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  • Promethus

    2019-07-10 19:39:00
    https://blog.csdn.net/zl1zl2zl3/article/details/74332437 转载于:https://www.cnblogs.com/diyunpeng/p/11166041.html

    https://blog.csdn.net/zl1zl2zl3/article/details/74332437

    转载于:https://www.cnblogs.com/diyunpeng/p/11166041.html

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  • promethus

    2018-06-25 23:05:00
    promethus Prometheus是一个开源的系统监控和报警的工具包。 主要特点 是: 多维数据模型(有metric名称和键值对确定的时间序列) 灵活的查询语言 不依赖分布式存储 通过pull方式采集时间序列,通过http协议传输...
    promethus
    Prometheus是一个开源的系统监控和报警的工具包。
    主要特点 是:
    多维数据模型(有metric名称和键值对确定的时间序列)
    灵活的查询语言
    不依赖分布式存储
    通过pull方式采集时间序列,通过http协议传输
    支持通过中介网关的push时间序列的方式
    监控数据通过服务或者静态配置来发现
    支持图表和dashboard等多种方式
    Components
    Prometheus包含多个组件,其中有许多是可选的:
    Prometheus主服务器,用来收集和存储时间序列数据
    应用程序client代码库
    短时jobs的push gateway
    基于Rails/SQL的GUI dashboard
    特殊用途的exporter(包括HAProxy、StatsD、Ganglia等)
    用于报警的alertmanager
    命令行工具查询
    Architecture
    Prometheus和它的组件的整体架构:
    Prometheus通过直接或者短时jobs中介网关收集监控数据,在本地存储所有收集到的数据,并且通过定义好的rules产生新的时间序列数据,或者发送警报。Promdash或者其他使用API的clients可以将采集到的数据可视化。
    1、Prometheus Server:
    主要负责数据采集和存储,提供PromQL查询语言的支持。
    2、客户端SDK:
    官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby,其他还有很多第三方开发的类库,支持nodejs、php、erlang等。
    3、Push Gateway:
    支持临时性Job主动推送指标的中间网关。
    4、PromDash:
    使用Rails开发可视化的Dashboard,用于可视化指标数据。
    5、Exporter:
    Exporter是Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据,并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是,它并不向中央服务器发送数据,而是等待中央服务器主动前来抓取。
    Prometheus提供多种类型的Exporter用于采集各种不同服务的运行状态。目前支持的有数据库、硬件、消息中间件、存储系统、HTTP服务器、JMX等。
    6、alertmanager:
    警告管理器,用来进行报警。
    7、prometheus_cli:
    命令行工具。
    8、其他辅助性工具:
    多种导出工具,可以支持Prometheus存储数据转化为HAProxy、StatsD、Graphite等工具所需要的数据存储格式。
    Prometheus服务过程
    1、Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据,每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控,即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。
    2、Prometheus在本地存储抓取的所有数据,并通过一定规则进行清理和整理数据,并把得到的结果存储到新的时间序列中。
    3、Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化,例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式,自定义所需要的输出。
    4、PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway,而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
    5、Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件,可以支持Prometheus的查询语句,提供十分灵活的报警方式。
    --------------------------------
    基本环境配置:
    1、prometheus安装配置:
    tar -xf prometheus-2.0.0.linux-amd64.tar.gz
    cd prometheus-2.0.0.linux-amd64
    配置文件:cat prometheus.yml
    # my global config
    global:
    scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.--默认抓取间隔
    evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. --数据计算的间隔
    # scrape_timeout is set to the global default (10s). --默认抓取超时10秒
    # Alertmanager configuration --管理报警配置
    alerting:
    alertmanagers:
    - static_configs:
    - targets:
    # - alertmanager:9093 --管理报警包需要单独下载,默认启动端口是9093
    # Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
    rule_files:
    # - "first_rules.yml" --要发送报警,就得写规则,定义规则文件
    # - "second_rules.yml"
    # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
    # Here it's Prometheus itself.
    scrape_configs: --抓取配置,就是要抓取哪些主机
    # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
    - job_name: 'prometheus' -- 任务名称
    #- job_name: 'node_exporter'
    # metrics_path defaults to '/metrics' -- 默认抓取监控机的url后缀地址是/metrics
    # scheme defaults to 'http'. --模式是http
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
    - targets:
    - 192.168.31.113:9100
    - 192.168.31.117:9100
    - 192.168.31.117:8000
    - job_name: mysql
    static_configs:
    - targets: ["localhost:9104"]
    labels:
    instance: db1
    - job_name: linux
    static_configs:
    - targets: ["localhost:9100"]
    labels:
    instance: db1
    - job_name: 'kubernetes-node'
    scheme: https      // 默认scheme http,声明为 https
    tls_config:
      insecure_skip_verify: true  //  跳过不安全的认证提示
    kubernetes_sd_configs:
    - api_servers: 
    - 'http://10.3.1.141:8080'
    role: node
    relabel_configs:     //  复写meta label
    - action: labelmap
    regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)  // 复写后指标为 kubernetes_io_hostname="xxxx", 用于 grafana 作图
    -----------------------------
    启动prometheus:
    ./prometheus
    ./prometheus --config.file=prometheus.yml
    nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml &
    ---------------------------
    默认配置文件包括三个分区:global、rule_files、scrape_configs。
    global控制 Prometheus 服务器的全局配置。
    scrape_interval 决定数据抓取的间隔。
    evaluation_interval 决定数据计算的间隔,Prometheus会根据rule_file来产生新的时间序列值。
    rule_files决定规则文件的保存路径。
    scrape_config决定Prometheus监控的资源。Prometheus通过HTTP暴露自己的数据,因此也可以监控自己的健康状况。
    ------------------------------------------
    2、node_exporter 安装
    node_exporter 用来收集服务器的监控信息。
    node_exporter 默认使用 9100 端口监听,Prometheus 会从 node_exporter 中获取信息。
    tar -xf node_exporter-0.15.1.linux-amd64.tar.gz
    ./ node_exporter
    自定义一个客户端
    只要返回的数据库类型是这样就可以.这里用的django..只要格式正确就可以
    def metrics(req):
        ss = "feiji 32" + "\n" + "caidian 31"
        return HttpResponse(ss)
    3、编写 rules/mengyuan.rules 规则,规则是发送报警的前提
    vi mengyuan.rules
    groups:
    - name: zus
      rules:
     
