一、概述
prometheus,本身是一个【数据收集】和【数据处理】的工具,如果效果要监控一台服务器物理机,有两种方式,一种是在物理机上部署“node-export”来收集数据上报给prometheus,另一种是“自定义监控”;
node-exporter,就是将服务器物理机的数据,收集好,不需要运维人员自己配置了,是一个比较简单的监控物理机的组件;
本节,我们就来讲述node-exporter的使用方式,及prometheus如何来查询数据;
二、被监控节点安装node-exporter
1,准备一台被监控机器
10.0.0.41 prometheus-node41 1c1g20GB
2,上传安装包
给大家准备了安装包在百度云盘
链接:https://pan.baidu.com/s/1es-MFSjp4HNzercDiY-1Cg?pwd=ctk8
提取码:ctk8
· 创建工作目录
[root@prometheus-node41 ~]# mkdir -pv /node-export/{soft,data,logs}
· 上传解压安装包
[root@prometheus-node41 soft]# rz -E
[root@prometheus-node41 soft]# tar xf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz
[root@prometheus-node41 soft]# ll
total 10128
drwxr-xr-x 2 1001 1002 56 Jul 17 2023 node_exporter-1.6.1.linux-amd64
-rw-r--r-- 1 root root 10368103 Nov 8 01:42 node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz
· 创建软连接
[root@prometheus-node41 soft]# ln -sv /node-export/soft/node_exporter-1.6.1.linux-amd64 /node-export/soft/node-exporter
3,配置systemctl启动node-exporter
· 编辑启动文件
[root@prometheus-node41 soft]# cat /etc/systemd/system/node-exporter.service
[Unit]
Description=xinjizhiwa node-exporter
Documentation=https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
After=network.target[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/node-export/soft/node-exporter/node_exporter
ExecReload=/bin/kill -HUP \$MAINPID
LimitNOFILE=65535[Install]
WantedBy=multi-user.target
· 重新加载systemd启动node-exporter
[root@prometheus-node41 soft]# systemctl daemon-reload
[root@prometheus-node41 soft]# systemctl enable --now node-exporter.service
· 检测是否启动成功
[root@prometheus-node41 soft]# netstat -tnulp
· 浏览器访问
10.0.0.41:9100
此时,被监控节点的node-exporter部署完毕
三、配置prometheus收集node-exporter采集的数据
1,编辑prometheus配置文件
[root@prometheus-server31 prometheus]# vim /prometheus/soft/prometheus/prometheus.yml
#抓取监控的间隔时间,多长时间获取一次数据(生产环境,建议15-30s);
scrape_interval: 3s
#多久读一次规则
evaluation_interval: 15s#先不解释,之后会讲
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093#先不讲,之后会讲
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"#被监控的配置
scrape_configs:
- job_name: "prometheus"
static_configs:
- targets: ["localhost:9090"]
#另起一个job名称,被监控的主体自定义名称
- job_name: "node-exporter"
static_configs:
#被监控的数据抓取地址;
- targets: ["10.0.0.41:9100"]
·【job】的配置释义
·【监控地址/目标】的配置释义
2,重新加载prometheus服务
curl -X POST http://10.0.0.31:9090/-/reload
3,刷新prometheus页面
此时,就会看到,新配置的被监控项主体的指标列表;
至此,prometheus收集node-exporter的数据就配置成功;
四、PromeQL语句
我们现在已经将被监控的服务器的数据采集到了“prometheus”,那么如何操作这些数据呐?
就涉及到了,prometheus操作数据的语句:【PromeQL】
1,了解数据的结构
想要操作数据,我们需要先知道,数据长什么样子?
