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docker安装prometheus和grafana的详细过程

2023-02-04 10:24:45 作者：justry_deng

prometheus通过各种Exporter采集到监控数据，然后存储进prometheus中，以供查询展示，这篇文章主要介绍了docker安装prometheus和grafana,需要的朋友可以参考下

docker安装prometheus和grafana

概念简述

prometheus（普罗米修斯）：天生为采集存储监控数据而生的时序数据库。prometheus通过各种Exporter采集到监控数据，然后存储进prometheus中，以供查询展示
grafana：一个监控仪表系统。grafana的数据来源可以有很多（如：Prometheus、Graphite、OpenTSDB、InfluxDB、MySQL/PostgreSQL、Microsoft SQL Serve等等），其中用得最多的数据源是prometheus
注：prometheus也有自己的UI，不过功能没有grafana强大

安装prometheus

第一步：确保安装有docker

查看docker版本

docker -v

第二步：拉取镜像

# 你也可以直接拉docker pull prom/prometheus， 即拉取最新的镜像docker pull prom/prometheus:lastest
docker pull prom/prometheus:v2.41.0

第三步：准备相关挂载目录及文件

准备目录

# /opt/prometheus/data目录，准备用来挂载放置prometheus的数据
# /opt/prometheus/config目录，准备用来放置prometheus的配置文件
# /opt/prometheus/rules目录，准备用来挂载放置prometheus的规则文件
mkdir -p /opt/prometheus/{data,config,rules}
# 授权相关文件夹权限
chmod -R 777 /opt/prometheus/data
chmod -R 777 /opt/prometheus/config
chmod -R 777 /opt/prometheus/rules

准备文件

# 配置文件
cat > /opt/prometheus/config/prometheus.yml << \EOF
global:
  # 数据采集间隔
  scrape_interval:     45s
  # 告警检测间隔
  evaluation_interval: 45s

# 告警规则
rule_files:
  # 这里匹配指定目录下所有的.rules文件
  - /prometheus/rules/*.rules

# 采集配置
scrape_configs:
  # 采集项(prometheus)
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      # prometheus自带了对自身的exporter监控程序，所以不需额外安装exporter就可配置采集项
      - targets: ['localhost:9090']
EOF

# 查看一下配置文件
cat /opt/prometheus/config/prometheus.yml

prometheus配置项说明

global：全局配置（如果有内部单独设定，会覆盖这个参数）
alerting：告警插件定义。这里会设定alertmanager这个报警插件
rule_files：告警规则。按照设定参数进行扫描加载，用于自定义报警规则，其报警媒介和route路由由alertmanager插件实现
scrape_configs：采集配置。配置数据源，包含分组job_name以及具体target。又分为静态配置和服务发现
remote_write：用于远程存储写配置
remote_read：用于远程读配置

第四步：启动容器

# 启动prometheus
# config.file：指定容器中，配置文件的位置
# web.enable-lifecycle：启动此项后，当配置文件发生变化后，可通过HTTP API 发送 post 请求到 /-/reload，实现热加载，如：curl -X POST http://47.105.39.189:9090/-/reload
# -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro表示让容器使用宿主机的时间, :ro表示只读(注：此方式只针对宿主机和容器的时区文件均为/etc/localtime)
docker run --name prometheus -d \
    -p 9090:9090 \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
    -v /opt/prometheus/data:/prometheus/data \
    -v /opt/prometheus/config:/prometheus/config \
    -v /opt/prometheus/rules:/prometheus/rules \
    prom/prometheus:v2.41.0 --config.file=/prometheus/config/prometheus.yml --web.enable-lifecycle

第五步：访问测试

访问{ip}:9090即可

安装grafana

第一步：确保安装有docker

查看docker版本

docker -v

第二步：拉取镜像

镜像有哪些版本，可以通过查看一个docker镜像有哪些版本查看

# 你也可以直接拉docker pull grafana/grafana， 即拉取最新的镜像docker pull grafana/grafana:lastest
docker pull grafana/grafana:9.3.2

第三步：准备相关挂载目录及文件

准备目录

# /opt/grafana/data目录，准备用来挂载放置grafana的数据
# /opt/grafana/plugins目录，准备用来放置grafana的插件
# /opt/grafana/config目录，准备用来挂载放置grafana的配置文件
mkdir -p /opt/grafana/{data,plugins,config}
# 授权相关文件夹权限
chmod -R 777 /opt/grafana/data
chmod -R 777 /opt/grafana/plugins
chmod -R 777 /opt/grafana/config

