端口分配说明:
node-exporter 9100
alertmanager 9093
prometheus 9090
Grafana 3000
1.首先安装docker:
安装教程如下:
https://www.jianshu.com/p/e73ccf24c04d
安装完成后, 使用 docker 分别拉取 node-exporter,prometheus,grafana最新版镜像
sudo docker pull prom/node-exporter
sudo docker pull prom/prometheus
sudo docker pull grafana/grafana
sudo docker pull prom/alertmanager
2.运行 node-exporter
指定端口为9100 , --net=host,这样该容器就会使用主机的网卡,而不会生成自己的虚拟网卡, Prometheus Server 可以直接与 Node Exporter 通信
sudo docker run -d -p 9100:9100 \
-v "/proc:/host/proc" \
-v "/sys:/host/sys" \
-v "/:/rootfs" \
--net=host \
prom/node-exporter \
--path.procfs /host/proc \
--path.sysfs /host/sys \
--collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"
输入 docker ps 查看 node-exporter 已经载运行了
image.png
打开浏览器 http://localhost:9100/metrics 查看到 metrics 输出
3.运行 Prometheus Server
在 home 目录下新建文件夹来存放配置文件
cd /home/你的个人文件夹 (非root权限的)
mkdir prometheus
cd prometheus
新建 prometheus.yml 配置文件 :
# Prometheus全局配置项
global:
scrape_interval: 15s # 设定抓取数据的周期,默认为1min
evaluation_interval: 15s # 设定更新rules文件的周期,默认为1min
scrape_timeout: 15s # 设定抓取数据的超时时间,默认为10s
external_labels: # 额外的属性,会添加到拉取得数据并存到数据库中
monitor: 'codelab_monitor'
# Alertmanager配置
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ["localhost:9093"] # 设定alertmanager和prometheus交互的接口,即alertmanager监听的ip地址和端口
# rule配置,首次读取默认加载,之后根据evaluation_interval设定的周期加载
rule_files:
- "alertmanager_rules.yml"
- "prometheus_rules.yml"
# scape配置
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus' # job_name默认写入timeseries的labels中,可以用于查询使用
scrape_interval: 15s # 抓取周期,默认采用global配置
static_configs: # 静态配置
- targets: ['localhost:9100'] # prometheus所要抓取数据的地址,即instance实例项
- job_name: 'example-random' #个人测试用接口
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
新建报警规则文件 alertmanager_rules.yml和 prometheus_rules.yml
alertmanager_rules.yml
groups:
- name: test-rules
rules:
- alert: InstanceDown # 告警名称
expr: up == 0 # 告警的判定条件,参考Prometheus高级查询来设定
for: 2m # 满足告警条件持续时间多久后,才会发送告警
labels: #标签项
team: node
annotations: # 解析项,详细解释告警信息
summary: "{{$labels.instance}}: has been down"
description: "{{$labels.instance}}: job {{$labels.job}} has been down "
value: {{$value}}
prometheus_rules.yml
groups:
- name: example #报警规则的名字
rules:
# Alert for any instance that is unreachable for >5 minutes.
- alert: InstanceDown #检测job的状态,持续1分钟metrices不能访问会发给altermanager进行报警
expr: up == 0
for: 1m #持续时间
labels:
serverity: page
annotations:
summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"
description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 5 minutes."
- alert: "it's has problem" #报警的名字
expr: "test_tomcat{exported_instance="uat",exported_job="uat-app-status",host="test",instance="uat",job="uat-apps-status"} - test_tomcat{exported_instance="uat",exported_job="uat-app-status",host="test",instance="uat",job="uat-apps-status"} offset 1w > 5" # 这个意思是监控该表达式查询出来的值与一周前的值进行比较,大于5且持续10m钟就发送给altermanager进行报警
for: 1m #持续时间
labels:
serverity: warning
annotations:
summary: "{{ $labels.type }}趋势增高"
description: "机器:{{ $labels.host }} tomcat_id:{{ $labels.id }} 类型:{{ $labels.type }} 与一周前的差值大于5,当前的差值为:{{ $value }}" #自定义的报警内容
运行普罗米休斯:
sudo docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus --net=host -v /home/你的文件夹/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
打开 http://localhost:9090/graph
运行成功!