      # Alert for any instance that is unreachable for >5 minutes.
      - alert: InstanceDown   #报警名字随便写
        expr: up == 0   #这是一个表达式,如果主机up状态为0,表示关机了,条件为真就会触发报警 可以通过$value得到值
        for: 5s      #5s内,还是0,就发送报警信息,当然是发送给报警管理器
        labels:
          severity: page  #这个类型的报警定了个标签
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} down current {{ $value }}"
          description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 5 minutes."
    4、安装报警管理器
    下载安装alertmanager-0.15.0-rc.1.linux-amd64
    修改创建:
    cat alertmanager.yml
    route:
      receiver: mengyuan2  #接收的名字,默认必须有一个,对应receivers的- name
      group_wait: 1s  #等待1s
      group_interval: 1s #发送间隔1s
      repeat_interval: 1m  #重复发送等待1m分钟再发
      group_by: ["zus"]  
      routes:      #路由了,匹配规则标签的severity:page走receiver: mengyuan ,如果routes不写,就会走默认的mengyuan2
      - receiver: mengyuan 
        match:
          severity: page
     
    receivers:
    - name: 'mengyuan'
      webhook_configs:  #这我用的webhook_configs 钩子方法,默认会把规则的报警信息发送到127.0.0.1:8000
      - url: http://127.0.0.1:8000
        send_resolved: true
    - name: 'mengyuan2'
      webhook_configs:
      - url: http://127.0.0.1:8000/2
        send_resolved: true
    - job_name: '***'
    scrape interval:120s
    scrape timeout:30s
    file_sd_configs:
    - files:
    - /prometheus/*.json
    relabe_configs:

    转载于:https://www.cnblogs.com/skyzy/p/9226849.html

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  • Promethus+Grafana 监控linux、windows节点以及Tomcat项目-附件资源
  • Promethus(普罗米修斯)安装与配置

    千次阅读 2021-11-25 20:38:57
    1. 普罗米修斯概述 Prometheus(是由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。 Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。...