· 查看数据
浏览器防备node-exporter,点击【Metrics】
· 数据的结构介绍
点击Metrics之后,就可以看到,node-exporter采集的数据;
数据包含结构:
1,数据类型【TYPE】
2,数据的key { 数据的value }
也就是说,数据是以key{value}的形式,展示的;
至于数据类型,以后再说,现在不着急;
2,PromeQL语句的简单实用
· 查看节点存活监控【up】
up #代表查看所有被监控节点是否存活
1表示存活;
0表示存活;
· 查看监控指标【key{value}】
本次学习,我们查cpu作为案例;
只需要写入“关键词”就会弹出与之相关的所有字段key
筛选我们想要的cpu相关数据;
key { value,value,value }
筛选10s内我们想要的cpu相关数据;
key { value,value,value }[10s]
3,PromeQL的相关函数
· sum求和
将查询出来的数据,求和计算;
sum(key{value})
· increase时间段总增长量
查看1分钟内,空闲率增长量
取时间段内的起始第一个值,和最后一个值的差值,就是increase的计算方式。
increase(node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100",mode="idle"}[1m])
· by函数分组统计
by函数,跟mysql里面的by分组时一个意思,使用起来也几乎一样。
案例:查询所有节点的cpu空闲率,安装监控节点分组;
sum(node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"})by(instance)
· rate平均增量
案例:查询1分钟之内cpu的空闲值,增长量,按照每秒增长多少,求出这个值。
increase就是时间段内:【最后一个值】 - 【第一个值】
rate就是时间段内:(【最后一个值】 - 【第一个值】)/时间段
rate(node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"}[1m])
· topk函数
就是把求出来的值的列表,取前几位的意思
由于本次学习,没有安装其他的监控机器,所以演示不完善,大家能明白这个意思就行了;
topk(2,rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[3m]))
· count函数-统计计数
案例:查询目前有多少个cpu监控模式(mode)
count(node_cpu_seconds_total{cpu="0"})
至此,基本函数,大家就有了初步的了解;
4,PromeQL案例
求cpu的空闲率
sum(【cpu总空闲时间】)/sum(【cpu所有使用时间】)
sum(node_cpu_seconds_total{mode="idle"})/sum(node_cpu_seconds_total)*100
至此,PromeQL的简单了解,就到这了,比较墨迹了,接下来我们先进入下一步学习,在从头回顾一下我们这个PromeQL的不懂的技术点。
五、grafana出图展示数据
1,机器准备
10.0.0.71-grafana 1c1g 20GB
2,安装grafana
本次学习,给大家准备了安装包在百度云盘
链接:https://pan.baidu.com/s/1sMJrz1afPqmaW_dypUXQmA?pwd=sotw
提取码:sotw
· 上传软件包
[root@grafana71 soft]# rz -E
rz waiting to receive.
[root@grafana71 soft]# ll
total 85616
-rw-r--r-- 1 root root 87670697 Nov 8 01:42 grafana-enterprise-10.0.3-1.x86_64.rpm
· 安装grafana
[root@grafana71 soft]# yum -y localinstall grafana-enterprise-10.0.3-1.x86_64.rpm
· 启动grafana
[root@grafana71 soft]# systemctl enable --now grafana-server.service
· 检查3000端口是否监听
[root@grafana71 soft]# netstat -tnulp
3,浏览器访问grfana
10.0.0.71:3000
登录:
账号:admin
密码:admin
· 配置数据源
就是获取prometheus的数据
【home】-【adminstration】-【data sources】-【add data-sources】-【prometheus】
NAME字段,自定义一个数据源名称
server URL ,就是我们prometheus的地址+端口
点击save&test
至此,数据源配置完毕;
· 新建仪表盘
【home】-【dashboards】-【new】-【new folder】
创建一个新的folder
进入目录后,创建仪表盘
【create dashboard】
选择数据源
【Add visualization】
选择刚刚添加的数据源
此时进入到,仪表盘的编辑页面;
· 创建一个数据展示图
1,测试代码
第一步,测试代码,就是计算一个cpu使用率的PromeQL代码;
测试没问题,就复制;
2,写入grafana图形
(1-sum(node_cpu_seconds_total{mode="idle"})/sum(node_cpu_seconds_total))*100
4,下载开源的仪表盘
#grafana官网查询dashboard模板id
https://grafana.com/grafana/dashboards
· 搜索找到想要的仪表盘
· 下载仪表盘
· 上传仪表盘json文件到grafana
【home】-【dashboard】-【new】-【import】
上传json文件
保存
· 回到自己的dashboard列表点进去查看
至此,我们的服务器节点监控,学习完毕。