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docker-compose简单部署prometheus+grafana及相关应用监控实现

网络视频监控系统 • 2022-12-11 • 随笔 • 阅读 29

docker-compose简单部署prometheus+grafana及相关应用监控实现,第1张

docker-compose简单部署prometheus+grafana及相关应用监控实现

目录

前言

一、Prometheus + Grafana部署

二、监控数据源配置

二、监控服务配置

三、监控报警配置

总结

前言

Prometheus：抓取metrics(指标)数据，然后进行存储

Grafana：提供各种模板或自定义界面展示数据

一、Prometheus + Grafana部署

  1. 创建docker-compose.yml

     version: '2'
        networks:
          monitor:
            driver: bridge
        #配置应用
        services:
          #监控服务
          prometheus:
            image: prom/prometheus
            container_name: prometheus
            hostname: prometheus
            restart: always
            volumes:
              - /mydata/pan/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
              - /mydata/pan/node_down/node_down.yml:/etc/prometheus/node_down.yml
            ports:
              - "9090:9090"
            networks:
              - monitor
          #报警插件
          alertmanager:
            image: prom/alertmanager
            container_name: alertmanager
            hostname: alertmanager
            restart: always
            volumes:
              - /mydata/pan/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
            ports:
              - "9093:9093"
            networks:
              - monitor
          #界面展示
          grafana:
            image: grafana/grafana
            container_name: grafana
            hostname: grafana
            restart: always
            ports:
              - "3000:3000"
            networks:
              - monitor
          #获取服务器信息
          node-exporter:
            image: quay.io/prometheus/node-exporter
            container_name: node-exporter
            hostname: node-exporter
            restart: always
            ports:
              - "9100:9100"
            networks:
              - monitor
          #监控docker容器服务
          cadvisor:
            image: google/cadvisor:latest
            container_name: cadvisor
            hostname: cadvisor
            restart: always
            volumes:
              - /:/rootfs:ro
              - /var/run:/var/run:rw
              - /sys:/sys:ro
              - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
            ports:
              - "8080:8080"
            networks:
              - monitor

  2. 创建alertmanager.yml，配置收发邮件邮箱

    global:
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'    #qq服务器
  smtp_from: 'xxxx@qq.com'      #发邮件的邮箱
  smtp_auth_username: 'xxxx@qq.com'   #发邮件的邮箱用户名，也就是你的邮箱
  smtp_auth_password: 'xxxxx'     #发邮件的邮箱密码
  smtp_require_tls: false      #不进行tls验证

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 10m
  receiver: live-monitoring

receivers:
  - name: 'live-monitoring'
    email_configs:
      - to: 'xxxx@qq.com'     #收邮件的邮箱

  3. 创建prometheus.yml

    global:
  scrape_interval:     15s # 设置间隔15s，默认1分钟.
  evaluation_interval: 15s # 每15秒评估一次规则， 默认1分钟.

#设置报警插件
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ['192.168.2.170:9093']
          # - alertmanager:9093

# 加载规则一次，并根据全局规则定期对其进行评估'evaluation_interval'.
rule_files:
  - "node_down.yml"
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# 监控配置:
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.2.170:9090']

  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.2.170:8080']

  - job_name: 'node'
    scrape_interval: 8s
    static_configs:
    - targets: ['192.168.2.170:9100']

  4. 添加报警规则 node_down.yml （node_down.yml为 prometheus targets 监控）

    groups:
  - name: node_down
    rules:
      - alert: InstanceDown
        expr: up == 0
        for: 1m
        labels:
          user: test
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"
          description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 1 minutes."

