入门指南：使用Prometheus监控Linux服务器

Prometheus介绍

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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。以下是Prometheus的架构图介绍：

Prometheus的架构由四个主要组件组成：

  1. Prometheus Server（Prometheus服务器） ：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。Prometheus Server还提供了一个Web界面，用于展示和查询监控数据。
  2. Client Libraries（客户端库） ：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。客户端库支持多种编程语言，包括Go、Java、Python等，用户可以根据自己的需求选择合适的客户端库。
  3. Exporters（导出器） ：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，用户可以根据自己的需求选择适合的Exporter。
  4. 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。Alertmanager支持多种告警方式，例如邮件、Slack、PagerDuty等。用户可以根据自己的需求选择适合的告警方式。

同时Prometheus有以下优点

  1. 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。例如，可以使用标签来描述不同的机器、不同的应用程序、不同的数据中心等，从而更加细粒度地监控系统。

  2. 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。同时，Prometheus提供了灵活的查询语言（PromQL），可以对指标数据进行复杂的查询和聚合操作。

  3. 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。同时，Prometheus还提供了灵活的告警功能，可以根据用户定义的规则对监控数据进行告警，并支持多种告警方式。

  4. 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。同时，Prometheus还支持多种扩展方式，例如使用Pushgateway将非常规的指标数据推送到Prometheus，使用Federation将多个Prometheus Server进行联合查询等。

  5. CNCF的成员项目：CNCF是一个非营利组织，致力于推广云原生技术，包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施等。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。作为一个CNCF的项目，Prometheus不仅具有开源、社区化的特点，而且还受到了CNCF的支持和认可，可以更好地满足云原生环境下的监控需求。

下面就Prometheus基于本地环境进行监控报警进行讲解

下载

docker pull prom/prometheus:v2.43.0

image-20230329170341774

配置

创建文件夹data

image-20230329170516593

创建配置文件prometheus.yml，可以根据需要进行配置

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=<job_name>` 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: 5sstatic_configs:- targets: ['localhost:9090']

因为路径过长，创建一个软链

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

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

image-20230330141947743

image-20230330233346072

Grafana安装

下载

docker pull grafana/grafana-enterprise:8.5.22

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启动

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

image-20230330233325310

配置数据源

添加prometheus数据源

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Linux服务器资源监控

下载node-exporter

由于我的电脑是arm架构所以使用了arm64的包，如果是其他架构请访问此链接进行下载https://github.com/prometheus/node_exporter/releases

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

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安装node-exporter

由于直接启动node-exporter关闭窗口此进程就会挂掉，所以不是我们想要的，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

    image-20230330234533527

修改prometheus配置文件

增加以下任务，5s采集一次

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

image-20230330234805218

重启prometheus

docker restart prometheus

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Grafana文件配置

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

image-20230330235849765

点击进去，点击右边的DownloadJson文件进行下载

image-20230330235927788

文件下载以后导入到Grafana

image-20230331000109536

导入完成以后，查看可以看到对应的数据采集到

image-20230331000226890

到这Linux监控就告一段落。

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