准备配置文件

# 先临时启动一个容器
docker run --name grafana-tmp -d -p 3000:3000 grafana/grafana:9.3.2
# 将容器中默认的配置文件拷贝到宿主机上
docker cp grafana-tmp:/etc/grafana/grafana.ini /opt/grafana/config/grafana.ini
# 移除临时容器
docker stop grafana-tmp
docker rm grafana-tmp

# 修改配置文件（需要的话）
# vim /opt/grafana/config/grafana.ini

第四步：启动容器

# 启动prometheus
# 环境变量GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD：指定admin的密码
# 环境变量GF_INSTALL_PLUGINS：指定启动时需要安装得插件
#         grafana-clock-panel代表时间插件
#         grafana-simple-json-datasource代表json数据源插件
#         grafana-piechart-panel代表饼图插件
docker run -d \
    -p 3000:3000 \
    --name=grafana \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
    -v /opt/grafana/data:/var/lib/grafana \
    -v /opt/grafana/plugins/:/var/lib/grafana/plugins \
    -v /opt/grafana/config/grafana.ini:/etc/grafana/grafana.ini \
    -e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin" \
    -e "GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clock-panel,grafana-simple-json-datasource,grafana-piechart-panel" \
    grafana/grafana:9.3.2

第五步：访问测试

访问{ip}:3000即可，使用账密admin/admin进行登录即可

第六步：使用测试

添加数据源

选择普罗米修斯作为数据源

制作（或导入）仪表盘

grafana官网提供了很多模板,选择你喜欢的样式，直接输入Dashboard Id即可直接导入

这里列出几个本人使用的Dashboard Id
12633：Linux主机详情

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hF6HnXtU-1673599201955)(../repository/image-20230111133217718.png)]

此时，界面就出来了

提示：这会儿还没有数据，是因为prometheus里面本来就没有数据，后面我们只需要使用相应的exporter往prometheus录入一些监控数据（如：安装node-exporter），这里就会显示出来了

安装exporter监控采集程序，采集数据进prometheus

node-exporter

官方不建议通过Docekr方式部署node-exporter，因为它需要访问主机系统

node-exporter 可以采集机器（物理机、虚拟机、云主机等）的监控指标数据，能够采集到的指标包括 CPU, 内存，磁盘，网络，文件数等信息

安装node-exporter

# 下载
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.1.2/node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz
# 解压
tar -xvf node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-1.1.2.linux-amd64
# 启动
nohup ./node_exporter  --web.listen-address=":9100" &

访问一下，确保node-exporter已正常启动

或者直接curl 47.105.39.189:9100进行验证也可

在prometheus中配置当前采集项

编辑配置文件

vim /opt/prometheus/config/prometheus.yml

增加当前采集项目

使得最新的prometheus配置生效

你可以重启prometheus或者使用热加载使新配置生效，这里我们使用热加载的方式

# 前提条件：启动prometheus时，启用了web.enable-lifecycle
# 发送post请求到prometheus的/-/reload下触发热加载配置
curl -X POST http://47.105.39.189:9090/-/reload

注：若你触发热加载后，过个一会儿还没看到监控的变化，那么你可以使用docker logs {prometheus容器}查看prometheus日志，看到底是否触发了热加载

验证一下

此时，我们再在grafana上看监控面板，就会发现有数据了

安装alertmanager，集成进prometheus

安装alertmanager

第一步：确保安装有docker

查看docker版本

docker -v

第二步：拉取镜像

镜像有哪些版本，可以通过查看一个docker镜像有哪些版本查看

# 你也可以直接拉docker pull prom/alertmanager， 即拉取最新的镜像docker pull prom/alertmanager:lastest
docker pull prom/alertmanager:v0.25.0