  5. 运行docker-compose

    #拉取镜像，创建容器运行
docker-compose up -d
#删除容器，停止运行
docker-compose down

  6. 查看运行结果及网址访问

    Promethus地址：http://192.168.2.170:9090/targets

    grafana地址：http://192.168.2.170:3000

    （第一次访问：账户密码均为 admin ，登陆后第一次可进行设置密码）

        

二、监控数据源配置

        打开grafana，创建数据源 promethus （按需可配置其他数据源，如mysql，Elasticsearch等）

        选择Prometheus 2.0 Stats

        填入promethus地址

        保存

二、监控服务配置

        grafana模板查看及下载地址：Grafana: The open observability platform | Grafana Labs

  1. 服务器监控（模板代号：8919）

    需监控的服务器上需安装node-exporter 
    version: '2'
networks:
  monitor:
    driver: bridge
services:
    node-exporter:
      image: quay.io/prometheus/node-exporter
      container_name: node-exporter
      hostname: node-exporter
      restart: always
      ports:
        - "9100:9100"
      networks:
        - monitor
    配置prometheus.yml文件，在targets中加入不同服务所在的ip:端口（端口为node-exporter的端口 
    scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    scrape_interval: 8s
    static_configs:
      - targets: ['192.168.2.170:9100','192.168.2.169:9100','192.168.1.69:9100']
    重启prometheus服务，访问http://192.168.2.170:9090/targets 查看是否正确运行

    效果如下



     
  2. docker监控（模板代号：193）

    需要在服务器上安装cadvisor服务
      
    version: '2'
networks:
  monitor:
    driver: bridge
services:
    cadvisor:
      image: google/cadvisor:latest
      container_name: cadvisor
      hostname: cadvisor
      restart: always
      volumes:
        - /:/rootfs:ro
        - /var/run:/var/run:rw
        - /sys:/sys:ro
        - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
      ports:
        - "8080:8080"
      networks:
        - monitor
    配置prometheus.yml文件，在targets中加入不同docker服务所在的ip:端口（端口为cadvisor的端口） 
    scrape_configs:
  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.2.170:8080','192.168.2.169:8080','192.168.1.69:8080']
    重启prometheus服务，访问http://192.168.2.170:9090/targets 查看是否正确运行


    打开grafana，选择docker监控模板，进行设置，添加筛选条件


    效果如下



     
  3. 监控springboot 项目（模板代号：4701）


    spirng项目pom中引入 相关依赖 
    
    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-actuator




    io.micrometer
    micrometer-registry-prometheus
    项目application文件中加入以下配置 
    spring:
  application:
    name: test
server:
  port: 11111    
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        # 将 Actuator 的 /actuator/prometheus 端点暴露出来
        include: 'prometheus'
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}
    注意：项目中若有家权限框架，请将路径/actuator/prometheus 加入白名单

    启动项目，控制台输出有以下内容即表示成功
      
    o.s.b.a.e.web.EndpointlinksResolver      : Exposing 1 endpoint(s) beneath base path '/actuator'
    配置prometheus.yml文件 
    scrape_configs:
  - job_name: '自定义名称'
      scrape_interval: 5s
      metrics_path: '/xxxx/actuator/prometheus'  #若项目中有配置server.servlet.context-path，则加上对应xxxx路径
      static_configs:
        - targets: ['192.168.1.69:18077','192.168.1.69:18078']
    重启prometheus服务，访问http://192.168.2.170:9090/targets 查看是否正确运行


    查看效果



     

  4. 监控mysql（模板代号：7362）

         在需监控mysql的服务器安装 mysqld-exporter，编辑docker-compose文件

services:
    mysqld-exporter:
      image: prom/mysqld-exporter
      container_name: mysqld-exporter
      hostname: mysqld-exporter
      restart: always
      ports:
        - "9104:9104"
      environment:
        - DATA_SOURCE_NAME=root:root@(192.168.2.169:3306)/  #username:password@(ip:端口)
      networks:
        - monitor

         配置prometheus.yml文件

scrape_configs:
  - job_name: 'mysql-exporter'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['192.168.2.170:9104']

         重启prometheus服务，访问http://192.168.2.170:9090/targets 查看是否正确运行

         效果如下

 

三、监控报警配置

后续补充....

总结

监控流程总体上是，prometheus的配置文件中配置如何获取信息，进行保存，然后grafana配置对应prometheus的数据源，选择合适的模板，进行数据展示。

以上文章仅作为个人学习累积，以便回顾

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5436312.html

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