    1. 普罗米修斯概述

    • Prometheus(是由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。

    • Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在,它是一个独立的开源项目,并且独立于任何公司进行维护。为了强调这一点并阐明项目的治理结构,Prometheus 于2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation,这是继Kubernetes之后的第二个托管项目。

    • Prometheus是一个时间序列数据库。但是,它不仅仅是一个时间序列数据库。

    • 它涵盖了可以绑定的整个生态系统工具集及其功能。

    • Prometheus主要用于对基础设施的监控。包括服务器,数据库,VPS,几乎所有东西都可以通过Prometheus进行监控。Prometheus希望通过对Prometheus配置中定义的某些端点执行的HTTP调用来检索度量标准。

    Prometheus 的优点

    • 非常少的外部依赖,安装使用超简单
    • 已经有非常多的系统集成 例如:docker HAProxy Nginx JMX等等
    • 服务自动化发现
    • 直接集成到代码
    • 设计思想是按照分布式、微服务架构来实现的
    • 可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端
    • 可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
    • 有多种可视化图形界面。
    • 易于伸缩。

    Prometheus 的特性

    • 一个多维数据模型,其中包含通过度量标准名称和键/值对标识的时间序列数据
    • PromQL,一种灵活的查询语言 ,可利用此维度
    • 不依赖分布式存储;单服务器节点是自治的
    • 时间序列收集通过HTTP上的拉模型进行
    • 通过中间网关支持推送时间序列
    • 通过服务发现或静态配置发现目标
    • 多种图形和仪表板支持模式

    2. 时间序列数据

    1、什么是序列数据
    时间序列数据(TimeSeries Data) : 按照时间顺序记录系统、设备状态变化 的数据被称为时序数据。
    应用的场景很多, 如:

    无人驾驶车辆运行中要记录的经度,纬度,速度,方向,旁边物体的距 离等等。每时每刻都要将数据记录下来做分析。
    某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据
    传统证券行业实时交易数据
    实时运维监控数据等

    2.1 时间序列数据特点

    性能好

    关系型数据库对于大规模数据的处理性能糟糕。NOSQL可以比较好的处理 大规模数据,让依然比不上时间序列数据库。

    存储成本低

    高效的压缩算法,节省存储空间,有效降低IO
    Prometheus有着非常高效的时间序列数据存储方法,每个采样数据仅仅占 用3.5byte左右空间,上百万条时间序列,30秒间隔,保留60天,大概花了 200多G(来自官方数据)

    3. Prometheus原理架构图

    下图说明了Prometheus的体系结构及其某些生态系统组件:
    在这里插入图片描述

    • prometheus直接或通过中介推送网关从已检测作业中删除指标,以处理短暂的作业。它在本地存储所有报废的样本,并对这些数据运行规则,以汇总和记录现有数据中的新时间序列,或生成警报。Grafana或其他API使用者可以用来可视化收集的数据。

    • Prometheus可以很好地记录任何纯数字时间序列。它既适用于以机器为中心的监视,也适用于高度动态的面向服务的体系结构的监视。在微服务世界中,它对多维数据收集和查询的支持是一种特别的优势。

    • Prometheus的设计旨在提高可靠性,使其成为中断期间要使用的系统,以使您能够快速诊断问题。每个Prometheus服务器都是独立的,而不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础结构的其他部分损坏时,您可以依靠它,并且无需设置广泛的基础结构即可使用它。

    • 普罗米修斯重视可靠性。即使在故障情况下,您始终可以查看有关系统的可用统计信息。如果您需要100%的准确性(例如按请求计费),则Prometheus并不是一个好的选择,因为所收集的数据可能不够详细和完整。在这种情况下,最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费,并使用Prometheus进行其余的监视。

    4. 部署Prometheus

    实验环境:

    主机名IP服务
    node2192.168.200.154prometheus
    node1192.168.200.144node_exporter

    4.1准备工作

    下载最新版的服务端prometheus和客户端node_exporter

    4.2下载软件包

    [root@node2 ~]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.31.1/prometheus-2.31.1.linux-amd64.tar.gz
    

    4.3解压缩包

    [root@node2 ~]# tar xf prometheus-2.31.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
    [root@node2 src]# cd /usr/local/
    [root@node2 local]# ls
    bin  games    lib    libexec                        redis  share
    etc  include  lib64  prometheus-2.31.1.linux-amd64  sbin   src
    
    [root@node2 local]# mv prometheus-2.31.1.linux-amd64/  prometheus
    

    4.4运行Prometheus server

    [root@node2 local]# cd prometheus/
    [root@node2 prometheus]# ./prometheus --config.file=prometheus.yml
    

