1.Prometheus快速入门,Prometheus+node_exporter安装

青旅半醒 2022-09-05 00:08 192阅读 0赞

1.Prometheus快速入门  
1.1.基本原理  
2.Prometheus+node\_exporter安装  
2.1.环境准备：虚拟出机器  
2.2.安装运行prometheus和node\_exporter  
2.3.启动prometheus（普罗米修斯）和node\_exporter  
2.3.1.解压文件  
2.3.2.后台启动prometheus和node\_exporter  
2.4.访问界面  
2.4.1.访问node\_exporter  
2.4.2.访问prometheus  
2.5.配置Prometheus的监控数据源  
2.6.重启Prometheus  
2.7.查看监控数据

# 1.Prometheus快速入门 #

参考文章：https://www.cnblogs.com/chanshuyi/p/01\_head\_first\_of\_prometheus.html

## 1.1.基本原理 ##

Prometheus的基本架构如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left]  
从上图可以看到，整个 Prometheus 可以分为四大部分，分别是：  
Prometheus服务器  
Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。

NodeExporter业务数据源  
业务数据源通过 Pull/Push 两种方式推送数据到 Prometheus Server。

AlertManager报警管理器  
Prometheus 通过配置报警规则，如果符合报警规则，那么就将报警推送到 AlertManager，由其进行报警处理。

可视化监控界面  
Prometheus 收集到数据之后，由 WebUI 界面进行可视化图标展示。目前我们可以通过自定义的 API 客户端进行调用数据展示，也可以直接使用 Grafana 解决方案来展示。

简单地说，Prometheus 的实现架构也并不复杂。其实就是收集数据、处理数据、可视化展示，再进行数据分析进行报警处理。但其珍贵之处在于提供了一整套可行的解决方案，并且形成了一整个生态，能够极大地降低我们的研发成本。  
![在这里插入图片描述][941db3430c2140ecbc1419c129282588.png_pic_left]

# 2.Prometheus+node\_exporter安装 #

## 2.1.环境准备：虚拟出机器 ##

前置条件，已经有一个虚拟化好的Centos7.5的镜像。（笔者使用Docker Desktop创建了一个虚拟的docker环境）。

docker run -itd --restart=always --name node1 --hostname node1 -v D:/dockerworkspace/node1/hosts:/etc/hosts -v D:/dockerworkspace/node1/hostname:/etc/hostname -v D:/dockerworkspace/node1/data:/data -v D:/dockerworkspace/node1/profile:/etc/profile -v D:/dockerworkspace/node1/software:/root/software -v D:/dockerworkspace/node1/installed:/root/installed -v D:/dockerworkspace/node1/workspace:/root/workspace -p 10022:22 -p 19090:9090 -p 18080:8080 -p 13000:3000 -p 19091:9091 -p 19093:9093 1694ea743590 /usr/sbin/sshd -D

**端口说明：**

-p 10022:22           :ssh端口
    -p 19090:9090         :Prometheus端口
    -p 18080:8080         :node_exporter端口
    -p 13000:3000         :grafana端口
    -p 19091:9091         :pushgateway
    -p 19093:9093         :alertmanager

## 2.2.安装运行prometheus和node\_exporter ##

Prometheus 服务端负责数据的收集，因此我们应该首先安装并运行 Prometheus Server。

从https://prometheus.io/download/ 找到最新版本的Prometheus软件包：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 1]  
再同一个页面中下载node\_exporter  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 2]  
将下载的包放到：D:\\dockerworkspace\\node1\\software，即Centos下的：/root/installed下

## 2.3.启动prometheus（普罗米修斯）和node\_exporter ##

### 2.3.1.解压文件 ###

分别将Prometheus和node\_exporter解压到/root/installed

cd /root/software
    tar -zxvf prometheus-2.29.0-rc.1.linux-amd64.tar.gz -C /root/installed/
    tar -zxvf node_exporter-1.2.1.linux-amd64.tar.gz -C /root/installed/

查看prometheus内的文件结构  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 3]  
查看node\_exporter的文件结构  
![在这里插入图片描述][45f96d455b924a5d8217715e259c9f0c.png_pic_left]

### 2.3.2.后台启动prometheus和node\_exporter ###

启动命令如下：

# 启动普罗米修斯
    cd /root/installed/prometheus
    nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml > prometheus.file 2>&1 &
    
    # 启动node_exporter
    cd /root/installed/node_exporter
    nohup ./node_exporter --web.listen-address 172.17.0.2:8080 > nodeout.file 2>&1 &

