发现目标服务对象

7. 支持多种多样的图表和界面展示

普罗米修斯原理架构图

实验环境准备

1. 静态ip(要求能上外网)

2. 主机名

各自配置好主机名
# hostnamectl set-hostname --static server.cluster.com
三台都互相绑定IP与主机名
# vim /etc/hosts			
10.1.1.13  server.cluster.com
10.1.1.14  agent1.cluster.com
10.1.1.15  grafana.cluster.com

3. 时间同步(时间同步一定要确认一下)

# systemctl restart ntpd
# systemctl enable ntpd

4. 关闭防火墙,selinux

# systemctl stop firewalld
# systemctl disable firewalld
# iptables -F

安装prometheus

从 https://prometheus.io/download/ 下载相应版本，安装到服务器上

官网提供的是二进制版，解压就能用，不需要编译

[root@server ~]# tar xf prometheus-2.5.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
[root@server ~]# mv /usr/local/prometheus-2.5.0.linux-amd64/ /usr/local/prometheus

直接使用默认配置文件启动
[root@server ~]# /usr/local/prometheus/prometheus --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml" &


确认端口(9090)
[root@server ~]# lsof -i:9090

prometheus界面

通过浏览器访问http://服务器IP:9090就可以访问到prometheus的主界面

默认只监控了本机一台，点Status --》点Targets --》可以看到只监控了本机

通过http://服务器IP:9090/metrics可以查看到监控的数据

在web主界面可以通过关键字查询监控项

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

下载地址: https://prometheus.io/download/

[root@agent1 ~]# tar xf node_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
[root@agent1 ~]# mv /usr/local/node_exporter-0.16.0.linux-amd64/ /usr/local/node_exporter

里面就一个启动命令node_exporter,可以直接使用此命令启动
[root@agent1 ~]# ls /usr/local/node_exporter/
LICENSE  node_exporter  NOTICE
[root@agent1 ~]# nohup /usr/local/node_exporter/node_exporter &	  

确认端口(9100)
[root@agent1 ~]# lsof -i:9100

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。

2, 通过浏览器访问http://被监控端IP:9100/metrics就可以查看到node_exporter在被监控端收集的监控信息

3, 回到prometheus服务器的配置文件里添加被监控机器的配置段

在主配置文件最后加上下面三行
[root@server ~]# vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
 - job_name: 'agent1'					# 取一个job名称来代表被监控的机器
   static_configs:
   - targets: ['10.1.1.14:9100']		# 这里改成被监控机器的IP，后面端口接9100

改完配置文件后,重启服务
[root@server ~]# pkill prometheus
[root@server ~]# lsof -i:9090			# 确认端口没有进程占用
[root@server ~]# /usr/local/prometheus/prometheus --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml" &
[root@server ~]# lsof -i:9090			# 确认端口被占用，说明重启成功

4，回到web管理界面 --》点Status --》点Targets --》可以看到多了一台监控目标

练习: 加上本机prometheus的监控

答: 在本机安装node_exporter，也使用上面的方式监控起来。

监控远程mysql

1,在被管理机agent1上安装mysqld_exporter组件

下载地址: https://prometheus.io/download/

安装mysqld_exporter组件
[root@agent1 ~]# tar xf mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
[root@agent1 ~]# mv /usr/local/mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64/ /usr/local/mysqld_exporter
[root@agent1 ~]# ls /usr/local/mysqld_exporter/
LICENSE  mysqld_exporter  NOTICE

安装mariadb数据库,并授权
[root@agent1 ~]# yum install mariadb-server -y
[root@agent1 ~]# systemctl restart mariadb
[root@agent1 ~]# systemctl enable mariadb
[root@agent1 ~]# mysql

MariaDB [(none)]> grant select,replication client,process ON *.* to 'mysql_monitor'@'localhost' identified by '123';
(注意:授权ip为localhost，因为不是prometheus服务器来直接找mariadb获取数据，而是prometheus服务器找mysql_exporter,mysql_exporter再找mariadb。所以这个localhost是指的mysql_exporter的IP)

