从零开始搭建Prometheus自动监控报警系统 |
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从零开始搭建Prometheus自动监控报警系统
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从零搭建Prometheus监控报警系统
什么是Prometheus?
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。 Prometheus的特点 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。 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。 可以通过中间网关进行时序列数据推送。 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，比如Grafana等。官网地址：https://prometheus.io/ 架构图
Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。 服务过程 Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。 Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。 Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。 PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。 Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。 三大套件 Server 主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。 Alertmanager 警告管理器，用来进行报警。 Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关。 本飞猪教程内容简介 1.演示安装Prometheus Server 2.演示通过golang和node-exporter提供metrics接口 3.演示pushgateway的使用 4.演示grafana的使用 5.演示alertmanager的使用 安装准备这里我的服务器IP是10.211.55.25，登入，建立相应文件夹 mkdir -p /home/chenqionghe/promethues mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/server mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/client touch /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml chmod 777 /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml下面开始三大套件的学习 一.安装Prometheus Server通过docker方式 首先创建一个配置文件/home/chenqionghe/test/prometheus/prometheus.yml 挂载之前需要改变文件权限为777，要不会引起修改宿主机上的文件内容不同步的问题 global: scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。 external_labels: monitor: 'codelab-monitor' # 这里表示抓取对象的配置 scrape_configs: #这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签 - job_name: 'prometheus' scrape_interval: 5s # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒 static_configs: - targets: ['localhost:9090']运行 docker rm -f prometheus docker run --name=prometheus -d \ -p 9090:9090 \ -v /home/chenqionghe/promethues/server/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ -v /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml:/etc/prometheus/rules.yml \ prom/prometheus:v2.7.2 \ --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \ --web.enable-lifecycle启动时加上--web.enable-lifecycle启用远程热加载配置文件 调用指令是curl -X POST http://localhost:9090/-/reload 访问http://10.211.55.25:9090
我们会看到如下l界面
访问http://10.211.55.25:9090/metrics
我们配置了9090端口，默认prometheus会抓取自己的/metrics接口
在Graph选项已经可以看到监控的数据
运行3个示例metrics接口 ./random -listen-address=:8080 & ./random -listen-address=:8081 & ./random -listen-address=:8082 & 2.通过node exporter提供metrics docker run -d \ --name=node-exporter \ -p 9100:9100 \ prom/node-exporter然后把这两些接口再次配置到prometheus.yml, 重新载入配置curl -X POST http://localhost:9090/-/reload global: scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。 external_labels: monitor: 'codelab-monitor' rule_files: #- 'prometheus.rules' # 这里表示抓取对象的配置 scrape_configs: #这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签 - job_name: 'prometheus' - job_name: 'prometheus' scrape_interval: 5s # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒 static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - targets: ['http://10.211.55.25:8080', 'http://10.211.55.25:8081','http://10.211.55.25:8082'] labels: group: 'client-golang' - targets: ['http://10.211.55.25:9100'] labels: group: 'client-node-exporter'可以看到接口都生效了
pushgateway是为了允许临时作业和批处理作业向普罗米修斯公开他们的指标。 由于这类作业的存在时间可能不够长, 无法抓取到, 因此它们可以将指标推送到推网关中。 Prometheus采集数据是用的pull也就是拉模型，这从我们刚才设置的5秒参数就能看出来。但是有些数据并不适合采用这样的方式，对这样的数据可以使用Push Gateway服务。 它就相当于一个缓存，当数据采集完成之后，就上传到这里，由Prometheus稍后再pull过来。 我们来试一下，首先启动Push Gateway mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/pushgateway cd !$ docker run -d -p 9091:9091 --name pushgateway prom/pushgateway访问http://10.211.55.25:9091 可以看到pushgateway已经运行起来了
接下来我们就可以往pushgateway推送数据了，prometheus提供了多种语言的sdk，最简单的方式就是通过shell 推送一个指标 echo "cqh_metric 100" | curl --data-binary @- http://ubuntu-linux:9091/metrics/job/cqh 推送多个指标 cat 黄-红，触发了报警
然后我们再来看看提供的webhook接口，这里的接口我是用的golang写的，接到数据后将body内容报警到钉钉
钉钉收到报警内容如下
到这里，从零开始搭建Prometheus实现自动监控报警就说介绍完了，一条龙服务，自动抓取接口+自动报警+优雅的图表展示，你还在等什么，赶紧high起来！ |
prometheus还提供了各种exporter工具，感兴趣小伙伴可以去研究一下
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