    4.5 配置Prometheus

    在Prometheus.yml中有配置文件,我们可以对其进行配置,当然第一次安装也可以不用配置;

    root@node2 prometheus]# vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
    
    #全局配置
    global:
      scrape_interval: 15s #每隔15秒向目标抓取一次数,默认为一分钟
      evaluation_interval: 15s #每隔15秒执行一次告警规则,默认为一分钟
      # scrape_timeout: 600s  #抓取数据的超时时间,默认为10s
    
    #告警配置
    alerting:
      alertmanagers:
        - static_configs:
            - targets:
              # - alertmanager:9093	 #alertmanager所部署机器的ip和端口
    
    #定义告警规则和阈值的yml文件
    rule_files:
      # - "first_rules.yml"
      # - "second_rules.yml"
    
    #收集数据配置
    #以下是Prometheus自身的一个配置.
    scrape_configs:
      #这个配置是表示在这个配置内的时间序例,每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签.
      - job_name: "prometheus"
        # metrics_path defaults to '/metrics'
        # scheme defaults to 'http'.
        static_configs:			#静态配置
          - targets: ["localhost:9090"]
    

    其配置大致可分为四部分:

    • global:全局配置,其中scrape_interval表示抓取一次数据的间隔时间,evaluation_interval表示进行告警规则检测的间隔时间;

    • alerting:告警管理器(Alertmanager)的配置,目前还没有安装Alertmanager;

    • rule_files:告警规则有哪些;

    • scrape_configs:抓取监控信息的目标。一个job_name就是一个目标,其targets就是采集信息的IP和端口。这里默认监控了Prometheus自己,可以通过修改这里来修改Prometheus的监控端口。Prometheus的每个exporter都会是一个目标,它们可以上报不同的监控信息,比如机器状态,或者mysql性能等等,不同语言sdk也会是一个目标,它们会上报你自定义的业务监控信息。

    4.6 校验配置文件

    [root@node2 prometheus]# ./promtool check config ./prometheus.yml
    Checking ./prometheus.yml
      SUCCESS: 0 rule files found
    

    4.7配置service启动文件

    [root@node2 prometheus]# cat > /usr/lib/systemd/system/prometheus.service <<EOF
    [Unit]
    Description=The Prometheus Server
    After=network.target
    
    [Service]
    Restart=on-failure
    ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml
    RestartSec=15s
    
    [Install]
    WantedBy=multi-user.target
    
    EOF
    
    [root@node2 prometheus]# systemctl daemon-reload 
    [root@node2 prometheus]# systemctl restart prometheus
    [root@node2 local]# ss -antl
    State  Recv-Q Send-Q Local Address:Port   Peer Address:Port Process 
    LISTEN 0      128          0.0.0.0:6379        0.0.0.0:*            
    LISTEN 0      128          0.0.0.0:22          0.0.0.0:*            
    LISTEN 0      128             [::]:22             [::]:*            
    LISTEN 0      128                *:9090              *:* 
    

    4.8启动参数介绍

    ##启动
    /usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml &
    
    ##启动参数介绍
    --config.file      	   #加载prometheus的配置文件
    --web.listen-address   #监听prometheus的web地址和端口
    --web.enable-lifecycle #热启动参数,可以在不中断服务的情况下重启加载配置文件
    --storage.tsdb.retention   #数据持久化的时间                         
    --storage.tsdb.path        #数据持久化的保存路径
    
    

    4.9访问测试

    输入: “ip地址”+":9090" 在浏览器中进行访问,如果出现可视化界面说明成功;
    请添加图片描述

    6. node_exporter部署

    6.1 下载软件包

    wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.0/node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz
    

    6.2 解压软件包

    [root@node1 ~]# ls
    anaconda-ks.cfg  node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz
    
    [root@node1 ~]# tar xf node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
    [root@node1 ~]# 
    [root@node1 ~]# cd /usr/local/
    [root@node1 local]# ls
    bin  games    lib    libexec                          sbin   src
    etc  include  lib64  node_exporter-1.3.0.linux-amd64  share
    
    [root@node1 local]# mv node_exporter-1.3.0.linux-amd64/ node_exporter
    [root@node1 local]# 
    

