MongoDB监控及报警

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MongoDB监控及报警

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库，其使用go语言开发。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HTTP接口就可以接入监控。Prometheus服务端产生告警向Altermanager发送告警。

Grafana是一个开源的度量分析和可视化套件，常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据。

监控

目标：可视化显示MongoDB的运行状态。
工具：Grafana，Prometheus
因为grafana本身数据源没有mongodb，所以中间加上Prometheus来对mongodb进行监控。

服务端组件：
Prometheus #服务端
Grafana #前端展示

客户端组件：
node_exporter
mongodb_exporter

步骤

安装go环境

$ yum install go
$ go version
go version go1.6.3 linux/amd64

安装Prometheus

$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.11.0-rc.0/prometheus-2.11.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz
$ tar xvf prometheus-2.11.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
$ ln -sv /usr/local/prometheus-2.11.0.linux-amd64/ /usr/local/prometheus
$ cd /usr/local/prometheus

备注：下载2.0以上版本，否则读取规则的时候报错

修改配置文件
将监管的ip地址添加到prometheus.yml中

scrape_configs:# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config. - job_name: 'mongo1'static_configs:- targets: ['10.13.72.26:9001']  - job_name: 'node'static_configs:- targets: ['10.13.72.26:9100']

其中'10.13.72.26:9001'是mongodb_exporter监听端口，后面安装mongodb_exporter会提到

启动服务

nohup ./prometheus --web.enable-lifecycle &

备注：启动时添加–web.enable-lifecycle可以自动加载配置文件，可以通过 curl -X POST http://localhost:9090/-/reload 重新加载配置

prometheus内置列一个web界面，可以通过http://install_host:9090访问。在Status->Targets页面中，我们可以看到配置的mongo1，状态为Down，说明未检测到数据。如何解决呢？需要安装好node_exporter,mongodb_exporter状态才会变为Up

安装node_exporter

node_exporter服务端agent，用go语言编写，主要用于采集系统数据，如cup，内存，负载，磁盘，网络等信息。
启动后监听9100端口。

$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz
$ tar xvf node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
$ nohup /usr/local/node_exporter-0.14.0.linux-amd64/node_exporter &

安装mongodb_exporter

wget https://github.com/dcu/mongodb_exporter/releases/mongodb_exporter-linux-amd64
nohup ./mongodb_exporter-linux-amd64

启动后占用9001端口

安装grafana

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.2.5-1.x86_64.rpm 
sudo yum localinstall grafana-6.2.5-1.x86_64.rpm

启动后默认占用3000端口

sudo service grafana-server start

grafana显示mongodb数据

步骤1: 打开grafana前端页面http://install_host:3000

步骤2:在Data Sources添加数据源

步骤3: Create dashboard

import一个已经做好的表盘

https://grafana.com/dashboards/2583
DownloadJSON

improt此表盘

效果图

报警

Prometheus的报警分为两部分，通过在Prometheus服务端设置告警规则，Prometheus服务端产生报警向Alertmanager发送报警。Alertmanager管理这些报警，通过电子邮件，PagerDuty和HipChat等方法发送通知。

设置报警及通知的步骤：
* 配置Alertmanager
* 配置Prometheus对Alertmanager访问
* 配置ruler报警规则

我们的需求是能将报警信息发送到企业微信中。
* 注册企业微信账号（不需要企业认证）
* 创建第三方应用如Prometheus,填写应用信息（此应用的配置信息用于altermanager.yml配置及接收报警信息）

下载Alertmanager

wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.18.0-rc.0/alertmanager-0.18.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz

tar -xzvf alertmanager-0.18.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz

创建或修改alertmanager.yml

global:resolve_timeout: 2mwechat_api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/'
route:group_by: ['alertname_wechat']group_wait: 10sgroup_interval: 10sreceiver: 'wechat'repeat_interval: 1h
receivers:
- name: 'wechat'wechat_configs:- send_resolved: trueto_party: '1'agent_id: '1000002'corp_id: 'w***'api_secret: 'W***'

参数说明：

corp_id: 企业微信账号唯一 ID，可以在我的企业中查看。
to_party: 需要发送的组。
agent_id: 第三方企业应用的 ID(上面步骤创建的应用），可以在自己创建的第三方企业应用详情页面查看。
api_secret: 第三方企业应用的密钥，可以在自己创建的第三方企业应用详情页面查看

启动altermanager

nohup ./altermanager &

修改prometheus配置文件

增加如下配置

alerting:alertmanagers:- static_configs:- targets:- localhost:9093
rule_files:- "rules.yml"

创建rules.yml文件

groups:
- name: noderules:- alert: server_statusexpr: up{job="node"} == 0for: 15sannotations:summary: "机器挂了"

停止node_explorer，企业微信就会收到消息
备注：起初困扰我的是如何设置rules，后来发现Prometheus的前端页面可以直接执行query，将规则设置好后，可以在页面中执行，如图：

规则配置

磁盘占用规则：node_filesystem_avail{device="/dev/sde1",fstype="ext3",instance="hostip:9100",job="node",mountpoint="/data4"} < 1073741824  (1G)
磁盘使用率：(1-  (node_filesystem_free{fstype=~"ext3|ext4|xfs",mountpoint="/data4"} / node_filesystem_size{fstype=~"ext3|ext4|xfs",mountpoint="/data4"}) ) * 100数据同步：进程存在
mongodb_connections{instance="hostip:9001",job="mongo1",state="available"}==0内存使用率：
((node_memory_MemTotal - (node_memory_MemFree+node_memory_Buffers+node_memory_Cached))/node_memory_MemTotal) * 100cpu使用率(100 - (avg by (instance)(irate(node_cpu{mode="idle"}[5m])) * 100))

使用promtool验证规则是否准确

./promtool check rules alert_rule_test.yml