从零搭建Prometheus企业级监控报警系统 (2)

访问:9090
我们会看到如下l界面

访问:9090/metrics

我们配置了9090端口，默认prometheus会抓取自己的/metrics接口
在Graph选项已经可以看到监控的数据

二.安装客户端提供metrics接口 1.通过golang客户端提供metrics mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/client/golang/src cd !$ export GOPATH=http://www.likecs.com/home/chenqionghe/promethues/client/golang/ #克隆项目 git clone https://github.com/prometheus/client_golang.git #安装需要FQ的第三方包 mkdir -p $GOPATH/src/golang.org/x/ cd !$ git clone https://github.com/golang/net.git git clone https://github.com/golang/sys.git git clone https://github.com/golang/tools.git #安装必要软件包 go get -u -v github.com/prometheus/client_golang/prometheus #编译 cd $GOPATH/src/client_golang/examples/random go build -o random main.go

运行3个示例metrics接口

./random -listen-address=:8080 & ./random -listen-address=:8081 & ./random -listen-address=:8082 & 2.通过node exporter提供metrics docker run -d \ --name=node-exporter \ -p 9100:9100 \ prom/node-exporter

然后把这两些接口再次配置到prometheus.yml, 重新载入配置curl -X POST :9090/-/reload

global: scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。 external_labels: monitor: 'codelab-monitor' rule_files: #- 'prometheus.rules' # 这里表示抓取对象的配置 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' - job_name: 'prometheus' scrape_interval: 5s # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒 static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - targets: ['http://10.211.55.25:8080', 'http://10.211.55.25:8081','http://10.211.55.25:8082'] labels: group: 'client-golang' - targets: ['http://10.211.55.25:9100'] labels: group: 'client-node-exporter'

可以看到接口都生效了

prometheus还提供了各种exporter工具，感兴趣小伙伴可以去研究一下

三.安装pushgateway

pushgateway是为了允许临时作业和批处理作业向普罗米修斯公开他们的指标。
由于这类作业的存在时间可能不够长, 无法抓取到, 因此它们可以将指标推送到推网关中。
Prometheus采集数据是用的pull也就是拉模型，这从我们刚才设置的5秒参数就能看出来。但是有些数据并不适合采用这样的方式，对这样的数据可以使用Push Gateway服务。
它就相当于一个缓存，当数据采集完成之后，就上传到这里，由Prometheus稍后再pull过来。
我们来试一下，首先启动Push Gateway

mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/pushgateway cd !$ docker run -d -p 9091:9091 --name pushgateway prom/pushgateway

访问:9091 已经pushgateway运行起来了

接下来我们就可以往pushgateway推送数据了，prometheus提供了多种语言的sdk，最简单的方式就是通过shell

推送一个指标

echo "cqh_metric 3.14" | curl --data-binary @- :9091/metrics/job/cqh

推送多个指标

cat <<EOF | curl --data-binary @- :9091/metrics/job/cqh/instance/test # 锻炼场所价格 muscle_metric{label="gym"} 8800 # 三大项数据 kg bench_press 100 dead_lift 160 deep_squal 160 EOF

然后我们再将pushgateway配置到prometheus.yml里边,重载配置
看到已经可以搜索出刚刚推送的指标了

四.安装Grafana展示

Grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，它提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。
Dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。
Grafana最常用于因特网基础设施和应用分析，但在其他领域也有用到，比如：工业传感器、家庭自动化、过程控制等等。
Grafana支持热插拔控制面板和可扩展的数据源，目前已经支持Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Elasticsearch、Prometheus等。

我们使用docker安装

docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana