自动化监控系统Prometheus&Grafana

Prometheus 算是一个全能型选手，原生支持容器监控，当然监控传统应用也不是吃干饭的，所以就是容器和非容器他都支持，所有的监控系统都具备这个流程，数据采集→数据处理→数据存储→数据展示→告警

Prometheus 特点展开目录

多维数据模型：由度量名称和键值对标识的时间序列数据
PromSQL: — 种灵活的查询语言，可以利用多维数据完成复杂的查询
不依赖分布式存储，单个服务器节点可直接工作
基于 HTTP 的 pull 方式釆集时间序列数据
推送时间序列数据通过 PushGateway 组件支持
通过服务发现或静态配罝发现目标
多种图形模式及仪表盘支持 (grafana)

Prometheus 组成与架构展

在这里插入图片描述

名称	说明
Prometheus Server	收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口
Push Gateway	短期存储指标数据，主要用于临时性任务
Exporters	采集已有的三方服务监控指标并暴露 metrics
Alertmanager	告警
Web UI	简单的 WEB 控制台

集成了数据的采集，处理，存储，展示，告警一系列流程都已经具备了

数据模型

Prometheus 将所有数据存储为时间序列，具有相同度量名称以及标签属于同个指标，也就是说 Prometheus 从数据源拿到数据之后都会存到内置的 TSDB 中，这里存储的就是时间序列数据，它存储的数据会有一个度量名称，譬如你现在监控一个 nginx，首先你要给他起个名字，这个名称也就是度量名，还会有 N 个标签，你可以理解名称为表名，标签为字段，所以，每个时间序列都由度量标准名称和一组键值对 (也称为标签) 唯一标识。
时间序列的格式是这样的，
< metricename > { < labelname >=< labelvalue >,…}
metrice name 指的就是度量标准名称，label name 也就是标签名，这个标签可以有多个，例子
jvm_memory_max_bytes{area="heap",id="Eden Space",}
这个度量名称为 jvm_memory_max_bytes，后面是两个标签，和他们各对应的值，当然你还可以继续指定标签，你指定的标签越多查询的维度就越多。

指标类型

类型名称	说明
Counter	递增计数器，适合收集接口请求次数
Guage	可以任意变化的数值，适用 CPU 使用率
Summary	与 Histogram 类型类似

任务和实例展开目录

实例指的就是你可以抓取的目标target，这个会在 Prometheus 配置文件中体现，任务是具有相同目标的实例集合，你可以理解为是一个组(比如，订单服务多台实例机器，可以放入一个任务里，分多个实例target抓取)

Prometheus 部署

借助docker来安装，新建目录docker-monitor，在里面创建文件docker-compose.yml，内容如下：

version: "3"
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.4.3
    container_name: 'prometheus'
    volumes:
    - ./prometheus/:/etc/prometheus/    #映射prometheus的配置文件
    - /etc/localtime:/etc/localtime:ro  #同步容器与宿主机的时间，这个非常重要，如果时间不一致，会导致prometheus抓不到数据
    ports:
    - '9090:9090'

监控web应用性能指标

在docker-monitor目录下新增prometheus目录，在里面创建prometheus配置文件prometheus.yml，内容如下：

global:  #全局配置
  scrape_interval:   15s  #全局定时任务抓取性能数据间隔

scrape_configs:  #抓取性能数据任务配置
- job_name:       'mall-order'  #抓取订单服务性能指标数据任务，一个job下可以配置多个抓紧的targets，比如订单服务多个实例机器
  scrape_interval: 10s  #每10s抓取一次
  metrics_path: '/actuator/prometheus'  #抓取的数据url
  static_configs:
  - targets: ['192.168.31.60:8844']  #抓取的服务器地址
    labels:
      application: 'mall-order-label'  #抓取任务标签
  #- targets: ['192.168.31.60:8844']  #依次向下加   
  #  labels:
  #    application: 'mall-order-label'  #抓取任务标签

- job_name: 'prometheus'  #抓取prometheus自身性能指标数据任务
  scrape_interval: 5s
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9090']

在docker-monitor目录下执行如下命令启动prometheus

docker-compose up -d

在浏览器访问prometheus：http://192.168.31.60:9090，如下图所示：
在这里插入图片描述
点击Status下拉，选中Targets，界面如下：

这里显示了在prometheus里配置的两个抓取任务，不过 mall-order任务是失败的，state是down，接下来我们需要配置下 mall-order服务才能让prometheus抓取数据。
首先需要在tulingmall-order服务下增加pom依赖，如下：

<!-- 开启springboot的应用监控 -->
<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- 增加prometheus整合 -->
<dependency>
   <groupId>io.micrometer</groupId>
   <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

还需要在 mall-order服务的配置文件里增加开启springboot admin监控的配置，如下：

management: #开启SpringBoot Admin的监控
  endpoints:
    promethus:
      enable: true
    web:
      exposure:
        include: '*'
  endpoint:
    health:
      show-details: always

重启 mall-order服务，刷新prometheus页面，如下所示：
在这里插入图片描述
点击 mall-order下面的prometheus链接：http://192.168.31.60:8844/actuator/prometheus，会打开order服务对外暴露的性能指标数据，如下图：

拿其中一个指标举例：jvm_threads_states_threads{state=“runnable”,} 13.0，这代表jvm_threads_states_threads这个度量指标，其中state等于runnable的数据有13条
我们点prometheus页面的Graph链接，进入指标查询页面可以查询相关指标，如下：
在这里插入图片描述
将度量指标输入查询框，点击Execute按钮，如下：

点击Execute按钮下的Graph链接可以查看指标对应的图标，如下：

以上是prometheus自带的指标查询界面，但是太简陋，一般我们都是使用grafana图形展示工具配合prometheus一起使用

Grafana 部署

先用docker来安装下grafana，在上面的docker-compose.yml文件里加入grafana的安装配置，如下所示：

version: "3"
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.4.3
    container_name: 'prometheus'
    volumes:
    - ./prometheus/:/etc/prometheus/    #映射prometheus的配置文件
    - /etc/localtime:/etc/localtime:ro  #同步容器与宿主机的时间，这个非常重要，如果时间不一致，会导致prometheus抓不到数据
    ports:
    - '9090:9090'
  grafana:  
    image: grafana/grafana:5.2.4
    container_name: 'grafana'
    ports:  
    - '3000:3000'
    volumes: 
    - ./grafana/config/grafana.ini:/etc/grafana/grafana.ini  #grafana报警邮件配置
    - ./grafana/provisioning/:/etc/grafana/provisioning/  #配置grafana的prometheus数据源
    - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
    env_file:
    - ./grafana/config.monitoring  #grafana登录配置
    depends_on:
    - prometheus  #grafana需要在prometheus之后启动

在docker-monitor目录下新增grafana目录，在里面创建文件config.monitoring，内容如下：

GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=password  #grafana管理界面的登录用户密码，用户名是admin
GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false  #grafana管理界面是否允许注册，默认不允许

在grafana目录下创建目录provisioning，在里面创建datasources目录，在datasources目录里新建文件datasource.yml，内容如下：

# config file version
apiVersion: 1

deleteDatasources:  #如果之前存在name为Prometheus，orgId为1的数据源先删除
- name: Prometheus
  orgId: 1

datasources:  #配置Prometheus的数据源
- name: Prometheus
  type: prometheus
  access: proxy
  orgId: 1
  url: http://prometheus:9090  #在相同的docker compose下，可以直接用prometheus服务名直接访问
  basicAuth: false
  isDefault: true
  version: 1
  editable: true

在grafana目录下创建目录config，在里面创建文件grafana.ini，内容如下：

#################################### SMTP / Emailing ##########################
# 配置邮件服务器
[smtp]
enabled = true
# 发件服务器
host = smtp.qq.com:465
# smtp账号
user = 135*****[email protected]
# smtp 授权码
password = fyjucfwgwjadgfdj
# 发信邮箱
from_address = 135*****[email protected]
# 发信人
from_name = yuyang

授权码在qq邮箱设置中获取
在这里插入图片描述

用docker compose启动grafana，访问grafana页面：http://192.168.31.60:3000，用户名为admin，密码为password，如下：
在这里插入图片描述
登录进去首页如下：

点击左边的加号并import一个我们事先准备好的可视化指标文件web-dashboard.json(文件在本节课的课程资料里，都是些运维的指标，网上可以找现成的)

导入web-dashboard.json后在页面上选择Prometheus，点击import按钮之后页面显示如下(有可能没有任何数据)：
在这里插入图片描述

写一个监控指标报警示例，比如系统报错5XX达到一定程度就报警发邮件通知：

点击Errors面板选择Edit，进入到Errors指标的详细面板，如下：
在这里插入图片描述
点击下图所示新增报警渠道：

然后选择邮件报警，也可以选择webhook方式配置一个报警通知的http调用接口，这个可以间接实现所有的通知方式，如下：

最后点击save按钮保存
进入Errors详细页面，配置alert报警，有如下几个地方需要配置，如图所示：
在这里插入图片描述

报警邮件如下所示：