使用 docker 搭建 granfana+prometheus 监控平台监控测试服务器资源

2023-11-10 22:56:28

互联网发展的今天，人们对互联网产品的用户体验要求也越来越高，企业为了能提供更优质的用户体验，就会绞尽脑汁想尽各种办法。而对于服务器的资源监控，搭建一个资源监控平台，就是一个很好的维护优质服务的保障平台。利用监控平台，监控服务器资源的使用情况，实时查看用户在使用企业产品服务时，基础支撑能力情况，发现监控异常，能够第一时间做出相应的调整决策，从而保障提供用户优质体验。《测试面试宝典》

今天，就给大家讲解一种基于目前企业普遍使用的技术，快速搭建一个非常前沿、高大上的监控平台：docker + grafana + prometheus

docker

docker 相信大家都已经在用了，因为现在大多企业中都在用。使用它来搭建环境，相比传统方式，速度要快非常非常多，同时，服务运行起来后，对资源的消耗也少很多，而且还能方便对各种服务进行定向扩容。而它的安装也非常的简单，准备一台 Linux 机器，如 CentOS7，只需要执行两个命令，就可以安装成功。

注意：下面没有特别说明，默认 Linux 机器防火墙是关闭的；Linux 机器与被测服务器网络是通的。

  # centos7 安装docker 
# 安装依赖
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

#安装docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

# 设置开机启动
systemctl enable docker

prometheus

Prometheus 是一套开源的监控 + 预警 + 时间序列数据库的组合，现在越来越多的公司或组织开始采用 Prometheus，现在常见的 kubernetes 容器管理系统，也会搭配 Prometheus 来进行监控。

Prometheus 本身不具备收集监控数据功能，需要使用 http 接口来获取不同的 export 收集的数据，存储到时序数据库中。

使用 docker 方式安装 Prometheus 非常的简单

  # 下载Prometheus镜像
docker pull prom/prometheus

# 创建Prometheus容器
docker run -itd --name=docker_prometheus --restart=always -p 9090:9090 prom/prometheus

容器创建成功后，即可通过浏览器访问 http://prometheus 机器 ip:9090 查看

grafana

Grafana 是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据库查询后可视化的展示，并及时通知。官方提供了非常多的可视化模板，根据不同的数据源，选择不同的插件或模板即可。

使用 docker 安装，也是非常非常简单

  # 下载镜像
docker pull grafana/grafana

# 创建容器
docker run -itd --name=grafana \
	--restart=always \
	-p 3000:3000 \
	-v $PWD/grafana-storage:/var/lib/grafana \
	grafana/grafana

容器创建成功后，即可通过浏览器访问 http://grafana 机器 ip:3000，默认账号密码都是：admin

node_export

node_export 是 Prometheus 的一个 export，主要是用来收集服务器硬件资源使用情况的。所以这个往往会部署再被监控的服务器上。即：grafana、Prometheus 会独立部署在一台机器上，node_export 则被部署在被监控的服务器上，收集被监控的服务器资源数据，给 Prometheus，然后再通过 grafana 展示出来。

node_export 部署在被监控的服务器上，可以根据服务器的实际情况，选择直接安装，还是用 docker 安装。

服务器上直接安装 node_export

首先，用浏览器访问：https://github.com/prometheus/node_exporter/releases 这里能获得 node_export 所有的发布版本，可以根据自己服务器的实际情况，选择要下载的包
下载包后，上传到被监控的服务器上，解压
进入解压文件夹，直接启动 ./node_exporter

服务器上用 docker 安装 node_export

  # 下载镜像
docker pull prom/node-exporter

# 创建容器
docker run -itd --name=node-exporter \
	--restart=always \
	-p 9100:9100  \
	-v "/proc:/host/proc:ro" \
	-v "/sys:/host/sys:ro" \
	-v "/:/rootfs:ro" \
	prom/node-exporter

node-exporter 部署启动好了后，在服务器的防火墙上开放 9100 端口，则可以通过浏览器访问 http://服务器 ip:9100/metrics 查看监控收集的数据。

配置 Prometheus+node_exporter

prometheus 本身没有数据收集功能，需要用 node_exporter 收集，他们俩之间如何连接在一起呢？这就要修改 Prometheus 的配置文件，这个文件在 Prometheus 容器的
/etc/prometheus/prometheus.yml

  # 从Prometheus容器中拷贝配置文件到宿主机
docker cp docker_prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml $PWD

修改 prometheus.yml 文件

  vim prometheus.yml


scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          instance: prometheus
 
  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['被监控的服务器ip:9100']
        labels:
          instance: localhost

注意：yml 文件的编辑，注意格式；想添加多个监控服务器时，可以在中括号中，用逗号分隔写多个

  # 把修改后的Prometheus配置文件拷贝到容器中
docker cp $PWD/prometheus.yml docker_prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml

重启 Prometheus 容器

  docker restart docker_prometheus

配置 Grafana+Prometheus

现在，万事俱备，只欠东风了，只需要配置 grafana+prometheus 就能看到监控结果了。

用浏览器访问 http://grafana 机器 ip:3000 登录用户密码：admin

登录后，在首页，选择 "Add your first data source"

选择 Prometheus，填写相关信息

点击 back 按钮，回到首页

再点击 import

输入 12884，点击 load

再页面底部，Prometheus 数据库下拉框中，选择自己添加的数据源的名称，点击 import 按钮，所有工作就都完成。《测试面试宝典》

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