分布式监控工具Ganglia 介绍与集群部署.

爱被打了一巴掌 2022-08-23 05:39 193阅读 0赞

如果你目的很明确就是冲着标题来的，不爱看我唠叨，请直接进入第二个分割线之后的内容。

其实之前就是有做Swift监控平台的打算的，但是因为没什么硬性需求么，也不要紧的，就一直搁置了。最近实验室来了个大二升大三的小MM体验生活，老大就让我们带着她一起做这个东西，主要好处就是可以多学些实用的技术，了解云存储的基本架构，同时也不需要深入细节，难以理解。

好吧，我就是个爱说废话和铺陈的妞，这样才体现“原创”不是？O(∩\_∩)O哈哈~ 进入正题。。。

================================被38°杭州烤化掉的分割线================================

关于对分布式文件系统的监控，主要分为两个部分：机器性能相关的监控 和 系统运行状态 的监控。

**机器性能相关的监控：**这个比较泛化，也比较成熟，主要是对CPU、内存、网络、磁盘I/O等信息的监控，我们没必要重复造轮子，可以选择比较方便强大的开源工具来搭建，这里我们选择Ganglia；

**系统运行状态的监控：**这个与不同的文件系统相关，虽然不同DFS也有一些共性的内容，比如账户、日志、请求量等，但是具体到每一个DFS的实现其实还是有很大不同的，因此需要特别的定制。考虑到swift中ring的概念、ReST接口、账户创建等信息，这一个部分我们打算自己来开发，同时可以提供ring创建，账户添加等基本的管理员工具；

**整合：**提供统一入口、统一风格，这就要求我们需要对Ganglia做一定的二次开发，从而与swift-related 监控部分整合，考虑到ganglia web front使用的是PHP语言开发的，运行环境为Apache2。而我们打算用JSP对swift-related部分进行开发，运行在Tomcat中，因此需要整合PHP + JSP环境，这个再之后再介绍。

好了，以上就是整体的思路了，step by step，本篇主要介绍Ganglia。

=====================================Ganglia=====================================

Ganglia是一个集群监控工具，由UC Berkeley创建并开源。Ganglia的中文意思是神经中枢，现在支持多部分操作系统（包括linux、unix、windows），可支持2000个节点的网络监控（当然这不是上限，只是一个大集群使用的范例）。

**基本结构**

Ganglia底层使用RRDTool获得数据，Ganglia主要分为两个进程组件：

*  gmond（**g**anglia **mon**itor **d**eamon）
 *  gmetad（**g**anglia **meta**data **d**eamon）

其中，gmond运行在集群每个节点上，收集RRDTool产生的数据；gmetad运行在监控服务器上，收集每个gmond的数据。Ganglia还提供了一个PHP实现的web front end，一般使用Apache2作为其运行环境，通过Web Front可以看到直观的各种集群数据图表。

Ganglia的层次化结构做的非常好，由小到大可以分为node -> cluster -> grid，这三个层次。

*  一个**node**就是一个需要监控的节点，一般是个主机，用IP表示。每个node上运行一个gmond进程用来采集数据，并提交给gmetad。
 *  一个**cluster**由多个node组成，就是一个集群，我们可以给集群定义名字。一个集群可以选一个node运行gmetad进程，汇总/拉取gmond提交的数据，并部署web front，将gmetad采集的数据用图表展示出来。
 *  一个**grid**由多个cluster组成，是一个更高层面的概念，我们可以给grid定义名字。grid中可以定义一个顶级的gmetad进程，汇总/拉取多个gmond、子gmetad提交的数据，部署web front，将顶级gmetad采集的数据用图表展示出来。

显然，这种方式非常灵活，可以实现多种结构的数据监控。由下图，我们可以清晰的看出这种层次化的结构，和不同的部署方式。

![19174753-350fa64c955e4943a1f4c185d1cdeaea.jpg][]

**集群部署**

在这里，仅介绍ubuntu上的部署方式，因为很简单！只需要安装两个包：ganglia-monitor和ganglia-webfrontend。其中ganglia-webfrontend只需要安装在提供页面展示的服务器上，并且如果你的ubuntu没有PHP和Apache2环境的话，它也会自动帮你安装。

在这里我直接介绍多播（ganglia默认的方式，此外还支持单播）方式的集群部署，至于单机的方式，其实只要把ganglia-monitor和ganglia-webfrontend装在一台机器上就可以了。

**1）集群环境**  
　　gmond：4台（192.168.1.101、192.168.1.102、192.168.1.103、192.168.1.104）  
　　gmetad + ganglia web：1台（192.168.1.104）  
　　操作系统：Ubuntu 11.04

**2）部署过程**  
　　在192.168.1.101、192.168.1.102、192.168.1.103这三台仅运行gmond的节点上安装ganglia-monitor：

sudo apt-get install ganglia-monitor

在192.168.1.104这台包含所有ganglia服务的节点上安装ganglia-monitor和ganglia-webfrontend，这个过程会默认为没有Apache和PHP的环境的系统安装Apache2和PHP：

sudo apt-get install ganglia-webfrontend ganglia-monitor

在ganglia-webfrontend安装完毕后，ganglia-webfrontend这个包默认会将Web相关的代码安装在”/usr/share/ganglia-webfrontend/”路径下，这样apache访问不到。因此，可以使用软链接，或者直接将目录移到”/var/www/”目录下。

sudo ln -s /usr/share/ganglia-webfrontend/ /var/www/ganglia

或者：

sudo mv /usr/share/ganglia-webfrontend/ /var/www/ganglia

**3）配置**

在我们的监控系统中，将cluster命名为swift，grid命名为MyGrid，并采用组播的方式。

*　　*配置gmond：打开/etc/ganglia/gmond.conf 修改 cluster name ：

cluster { 
        name = "swift"
        owner = "unspecified"
        latlong = "unspecified"
        url = "unspecified" 
    }

配置gmetad：打开/etc/ganglia/gmetad.conf 添加数据源 和 网格名称：

data_source "swift" localhost 
    gridname "MyGrid"

**4）启动**  
　　重启192.168.1.104的gmated：

service gmated restart

重启每个节点的gmond（注意**服务名是ganglia-monitor**，不是gmond！）：

service ganglia-monitor restart

**5）页面**

完成以上工作后，ganglia的部署就完成了，现在你可以在192.168.1.104上直接打开浏览器访问 http://localhost/ganglia，就能看到图形界面啦！或者你可以通过IP直接访问，如果修改了端口记得加上新端口访问。

这里给出一张单机部署的web front end截图，示意示意 ^\_^~ 这个单机的服务，我将其cluster命名为“yuki-cluster”，哈哈

![19180937-712a0d997858464cb67274d883bf0112.jpg][]

至此，部署的工作就完成啦！=D

**注意点**

*  本打算使用**单播**的方式来部署，即每个gmond配置文件中指定gmetad的IP地址，但是失败了。
 *  在采用**多播**的方式时，如果gmetad所在的节点不运行ganglia-monitor，也无法采集到其他纯ganglia-monitor的数据，不知道为什么。
 *  如果在启动的过程中出现数据不一致，比如CPU明明是4核，但只看到1个，则有可能是ganglia-monitor的启动时间与gmetad有冲突，重启一下即可。

[19174753-350fa64c955e4943a1f4c185d1cdeaea.jpg]: /images/20220721/5a3c8fbcf53943e7b3cbede1f7afc850.png
[19180937-712a0d997858464cb67274d883bf0112.jpg]: /images/20220721/5cb2e55ca36748cea9b33c5b6b16bf9c.png