第三步：准备相关挂载目录及文件

准备目录

# /opt/alertmanager/config目录，准备用来放置alertmanager的配置文件
# /opt/alertmanager/template目录，准备用来挂载放置alertmanager的模板文件
mkdir -p /opt/alertmanager/{config,template}
# 授权相关文件夹权限
chmod -R 777 /opt/alertmanager/config
chmod -R 777 /opt/alertmanager/template

准备配置文件

# 配置文件
cat > /opt/alertmanager/config/alertmanager.yml << \EOF
global:
  resolve_timeout: 5m
  # 发件人
  smtp_from: '1612513157@qq.com'
  # 邮箱服务器的 POP3/SMTP 主机配置 smtp.qq.com 端口为 465 或 587
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'
  # 用户名
  smtp_auth_username: '1612513157@qq.com'
  # 授权码 或 密码
  smtp_auth_password: '你的qq授权码'
  smtp_require_tls: false
  smtp_hello: 'qq.com'
templates:
  # 指定预警内容模板
  - '/etc/alertmanager/template/email.tmpl'
route:
  # 指定通过什么字段进行告警分组(如：alertname=A和alertname=B的将会被分导两个组里面)
  group_by: ['alertname']
  # 在组内等待所配置的时间，如果同组内，5 秒内出现相同报警，在一个组内出现
  group_wait: 5s
  # 如果组内内容不变化，合并为一条警报信息，5 分钟后发送
  group_interval: 5m
  # 发送告警间隔时间 s/m/h，如果指定时间内没有修复，则重新发送告警
  repeat_interval: 5m
  # 默认的receiver。 如果一个报警没有被任何一个route匹配，则发送给默认的接收器
  receiver: 'justrydeng163email'
  #子路由(上面所有的route属性都由所有子路由继承，并且可以在每个子路由上进行覆盖)
  routes:
  # 当触发当前预警的prometheus规则满足：标签alarmClassify的为normal时（标签名、标签值可以自定义，只要和编写的prometheus的rule里面设置的标签呼应上即可），往justrydeng163email发送邮件
  - receiver: justrydeng163email
    match_re:
      alarmClassify: normal
  # 当触发当前预警的prometheus规则满足：标签alarmClassify的值为special时（标签名、标签值可以自定义，只要和编写的prometheus的rule里面设置的标签呼应上即可），往justrydengQQemail发送邮件
  - receiver: justrydengQQemail
    match_re:
      alarmClassify: special
receivers:
- name: 'justrydeng163email'
  email_configs:
  # 如果想发送多个人就以 ',' 做分割
  - to: '13548417409@163.com'
    send_resolved: true
    # 接收邮件的标题
    headers: {Subject: "alertmanager报警邮件"}
- name: 'justrydengQQemail'
  email_configs:
  # 如果想发送多个人就以 ',' 做分割
  - to: '1249823187@qq.com'
    send_resolved: true
    # 接收邮件的标题
    headers: {Subject: "alertmanager报警邮件"}
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']
EOF

# 查看一下配置文件
cat /opt/alertmanager/config/alertmanager.yml

准备预警内容模板文件

# 因为我们进行了挂载，所以我们只需编辑宿主机上的模板文件即可
cat > /opt/alertmanager/template/email.tmpl << \EOF
{{ define "email.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>
                <td>告警信息</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>
                        <td>{{ index $alert.Annotations "description" }}</td>
                </tr>
        {{ end }}
</table>
{{ end }}
EOF

# 查看一下模板文件
cat /opt/alertmanager/template/email.tmpl

提示：模板文件中，占位符取值，取的是prometheus的rules文件中对应的值，你可以先写好prometheus的规则文件后，再来编写模板文件

第四步：启动容器

# 启动alertmanager (启动后docker ps检查一下，确保alertmanager起来了即可)
docker run -d --name=alertmanager \
    -p 9093:9093 \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
    -v /opt/alertmanager/config/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml \
    -v /opt/alertmanager/template:/etc/alertmanager/template \
    prom/alertmanager:v0.25.0