## 2.4.访问界面 ##

### 2.4.1.访问node\_exporter ###

http://localhost:18080 （使用映射端口18080进行访问）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 4]  
其中 HELP 用于解释当前指标的含义，TYPE 则说明当前指标的数据类型。

**数据格式类似：**

node_scrape_collector_success{ collector="arp"} 1
    node_scrape_collector_success{ collector="bcache"} 1
    node_scrape_collector_success{ collector="bonding"} 0
    node_scrape_collector_success{ collector="btrfs"} 1
    node_scrape_collector_success{ collector="conntrack"} 1

### 2.4.2.访问prometheus ###

http://localhost:19090 （使用映射端口19090进行访问）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 5]

## 2.5.配置Prometheus的监控数据源 ##

现在我们运行了 Prometheus 服务器，也运行了业务数据源 NodeExporter。但此时 Prometheus 还获取不到任何数据，我们还需要配置下 prometheus.yml 文件，让其去拉取 Node Exporter 的数据。

我们配置一下 Prometheus 的配置文件，让 Prometheus 服务器定时去业务数据源拉取数据。编辑prometheus.yml 并在 scrape\_configs 节点下添加以下内容:

vim /root/installed/prometheus/prometheus.yml 编辑的内容如下：

scrape_configs:
      # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
      - job_name: "prometheus"
    
        # metrics_path defaults to '/metrics'
        # scheme defaults to 'http'.
    
        static_configs:
          - targets: ["localhost:9090"]
      # 采集node exporter监控数据
      - job_name: 'node'
        static_configs:
          - targets: ['172.17.0.2:8080']    # 172.17.0.2为node_exporter所在机器的ip

上面配置文件配置了两个任务。一个是名为prometheus的任务，其从\[“localhost:9090”\]地址读取数据。另一个是名为node的任务，其从\[‘172.17.0.2:8080’\]地址读取数据。

配置完成后，我们重新启动 Prometheus。

## 2.6.重启Prometheus ##

# 启动普罗米修斯
    cd /root/installed/prometheus
    nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml > prometheus.file 2>&1 &

## 2.7.查看监控数据 ##

配置完 Prometheus 读取的数据源之后，Prometheus 便可以从 Node Exporter 获取到数据了。那么接下来我们如何查看到这些数据呢？  
答案是：Prometheus UI！ （通过访问浏览器的方式访问）

Prometheus UI 是 Prometheus 内置的一个可视化管理界面，我们通过 http://localhost:19090 就可以访问到该页面。

通过 Prometheus UI 可以查询 Prometheus 收集到的数据，而 Prometheus 定义了 PromQL 语言来作为查询监控数据的语言，其余 SQL 类似。

接下来我们访问 http://localhost:19090，进入到 Prometheus Server。如果输入「up」并且点击执行按钮以后，可以看到如下结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 6]  
然后点击输入框后面的Execute按钮，可以看到：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
处有几条记录，其中 instance 值为 localhost:8080 的记录，value 是 1，这代表对应应用是存活状态。  
例如查看我们所运行 NodeExporter 节点所在机器的内存使用情况，可以输入：node\_memory\_Active\_bytes/(1024*1024*1024) 查看。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

查看 NodeExporter 节点所在机器 CPU 1 分钟的负载情况，可以输入 node\_load1 即可查看。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
到这里，我们基本上为完成了数据的收集过程，即数据从业务侧收集到 Prometheus 侧，并且还学会了如何使用 Prometheus 自带的控制台。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left]: /images/20220829/9e894807e92146b98e03293d7d201a8e.png
[941db3430c2140ecbc1419c129282588.png_pic_left]: /images/20220829/6372f368f98140e0a2f994b2331e46ed.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 1]: /images/20220829/4757b89db17444a1a7cbb148dac5a884.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 2]: /images/20220829/a3e695548e8940bca0839657694ed7c0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 3]: /images/20220829/0a7bfbe6f5574387a46a7cc3c8a6cd51.png
[45f96d455b924a5d8217715e259c9f0c.png_pic_left]: /images/20220829/598e18a969a04557b9b320981c8a448a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 4]: /images/20220829/66d494b4198a4dc19cc753ea796e9a36.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 5]: /images/20220829/adcbf62ea1c54c5e9d715645cf58b33e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_left 6]: /images/20220829/c17b177676324f0281f01c500320422d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20220829/8ef28973ebb749f2a88649171655bebe.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20220829/40391f9154744baea385bd5ea67947e2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20220829/b5e4a1984ff444f2a38a54d166fe1b68.png