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Prometheus+Grafana+node+mysql+tomcat部署监控系统.docx

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Prometheus + Grafana+mysql_exporter + node_exporter + tomcat_exporter+jmx_exporter + nginx-vts-exporter+redis_exporter + alertmanager+《部署实时监控系统》 一、Prometheus介绍 3 二、Prometheus架构概览 4 三、Prometheus的数据模型 5 四、Prometheus四种数据类型 5 1.部署prometheus(普罗米修斯) 时序数据库 6 2.Master部署mysql_exporter 8 3.部署node_exporter 9 4.部署Grafana(格拉法娜) 9 5.Slave 部署mysql_exporter 10 6.部署完成 11 7.配置nginx 反向代理grafana 11 8.部署tomcat_exporter 12 9.部署nginx-vts-module 13 10.部署redis_exporter 17 11.部署alertmanager 18 12.将钉钉接入 Prometheus AlertManager WebHook 18 13.部署过程中可能遇到的问题 18
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Prometheus + Grafana
mysql_exporter + node_exporter + tomcat_exporter
jmx_exporter + nginx-vts-exporter
redis_exporter + alertmanager
《部署实时监控系统》
Date : 2018.12.12
Version :2.0
Email : amunlinux@163.com

目录
一、 介绍
二、 架构概览
三、 的数据模型
四、 四种数据类型
部署 普罗米修斯时序数据库
部署
部署
部署 !格拉法娜 "
#$部署
部署完成
%配置 &'(反向代理 !
部署 )
部署 '(*$*
"部署 ( %
部署 +'
将钉钉接入 +',-./
部署 0应用用于监控 0 方式启动的 0$
部署过程中可能遇到的问题
参考
12334440('())3$(43
1233444()3
1233444-))/)3-))/3%
1233'0(''(-/(33)3$()3'(
官网上的 exporter 模版可以直接拿来使用:
1233(3)3(5'33
基础安装参考:6 !6
1233-')3!4435)3(3%"
基础安装参考:6 !6
1233-'()3)($33
完整安装参考:6 !66)6'
1233-')3('('35)3(3""
模板 0官网下载(可搜索)
1233'!)3-7)8&9":

'! 配置文件
1233-')30(35)3(3%""%
官网详细功能介绍
1233)'!'3!33
;<
1233'(-)3
模板使用方法
1233(3)333)='533 、
软件包下载地址
1233(343
一、Prometheus 介绍
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,
起始是由 SoundCloud
公司开发的。随着发展,越来越多公司和组织接受采用
Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作。
Google SRE 的书内也曾提到跟他们 BorgMon 监控系统相似的实现是
Prometheus。现在最常见的 Kubernetes 容器管理系统中,通常会搭配
Prometheus 进行监控。
Prometheus 基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态,这样
做的好处是任意组件只要提供 HTTP 接口就可以接入监控系统,不需要任何 SDK
或者其他的集成过程。这样做非常适合虚拟化环境比如 VM 或者 Docker 。
Prometheus 应该是为数不多的适合 Docker、Mesos、Kubernetes 环境的监
控系统之一。
输出被监控组件信息的 HTTP 接口被叫做 exporter 。目前互联网公司常用的
组件大部分都有 exporter 可以直接使用,比如
Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系统信息 (包括磁盘、内存、CPU、
网络等等),具体支持的源看:https://github.com/prometheus。
与其他监控系统相比,Prometheus 的主要特点是:
一个多维数据模型(时间序列由指标名称定义和设置键/值尺寸)。

非常高效的存储,平均一个采样数据占~3.5bytes 左右,320 万的时间序列,
每 30 秒采样,保持 60 天,消耗磁盘大概 228G。
一种灵活的查询语言。
不依赖分布式存储,单个服务器节点。
时间集合通过 HTTP 上的 PULL 模型进行。
通过中间网关支持推送时间。
通过服务发现或静态配置发现目标。
多种模式的图形和仪表板支持。
二、Prometheus 架构概览
该图说明了普罗米修斯(Prometheus)及其一些生态系统组件的整体架构:
它的服务过程是这样的 Prometheus daemon 负责定时去目标上抓取
metrics(指标) 数据,每个抓取目标需要暴露一个 http 服务的接口给它定时抓取。
Prometheus:支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS
SRV lookup 等方式指定抓取目标。支持很多方式的图表可视化,例如十分精美的
Grafana,自带的 Promdash,以及自身提供的模版引擎等等,还提供 HTTP API
的查询方式,自定义所需要的输出。
Alertmanager:是独立于 Prometheus 的一个组件,可以支持 Prometheus 的
查询语句,提供十分灵活的报警方式。

PushGateway:这个组件是支持 Client 主动推送 metrics 到 PushGateway,
而 Prometheus 只是定时去 Gateway 上抓取数据。
如果有使用过 statsd 的用户,则会觉得这十分相似,只是 statsd 是直接发送
给服务器端,而 Prometheus 主要还是靠进程主动去抓取。
大多数 Prometheus 组件都是用 Go 编写的,它们可以轻松地构建和部署为静
态二进制文件。访问 prometheus.io 以获取完整的文档,示例和指南。
三、Prometheus 的数据模型
Prometheus 从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的,相同的
metrics(指标名称) 和 label(一个或多个标签) 组成一条时间序列,不同的 label 表示
不同的时间序列。为了支持一些查询,有时还会临时产生一些时间序列存储。
metrics name&label 指标名称和标签
每条时间序列是由唯一的”指标名称”和一组”标签(key=value)”的形式组成。
指标名称:一般是给监测对像起一名字,例如 http_requests_total 这样,它有
一些命名规则,可以包字母数字_之类的的。通常是以应用名称开头_监测对像_数
值类型_单位这样。例如:
push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。
标签:就是对一条时间序列不同维度的识别了,例如一个 http 请求用的是
POST 还是 GET,它的 endpoint 是什么,这时候就要用标签去标记了。最终形成
的标识便是这样了:http_requests_total{method=”POST”,endpoint=”/api/
tracks”}。
记住,针对 http_requests_total 这个 metrics name 无论是增加标签还是删除
标签都会形成一条新的时间序列。
查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。
如果以传统数据库的理解来看这条语句,则可以考虑 http_requests_total 是表
名,标签是字段,而 timestamp 是主键,还有一个 float64 字段是值了。
(Prometheus 里面所有值都是按 float64 存储)。
四、Prometheus 四种数据类型
Counter
Counter 用于累计值,例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。一直
增加,不会减少。重启进程后,会被重置。
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- tangyiyong2022-01-12thanks a lot!!

微凉清风r
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