第五步：确保alertmanager正常启动

# 查看一下docker容器
docker ps | grep alertmanager
# 再看一下alertmanager的日志
docker logs --tail=50 alertmanager

集成进prometheus

第一步：启用alertmanager

编辑配置文件

vim /opt/prometheus/config/prometheus.yml

启用alertmanager

# 启用alertmanager
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # alertmanager的地址
          - 172.31.113.186:9093

第二步：增加prometheus预警规则

提示：prometheus的rules机制，即便不集成alertmanager也是可以用的

# 因为我们启动prometheus时，是挂载了宿主机的/opt/prometheus/rules目录到/prometheus/rules下，且配置了/prometheus/rules目录下所有的.rules文件都会被作为规则文件的
# 所以我们只需要将规则文件创建到宿主机的/opt/prometheus/rules目录下即可
cat > /opt/prometheus/rules/os.rules << \EOF
groups:
- name: os
  rules:
  # prometheus是通过对应exporter的metric指标查询接口获取到被监测对象的数据的。当这个接口调用不通（或调用出错时），会认为up == 0,当持续时间满足for时，会发出对应的节点宕机预警
  # 实际上，exporter的指标查询接口调不通，也可能是因为超时或者其它什么导致的，并不一定是被监控节点down机了
  - alert: instance不可用（宕机或忙）告警
    expr: up == 0
    for: 1m
    labels:
      alarmClassify: normal
    annotations:
      summary: "监控程序{{ $labels.job }}所监控机器不可用"
      description: "监控程序 {{ $labels.job }}(监控程序地址为{{ $labels.instance }}) down机超过1分钟了"
  - alert: CPU告警
    expr: 100-(avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by(instance)* 100) > 90
    for: 5m
    labels:
      alarmClassify: normal
    annotations:   
      summary: "CPU告警：CPU使用大于90%(目前使用:{{$value}}%)"
      description: "CPU告警：监控程序{{$labels.instance}}所监控机器的CPU使用大于90%(目前使用:{{$value}}%). 已经持续5分钟了"
  - alert: 内存告警
    expr: 100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes * 100) / node_memory_MemTotal_bytes) > 90
    for: 30m
    labels:
      alarmClassify: normal
    annotations:
      summary: "内存告警：内存使用大于80%(目前使用:{{$value}}%)"
      description: "内存告警：监控程序{{$labels.instance}}所监控机器的内存使用大于80%(目前使用:{{$value}}%)"
  - alert: 磁盘分区使用率报警
    expr: 100 - ((node_filesystem_avail_bytes{fstype=~"rootfs|xfs",mountpoint=~"/|/etc/hosts"} * 100) / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"rootfs|xfs",mountpoint=~"/|/etc/hosts"}) > 80
    for: 1m
    labels:
      alarmClassify: normal
    annotations:
      summary: "磁盘分区告警：{{$labels.mountpoint}} 磁盘分区使用大于80%(目前使用:{{$value}}%)"
      description: "磁盘分区告警：监控程序{{$labels.instance}}所监控机器的磁盘分区使用量大于80%(目前使用:{{$value}}%). 其它信息：device:{{$labels.device}}, mount:{{$labels.mountpoint}} "
  - alert: 挂载磁盘分区使用率报警
    expr: 100 - ((node_filesystem_avail_bytes{mountpoint=~"/rootfs/newDisk|/backup"} * 100) / node_filesystem_size_bytes{mountpoint=~"/rootfs/newDisk|/backup"}) > 80
    for: 1m
    labels:
      alarmClassify: normal
    annotations:
      summary: "挂载磁盘分区告警：{{$labels.mountpoint}} 挂载磁盘分区使用大于80%(目前使用:{{$value}}%)"
      description: "挂载磁盘分区告警：监控程序{{$labels.instance}}所监控机器的挂载磁盘分区使用量大于80%(目前使用:{{$value}}%). 其它信息：device:{{$labels.device}}, mount:{{$labels.mountpoint}} "
  - alert: IO性能
    expr: ((irate(node_disk_io_time_seconds_total[30m]))* 100) > 95
    for: 1m
    labels:
      alarmClassify: normal
    annotations:
      summary: "{{$labels.mountpoint}} 流入磁盘IO使用率过高"
      description: "监控程序{{$labels.instance}}所监控机器的{{$labels.mountpoint }}流入磁盘IO大于95%(目前使用:({{$value}}))"
  - alert: 网络(入)
    expr: ((sum(rate (node_network_receive_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 10240
    for: 5m
    labels:
      alarmClassify: normal
    annotations:
      summary: "{{$labels.mountpoint}} 流入网络带宽过高"
      description: "监控程序{{$labels.instance}}所监控机器的 {{$labels.mountpoint }} 流入网络带宽持续5分钟高于10M. RX带宽使用率{{$value}}"
  - alert: 网络(出)
    expr: ((sum(rate (node_network_transmit_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 10240
    for: 5m
    labels:
      alarmClassify: normal
    annotations:
      summary: "{{$labels.mountpoint}} 流出网络带宽过高"
      description: "监控程序{{$labels.instance}}所监控机器的 {{$labels.mountpoint }} 流出网络带宽持续5分钟高于10M. RX带宽使用率{{$value}}"
EOF

