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Prometheus监控系统(1)安装与配置详细教程

发布:TangLu2019-6-13 23:35分类: Prometheus 标签: Prometheus 普罗米修斯

一、Prometheus是什么

Prometheus中文发音为普罗米修斯,它通过多种数学算法实现强大的监控需求,并且原生支持K8S的服务发现,能监控容器的动态变化。结合Grafana绘出漂亮图形,最终使用alertmanager或Grafana实现报警。它与其他监控相比有以下主要优势:数据格式是Key/Value形式,简单、速度快;监控数据的精细程度是绝对的领先,达到秒级(但正因为数据采集精度高,对磁盘消耗大,存在性能瓶颈,而且不支持集群,但可以通过联邦能力进行扩展);不依赖分布式存储,数据直接保存在本地,可以不需要额外的数据库配置。但是如果对历史数据有较高要求,可以结合OpenTSDB;周边插件丰富,如果对监控要求不是特别严格的话,默认的几个成品插件已经足够使用;本身基于数学计算模型,有大量的函数可用,可以实现很复杂的监控(所以学习成本高,需要有一定数学思维,独有的数学命令行很难入门);可以嵌入很多开源工具的内部去进行监控,数据更可信。


二、Prometheus的主要组件

1、服务端

Prometheus服务端以一个进程方式启动,如果不考虑参数和后台运行的话,只需要解压安装包之后运行./prometheus脚本即可启动,程序默认监听在9090端口。每次采集到的数据叫做metrics。这些采集到的数据会先存放在内存中,然后定期再写入硬盘,如果服务重新启动的话会将硬盘数据写回到内存中,所以对内存有一定消耗。Prometheus不需要重视历史数据,所以默认只会保留15天的数据。


2、客户端

Prometheus客户端分为pull和push两种方式。如果是pull形式的话则是服务端主动向客户端拉取数据,这样需要客户端上安装exporters(导出器)作为守护进程,官网上也提供了很多exporters可以下载使用,比如使用最多的node_exporters,几乎把系统自身相关数据全部采集了,非常全面,node_exporter默认监听9100端口

如果是push形式的话客户端需要安装pushgateway插件,然后运需要运维人员用脚本把监控数据组织成键值形式提交给pushgateway,再由它提交给服务端。它适合于现有exporters无法满足需求时,自己灵活定制。


3、metrics主要数据类型

· Gauges:最简单、使用最多的指标,获取一个返回值,这个返回值没有变化规律,不能肯定它一定是增长或是减少的状态,采集回来是多少就是多少。比如硬盘容量、CPU内存使用率都适合使用Gauges数据类型

· Counters:计数器。数据从0开始累计,理想状态下应该是永远增长或者是不变。适合统计机器开机时间、HTTP访问量

· Histograms:和summary一样属于高级指标,用于统计数据的分布情况。比如最小值、最大值、中间值。这个类型不太好理解,比如说统计一天的日志,大部分用户响应时间都是正常的,只有少量用户异常,如果这个时候取平均值的话,这少量用户的异常情况就会被掩盖过去,而Histograms可以分别统计出全部用户的响应时间,比如0-1秒的用户有多少、1-2秒的用户有多少(其实有点像Kibana)


三、Prometheus服务端安装部署

1、到官网http://prometheus.io下载安装包


2、解压安装包后获得主配置文件prometheus.yml,下面介绍一些需要修改的主要配置,标签部分内容不是必须的,可以了解

#Prometheus全局配置
global:
  scrape_interval: 15s  #采集数据间隔,默认15秒。该配置可配置在每个job_name中
  evaluation_interval: 15s  #监控规则评估频率,比如设置了当内存使用大于70%发出报警的规则,然后每15秒来执行一次这个规则

#Prometheus告警设置
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

#监控配置
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus-server'  #定义一个监控组,其下可以有多个实例配置
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']  #节点的地址,可以写多个地址

  - job_name: 'www_server'  #定义另一个监控组
    static_configs:
    - targets: ['10.160.2.107:9100','192.168.1.100:9100']  #组内多个被监控主机
      labels:  #自定义标签,可以通过标签对查询数据进行分组管理
        idc:beijing  #将上面2个主机打上idc标签,值为beijing
#   params:  #过滤器
#     collect[]:
#       - cpu #只采集CPU数据

#使用正则替换标签
#  - job_name: 'mysql_node'
#    static_configs:
#    - targets: ['10.160.2.110:9100','192.168.1.111:9100']
#    metric_relable_configs:  #通过正则重命名标签
#    - action: replace  #replace替换是默认动作。此外还有keep(只参加匹配标签的实例)、drop(不采集匹配正则的实例)、labelkeep\labeldrop(对标签进行过滤处理而非实例)等动作
#      source_labels: ['job']  #原标签,job是默认就会产生的标签,这里job标签的值是node
#      regex: (.*)  #正则匹配,这里匹配job标签内的内容,也就是node
#      replacement: beijing  #替换成什么内容,如果写$1就是将正则里的内容拿过来
#      target_label: idc  #把替换到的内容赋值给idc标签
#    - action: labeldrop  #删除标签
#      regex: job  #把原有的job标签删除不显示

3、在运行./prometheus脚本之前可以进行一次配置文件检查

protool check config prometheus.yml


4、配置文件检查没有问题后就可以启动服务了,服务默认监听在9090端口。如果不加任何参数,监控数据会存放在/usr/local/prometheus/data下,那些一长串一长串的文件夹都是已经写入到磁盘中的历史数据。写入磁盘前的数据是放在内存中的,如果发生断电等情况就会使用硬盘中的数据进行恢复。下面是一些Prometheus脚本常用选项

prometheus --config.file="/usr/local/prometheus-2.16.0.linux-amd64/prometheus.yml" --web.listen-address="0.0.0.0:9090" --storage.tsdb.path="/data/prometheus" --storage.tsdb.retention.time=15d --web.enable-lifecycle &

# --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml"  #指定配置文件路径
# --web.listen-address="0.0.0.0:9090"  #指定服务端口
# --storage.tsdb.path="/data/prometheus"  #指定数据存储路径
# --storage.tsdb.retention.time=15d  #数据保留时间
# --collector.systemd #开启systemd的服务状态监控,开启后在WEB上可以看到多出相关监控项
# --collector.systemd.unit-whitelist=(sshd|nginx).service  #对systemd具体要监控的服务名
# --web.enable-lifecycle  #开启热加载配置


两种热加载方式,一个是直接用kill命令发送HUP信号,一个是开启web.enable-lifecycle选项后使用curl命令

kill -HUP `pidof prometheus`
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload


5、通过浏览器访问9090端口可以进入到Prometheus WEB管理界面。如下图就是查看已经监控的节点列表

prometheus2.png


6、在进行数据查询时有一个统一的查询语法,根据metric_name指标名称和label标签进行过滤和聚合

#语法:<metric name>{<labelname>=<lablevalue>,...}[time]  
http_requests_total{environment=~"staging|testing|development",method!="GET"}
# labelname=value  #选择标签满足表达式定义的时间序列
# labelname!=value  #根据标签匹配排除时间序列
# labelname=~regx  #选择标签符合正则表达式定义的时间序列
# labelname!~regx  #排除符合正则表达式定义的时间序列

http_request_total{}[5m]  #选择最近5分钟内的所有样本数据,还支持s,h,d,w,y等单位
http_request_total{}[1d] offset 1d  #区间向量表达式是以当前时间为基准,如果想查询昨天一天的区间数据可以使用位移操作offset
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