    6.4 启动参数介绍

    注意:相关启动的参数
    --web.listen-address     #node_expoetrt暴露的端口
    --collector.systemd	     #从systemd中收集
    --collector.systemd.unit-whitelist   ##白名单,收集目标
    		".+"         		      #从systemd中循环正则匹配单元
    		"(docker|sshd|nginx).service"  #白名单,收集目标,收集参数node_systemd_unit_state
    
    

    6.5 配置service文件

    [root@node1 local]# vi /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service
    [unit]
    Description=The node_exporter Server
    After=network.target
    
    [Service]
    ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter
    Restart=on-failure
    RestartSec=15s
    SyslogIdentifier=node_exporter
    
    [Install]
    WantedBy=multi-user.target
    
    [root@node1 local]# systemctl daemon-reload 
    [root@node1 local]# systemctl enable node_exporter 
    [root@node1 local]# systemctl restart node_exporter
    Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/node_exporter.service → /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service.
    
    [root@node1 local]# ss -antl
    State  Recv-Q Send-Q Local Address:Port   Peer Address:Port Process 
    LISTEN 0      128          0.0.0.0:22          0.0.0.0:*            
    LISTEN 0      128             [::]:22             [::]:*            
    LISTEN 0      128                *:9100              *:*            
    [root@node1 local]# 
    

    6.6 在Prometheus主机上修改prometheus.yml配置文件

    [root@node2 prometheus]# vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
    ......
    
    rule_files:
      # - "first_rules.yml"
      # - "second_rules.yml"
    
    # 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"
    
        # metrics_path defaults to '/metrics'
        # scheme defaults to 'http'.
    
        static_configs:
          - targets: ["192.168.200.144:9100"]    //此处指定客户端ip和端口
    
    

    6.7访问测试是否连接成功

    使用Prometheus主机IP地址和端口号 http://192.168.200.154:9100/targets访问
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  • 最近在研究监控系统,所以第一次接触了Grafana跟Promethus,Grafana是一个很强大的可视化指标工具,而Promethus是一个时序数据库。项目总会慢慢做大,一些必要的监控以及预警是很有必要的。所以研究了下JVM的监控,...

    最近在研究监控系统,所以第一次接触了Grafana跟Promethus,Grafana是一个很强大的可视化指标工具,而Promethus是一个时序数据库。

    项目总会慢慢做大,一些必要的监控以及预警是很有必要的。

    所以研究了下JVM的监控,可以有以下两种方式,Grafana官网上有很多共享的展示面板模板,可看哪个更符合自己的需求,当然也可以自己创建。

    首先安装Grafana跟Promethus,这个比较简单,可自行百度。

    1.Jmx_exporter + Promethus +Grafana

    1.2在配置Jmx_exporter的config.yaml:

    ---lowercaseOutputLabelNames:truelowercaseOutputName:truewhitelistObjectNames: ["java.lang:type=OperatingSystem"]

    blacklistObjectNames: []

    rules:- pattern: ‘java.lang<>(committed_virtual_memory|free_physical_memory|free_swap_space|total_physical_memory|total_swap_space)_size:‘name: os_$1_bytes

    type: GAUGE

    attrNameSnakeCase:true

    - pattern: ‘java.lang<>((?!process_cpu_time)\w+):‘name: os_$1type: GAUGE

    attrNameSnakeCase:true

    1.3启动你的应用:java -javaagent:./jmx_prometheus_javaagent-0.12.0.jar=8698:config.yaml -jar yourJar.jar

    我使用的是springboot,所以加运行参数即可。

    26e8b99e5e34612955c3812e09d9d431.png

    1.4配置Promethus的config:

    scrape_configs:

    # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from thisconfig.- job_name: ‘prometheus‘# metrics_path defaults to‘/metrics‘# scheme defaults to‘http‘.

    static_configs:- targets: [‘localhost:9090‘]- job_name: ‘monitor-demo‘# metrics_path defaults to‘/metrics‘# scheme defaults to‘http‘.

    static_configs:- targets: [‘localhost:8698‘]

    1.5Grafana我使用的是模板是8563,直接Import就好,在Import之前应首先在Grafana创建Promethus的数据源

    a53c7c0b3846e41a7db22a3f4a6522c8.png

    978d656005ab20174853c8d62c109ed8.png

    fbcdf8d5e3d11becc8c6e868ffb99d89.png

    至此监控JVM系统就搭建起来了,比较简单。

    原文:https://www.cnblogs.com/zgz21/p/12054518.html

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