# 查看一下os.rules规则
cat /opt/prometheus/rules/os.rules

一条告警规则主要由以下几部分组成
alert：告警规则的名称
expr：基于PromQL表达式告警触发条件，用于计算是否有时间序列满足该条件
for：评估等待时间，可选参数。用于表示只有当触发条件持续一段时间后才发送告警。在等待期间新产生告警的状态为pending
labels：自定义标签，允许用户指定要附加到告警上的一组附加标签（注：如果自定义的标签名与prometheus.yml下内置的或配置的标签名一样，则会以这里设置的标签为主）

注：labels下默认有这些标签

alertname：告警规则的名称（即：alert指定的名称）
device：机器设备
fstype：文件系统类型
mountpoint：挂载点
job：采集任务名。（即：当前预警所属采集任务名，假设prometheus.yml如下所示，采集项aliyun-node预警了，那么这里对应的job值为：xxx）
instance：采集对象。（即：当前预警所属采集项地址，假设prometheus.yml如下所示，采集项aliyun-node预警了，那么这里对应的instance值为：47.105.39.189:9100）

global:
。。。省略
alerting:
。。。省略
rule_files:
。。。省略
scrape_configs:
  # 采集任务
  - job_name: 'xxx'
    static_configs:
      - targets: ['47.105.39.189:9100']
        # 设置采集任务标签 (注：如果预警规则里面设置有同名标签的话，预警时则会覆盖此标签)
        labels:
          env: prod
          name: justrydeng
          instance: xxx-instance
          group: 'ds'

annotations：用于指定一组附加信息，比如用于描述告警详细信息的文字等，annotations的内容在告警产生时会一同作为参数发送到Alertmanager

占位符{{$xxx}}，用于取值xxx对应的值

如：{{$labels.instance}}，取当前规则文件下，instance标签的值

如：在annotations中，使用{{$value}}取触发当前预警的预警值

检查预警规则文件是否正确

# 进入容器
# docker exec -it {容器id 或 容器名} /bin/sh
docker exec -it prometheus /bin/sh
# 使用promtool 工具，执行check指令
# promtool check rules {规则文件，后缀名随意都可以}
promtool check rules /prometheus/rules/os.rules

第三步：使得最新的prometheus配置生效

因为这里启用了alertmanager，为保险起见，本人这里选择重启prometheus（而不是使用prometheus的热加载）来使生效

# 重启容器prometheus
docker restart prometheus
# 查看日志
docker logs --tail=50 prometheus

第四步：验证预警生效

访问prometheus，查看预警规则是否有了

预警状态说明：

Inactive：未触发预警
Pending：满足预警规则里面的预警表达式expr了，但是持续时间不满足预警规则里面的for，尚未发送预警信息
Firing：触发预警且已发送预警信息

查看邮箱，发现收到了预警消息

注：因为本人后来优化了上面的rule规则的配置内容，所以这里email里面的截图和上面的配置有点出入

docker安装prometheus和grafana的详细过程