一、 介绍

agent用于采集机器负载监控指标，比如cpu.idle、load.1min、disk.io.util等等，每隔60秒push给Transfer。agent与Transfer建立了长连接，数据发送速度比较快，agent提供了一个http接口/v1/push用于接收用户手工push的一些数据，然后通过长连接迅速转发给Transfer。

二、 部署

agent需要部署到所有要被监控的机器上，比如公司有10万台机器，那就要部署10万个agent。agent本身资源消耗很少，不用担心。
首先找到之前后端服务的解压目录：

/home/work/

#将open-falcon文件拷贝到agent文件夹
mkdir agent1

cp open-falcon agent1/
cp -r agent agent1/
cd agent1/agent/config
#修改agent配置文件
cp ifg.json ifg.json.bak
#需要把heartbeat和transfer的IP改为openfalcon server端的IP
cd /home/work/agent1
tar czvf agent.tar.gz *

这样能保证做出来的tar包解压后目录结构如下

agent
--agent
----bin
----config
----logs
----plugin
----public
--open-falcon

因为解压后运行agent：./open-falcon start agent

默认寻找的目录是agent/config/cfg.json

配置文件如下：

    #配置文件必须叫cfg.json，如下参照修改：

{
    "debug": true,  # 控制一些debug信息的输出，生产环境通常设置为false
    "hostname": "", # agent采集了数据发给transfer，endpoint就设置为了hostname，默认通过`hostname`获取，如果配置中配置了hostname，就用配置中的
    "ip": "", # agent与hbs心跳的时候会把自己的ip地址发给hbs，agent会自动探测本机ip，如果不想让agent自动探测，可以手工修改该配置
    "plugin": {
        "enabled": false, # 默认不开启插件机制
        "dir": "./plugin",  # 把放置插件脚本的git repo clone到这个目录
        "git": "https://github.com/open-falcon/plugin.git", # 放置插件脚本的git repo地址
        "logs": "./logs" # 插件执行的log，如果插件执行有问题，可以去这个目录看log
    },
    "heartbeat": {
        "enabled": true,  # 此处enabled要设置为true
        "addr": "127.0.0.1:6030", # hbs的地址，单机部署的时候配服务端地址，端口是hbs的rpc端口
        "interval": 60, # 心跳周期，单位是秒
        "timeout": 1000 # 连接hbs的超时时间，单位是毫秒
    },
    "transfer": {
        "enabled": true, 
        "addrs": [
            "127.0.0.1:8433"
        ],  # transfer的地址，端口是transfer的rpc端口,单机部署的时候配服务端地址。可以支持写多个transfer的地址，agent会保证HA
        "interval": 60, # 采集周期，单位是秒，即agent一分钟采集一次数据发给transfer
        "timeout": 1000 # 连接transfer的超时时间，单位是毫秒
    },
    "http": {
        "enabled": true,  # 是否要监听http端口
        "listen": ":1988",
        "backdoor": false
    },
    "collector": {
        "ifacePrefix": ["eth", "em"], # 默认配置只会采集网卡名称前缀是eth、em的网卡流量，配置为空就会采集所有的，lo的也会采集。可以从/proc/net/dev看到各个网卡的流量信息
        "mountPoint": []
    },
    "default_tags": {
    },
    "ignore": {  # 默认采集了200多个metric，可以通过ignore设置为不采集
        "cpu.busy": true,
        "df.bytes.free": true,
        "df.bytes.total": true,
        "df.bytes.used": true,
        "df.bytes.used.percent": true,
        "df.inodes.total": true,
        "df.inodes.free": true,
        "df.inodes.used": true,
        "df.inodes.used.percent": true,
        "mem.memtotal": true,
        "mem.memused": true,
        "mem.memused.percent": true,
        "mem.memfree": true,
        "mem.swaptotal": true,
        "mem.swapused": true,
        "mem.swapfree": true
    }
}

可以将agent压缩后方便以后部署：tar czvf agent.tar.gz agent
或者通过以下方式将agent文件夹拷贝到被监控服务器：scp -r agent/ root@dst1:/home/work/open-falcon

三、 启动

./open-falcon start agent  启动进程
./open-falcon stop agent  停止进程
./open-falcon monitor agent  查看日志

生产环境下open-falcon也可以是control文件

看var目录下的log是否正常，或者浏览器访问其1988端口。另外agent提供了一个--check参数，可以检查agent是否可以正常跑在当前机器上

./falcon-agent --check

进入监控界面查看：