从零开始：使用Prometheus与Grafana搭建监控系统

Prometheus是一款开源的监控系统，主要用于收集、存储和查询时间序列数据，以便于对系统进行监控和分析。

Prometheus的架构由四个主要组件组成：

• Prometheus Server ：Prometheus Server是Prometheus的核心组件，主要负责从各个目标（target）中收集指标（metrics）数据，并对这些数据进行存储、聚合和查询。
• Client Libraries：Prometheus提供了多种客户端库，用于在应用程序中嵌入Prometheus的指标收集功能。
• Exporters：Exporters是用于将第三方系统的监控数据导出为Prometheus格式的组件。Prometheus支持多种Exporters，例如Node Exporter、MySQL Exporter、HAProxy Exporter等。
• Alertmanager：Alertmanager是Prometheus的告警组件，用于根据用户定义的规则对监控数据进行告警。

同时Prometheus有以下优点：

• 灵活的数据模型：Prometheus采用的是key-value对的形式存储指标数据，每个指标都可以包含多个标签（labels），这样可以更加灵活地描述指标数据
• 高效的存储和查询：Prometheus使用自己的时间序列数据库，可以高效地存储和查询大量的指标数据。
• 强大的可视化和告警功能：Prometheus提供了Web界面和API，可以方便地展示和查询监控数据。
• 可扩展性强：Prometheus的架构非常灵活，可以根据需要选择合适的组件进行配置。CNCF的成员项目：Prometheus作为CNCF的项目之一，得到了广泛的关注和支持，并且得到了来自全球各地的贡献者的积极参与和开发。

Prometheus介绍

下面就Prometheus基于本地环境进行监控报警进行讲解。

1.下载

docker pull prom/prometheus:v2.43.0

2.配置

创建文件夹data

创建配置文件prometheus.yml，可以根据需要进行调整：

global:
  scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.

  # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
  external_labels:
    monitor: 'codelab-monitor'

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
    scrape_interval: 5s

    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

因为路径过长，创建软链目录/data/prometheus：

 ln -s /Users/weizhao.dong/Documents/soft/prometheus /data/prometheus

3.启动

docker run --name prometheus -d -p 9090:9090 -v /data/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml   -v /data/prometheus:/prometheus prom/prometheus:v2.43.0

Grafana安装

1.下载

docker pull grafana/grafana-enterprise:8.5.22

2.启动

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana-enterprise:8.5.22

3.配置数据源

添加prometheus数据源：

Linux服务器资源监控

1.下载node-exporter

选择指定版本，并下载：

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.5.0/node_exporter-1.5.0.linux-arm64.tar.gz

下载解压执行node_exporter文件暴漏9100端口，即可采集到监控信息

2.安装node-exporter

由于直接启动node-exporter关闭窗口此进程就会挂掉，不能满足需求，因此可以采用systemctl方式进行配置。

(1) 在/usr/lib/systemd/system/目录，创建node_exporter.service文件，内容如下，ExecStart指向的就是node_exporter执行文件：；

[Unit]
Description=Node Exporter

[Service]
ExecStart=/usr/local/node_exporter
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target

(2) 执行systemctl daemon-reload

(3) 执行systemctl start node_exporter启动node_exporter

(4) 执行netstat -aon|grep 9100查看9100是否启动成功

3.修改prometheus配置文件

增加以下任务，5s采集一次，这种方式属于Promethues的Pull 模式，即主动发起请求拉取目标数据：

  - job_name: 'linux'
    # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['10.211.55.4:9100']

4.重启prometheus

docker restart prometheus

5.Grafana文件配置

访问https://grafana.com/grafana/dashboards/，下载node_export配置文件：

点击右边的DownloadJson文件进行下载：

将下载文件导入到Grafana：

导入完成以后，可以看到相关数据已采集。

总结

在本文中，我们介绍了什么是Prometheus，如何安装Prometheus，以及使用Prometheus的Pull(拉取)模式来采集Linux服务器资源，并在Grafana进行展现。