3.运行 Alertmanager :
安装golang:
sudo apt-get install golang-go
关于Alertmanager 查看: https://www.jianshu.com/p/239b145e2acc
在当前目录下新建 alertmanager 存放Alertmanager的配置文件:
mkdir alertmanager
cd alertmanager
新建 alertmanager.yml 配置文件:
邮箱配置改为自己的.
# 全局配置项
global:
resolve_timeout: 5m #处理超时时间,默认为5min
smtp_smarthost: 'smtp.sina.com:25' # 邮箱smtp服务器代理
smtp_from: '******@sina.com' # 发送邮箱名称
smtp_auth_username: '******@sina.com' # 邮箱名称
smtp_auth_password: '******' # 邮箱密码或授权码
wechat_api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/' # 企业微信地址
# 定义模板信心
templates:
- 'template/*.tmpl'
# 定义路由树信息
route:
group_by: ['alertname'] # 报警分组依据
group_wait: 10s # 最初即第一次等待多久时间发送一组警报的通知
group_interval: 10s # 在发送新警报前的等待时间
repeat_interval: 1m # 发送重复警报的周期 对于email配置中,此项不可以设置过低,否则将会由于邮件发送太多频繁,被smtp服务器拒绝
receiver: 'email' # 发送警报的接收者的名称,以下receivers name的名称
# 定义警报接收者信息
receivers:
- name: 'email' # 警报
email_configs: # 邮箱配置
- to: '******@163.com' # 接收警报的email配置
html: '{{ template "test.html" . }}' # 设定邮箱的内容模板
headers: { Subject: "[WARN] 报警邮件"} # 接收邮件的标题
# 第三方开发配置
#webhook_configs: # webhook配置
#- url: 'http://127.0.0.1:5001'
#send_resolved: true
#wechat_configs: # 企业微信报警配置
#- send_resolved: true
#to_party: '1' # 接收组的id
#agent_id: '1000002' # (企业微信-->自定应用-->AgentId)
#corp_id: '******' # 企业信息(我的企业-->CorpId[在底部])
#api_secret: '******' # 企业微信(企业微信-->自定应用-->Secret)
#message: '{{ template "test_wechat.html" . }}' # 发送消息模板的设定
# 一个inhibition规则是在与另一组匹配器匹配的警报存在的条件下,使匹配一组匹配器的警报失效的规则。两个警报必须具有一组相同的标签。
inhibit_rules:
- source_match:
severity: 'critical'
target_match:
severity: 'warning'
equal: ['alertname', 'dev', 'instance']
注:
1)repeat_interval配置项,对于email来说,此项不可以设置过低,否则将会由于邮件发送太多频繁,被smtp服务器拒绝
.tmpl模板的配置:
新建template文件夹存放模板:
mkdir template
cd template
新建发送邮件模板 test.tmpl:
{{ define "test.html" }}
<table border="1">
<tr>
<td>报警项</td>
<td>实例</td>
<td>报警阀值</td>
<td>开始时间</td>
</tr>
{{ range $i, $alert := .Alerts }}
<tr>
<td>{{ index $alert.Labels "alertname" }}</td>
<td>{{ index $alert.Labels "instance" }}</td>
<td>{{ index $alert.Annotations "value" }}</td>
<td>{{ $alert.StartsAt }}</td>
</tr>
{{ end }}
</table>
{{ end }}
注:
上述Labels项,表示prometheus里面的可选label项。annotation项表示报警规则中定义的annotation项的内容。
告警信息生命周期的3中状态
1)inactive:表示当前报警信息即不是firing状态也不是pending状态
2)pending:表示在设置的阈值时间范围内被激活的
3)firing:表示超过设置的阈值时间被激活的
运行 alertmanager:
sudo docker run -d -p 9093:9093 --net=host -v /home/你的文件夹/prometheus/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/config.yml --name alertmanager prom/alertmanager
打开 http://localhost:9093/#/alerts
运行成功!
4.运行 Grafana
sudo docker run -d -i -p 3000:3000 \
-e "GF_SERVER_ROOT_URL=http://grafana.server.name" \
-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin" \
--net=host \
grafana/grafana
-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret 指定了 Grafana admin用户密码 admin。
打开 http://localhost:3000
输入用户名 admin 密码 admin
登录后,Grafana 将引导我们配置 Data Source。
image.png添加一个数据源,将Grafana和Prometheus关联起来
image.png
image.png
回到首页,接下来需要添加一个 dashboard
image.png image.png
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