MariaDB [(none)]> flush privileges;

MariaDB [(none)]> quit

创建一个mariadb配置文件，写上连接的用户名与密码(和上面的授权的用户名和密码要对应)
[root@agent1 ~]# vim /usr/local/mysqld_exporter/.my.cnf
[client]
user=mysql_monitor
password=123

启动mysqld_exporter
[root@agent1 ~]# nohup /usr/local/mysqld_exporter/mysqld_exporter --config.my-cnf=/usr/local/mysqld_exporter/.my.cnf &

确认端口(9104)
[root@agent1 ~]# lsof -i:9104

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

在主配置文件最后再加上下面三行
[root@server ~]# vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
 - job_name: 'agent1_mariadb'					# 取一个job名称来代表被监控的mariadb
   static_configs:
   - targets: ['10.1.1.14:9104']				# 这里改成被监控机器的IP，后面端口接9104


改完配置文件后,重启服务
[root@server ~]# pkill prometheus
[root@server ~]# lsof -i:9090
[root@server ~]# /usr/local/prometheus/prometheus --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml" &
[root@server ~]# lsof -i:9090

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

grafana

使用grafana连接prometheus

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。

网址: https://grafana.com/

1, 在grafana服务器上安装grafana

下载地址:https://grafana.com/grafana/download

我这里选择的rpm包，下载后直接rpm -ivh安装就OK
[root@grafana ~]# rpm -ivh /root/Desktop/grafana-5.3.4-1.x86_64.rpm 
启动服务
[root@grafana ~]# systemctl start grafana-server
[root@grafana ~]# systemctl enable grafana-server
确认端口(3000)
[root@grafana ~]# 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, 下面我们把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。

4, 然后为添加好的数据源做图形显示

5, 保存

6，最后在dashboard可以查看到

匹配条件显示

grafana图形显示mysql监控数据

根据上面的思路，我们可以将mysql_global_status_threads_connected这个metrics加到dashboard实现对mysql数据库的当前连接数的监控。

但是mysql需要监控的状态非常的多(mysql> show status得到的状态信息几乎都可以监控)，一个个的手动添加太累了。有没有类似zabbix里的模板那种概念呢?

答案是有的,需要开发人员开发出相应的json格式的模板,然后导入进去就可以了。那么问题来了,谁开发?

有这么几种途径:

• 如果公司有这方面的专业开发支持，就可以实现定制化的监控, 运维工程师配合就好
• 当然运维工程师也可以学习并实现这方面的开发
• 寻找别人开发好的开源项目

grafana-dashboards就是这样的开源项目

参考网址: https://github.com/percona/grafana-dashboards

1, 下载grafana-dashboards开源项目

下载方法:

# git clone https://github.com/percona/grafana-dashboards.git
学习完git与github相关课程后就明白了

因为github下载网速非常慢, 我这里已经下载好了共享给大家

2，在grafana图形界面导入相关json文件

3,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

那么请自行把原来的prometheus_data源改名为Prometheus即可(注意:第一个字母P是大写)

然后再回去刷新,就有数据了(如下图所示)

4,过段时间再看，就会有数据了(如下图所示)

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.

1,先在onealert里添加grafana应用(申请onealert账号在zabbix已经讲过)

2, 配置通知策略

3,在grafana增加通知通道

4，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)

5，保存后就可以测试了

如果agent1上的cpu负载还没有到0.5，你可以试试0.1,或者运行一些程序把agent1负载调大。最终能测试报警成功。

最终的邮件报警效果

测试mysql链接数报警

总结报警不成功的可能原因

• 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
• 必须写通知内容，留空内容是不会发报警的
• 修改完报警配置后，记得要点右上角的保存
• 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)
• grafana与onealert通信有问题

课外扩展

prometheus目前还在发展中，很多相应的监控都需要开发。但在官网的dashboard库中,也有一些官方和社区开发人员开发的dashboard可以直接拿来用。

地址为: https://grafana.com/grafana/dashboards

示例:

有兴趣的同学可以下载几个尝试一下(不一定版本兼容,如果不兼容，可多试几个不同版本)