从零开始搭建Prometheus自动监控报警系统

从零搭建Prometheus监控报警系统 什么是Prometheus?

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。
Prometheus目前在开源社区相当活跃。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。

Prometheus的特点

多维度数据模型。

灵活的查询语言。

不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。

通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。

可以通过中间网关进行时序列数据推送。

通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。

支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。

官网地址：https://prometheus.io/

架构图

基本原理

Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。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)。

服务过程

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。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。

Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。

Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。

PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。

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。

三大套件

Server 主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。

Alertmanager 警告管理器，用来进行报警。

Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关。

本飞猪教程内容简介

1.演示安装Prometheus Server

2.演示通过golang和node-exporter提供metrics接口

3.演示pushgateway的使用

4.演示grafana的使用

5.演示alertmanager的使用

安装准备

这里我的IP是10.211.55.25，登入，建立相应文件夹

mkdir -p /home/chenqionghe/promethues mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/server mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/client touch /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml chmod 777 /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml

下面开始三大套件的学习

一.安装Prometheus Server

通过docker方式
首先创建一个配置文件/home/chenqionghe/test/prometheus/prometheus.yml
挂载之前需要改变文件权限为777，要不会引起修改宿主机上的文件 会引起内容不同步的问题

global: scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。 external_labels: monitor: 'codelab-monitor' # 这里表示抓取对象的配置 scrape_configs: #这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签 - job_name: 'prometheus' scrape_interval: 5s # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒 static_configs: - targets: ['localhost:9090']

运行

docker rm -f prometheus docker run --name=prometheus -d \ -p 9090:9090 \ -v /home/chenqionghe/promethues/server/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ -v /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml:/etc/prometheus/rules.yml \ prom/prometheus:v2.7.2 \ --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \ --web.enable-lifecycle

启动时加上--web.enable-lifecycle启用远程热加载配置文件
调用指令是curl -X POST :9090/-/reload

访问:9090
我们会看到如下l界面

访问:9090/metrics