0、转载
go-zero docker-compose 搭建课件服务（七）：prometheus+grafana服务监控
0.1 源码地址
https://github.com/liuyuede123/go-zero-courseware
1、什么是 prometheus
Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具包。自 2012 年启动以来，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。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。Prometheus 于 2016 年加入云原生计算基金会，成为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目。
特性：
一个多维数据模型，包含由指标名称和键/值对（Tag）标识的时间序列数据
PromQL 是一种灵活的查询语音，用于查询并利用这些维度数据
不依赖分布式存储，单个服务器节点是自治的
时间序列收集是通过 HTTP 上的 pull 模型进行的（支持 Pull）
推送时间序列是通过一个中间网关来支持的（也支持 Push）
目标是通过服务发现或静态配置发现的
多种模式的图形和仪表盘支持
2、什么是 grafana
grafana 是用于可视化大型测量数据的开源程序，他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 是一个开源的，拥有丰富 dashboard 和图表编辑的指标分析平台，和 Kibana 不同的是 Grafana 专注于时序类图表分析，而且支持多种数据源，如 Prometheus、Graphite、InfluxDB、Elasticsearch、Mysql、K8s、Zabbix 等。
3、prometheus 部署
根目录下增加 prometheus 的 Dockerfile
FROM bitnami/prometheus:latest
LABEL maintainer="liuyuede123 <liufutianoppo@163.com>"
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增加 prometheus 配置
# my global configglobal: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configurationalerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.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: 'file_ds' file_sd_configs: - files: - targets.json
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[ { "targets": ["user-api:9081"], "labels": { "job": "user-api", "app": "user-api", "env": "test", "instance": "user-api:8300" } }, { "targets": ["user-rpc:9091"], "labels": { "job": "user-rpc", "app": "user-rpc", "env": "test", "instance": "user-api:9300" } }, { "targets": ["courseware-api:9082"], "labels": { "job": "courseware-api", "app": "courseware-api", "env": "test", "instance": "courseware-api:8400" } }, { "targets": ["courseware-rpc:9092"], "labels": { "job": "courseware-rpc", "app": "courseware-rpc", "env": "test", "instance": "courseware-rpc:9400" } }]
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文件结构如下
prometheus├── Dockerfile├── prometheus.yml└── target.json
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docker-compose 中增加 prometheus 配置，默认 9090 端口
...
prometheus: build: context: ./prometheus environment: - TZ=Asia/Shanghai privileged: true volumes: - ./prometheus/prometheus.yml:/opt/bitnami/prometheus/conf/prometheus.yml # 将 prometheus 配置文件挂载到容器里 - ./prometheus/target.json:/opt/bitnami/prometheus/conf/targets.json # 将 prometheus 配置文件挂载到容器里 ports: - "9090:9090" # 设置容器9090端口映射指定宿主机端口，用于宿主机访问可视化web networks: - backend restart: always
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user-api 配置中增加
...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9081 Path: /metrics
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user-rpc 配置中增加
...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9091 Path: /metrics
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courseware-api 配置中增加
...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9082 Path: /metrics
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courseware-rpc 配置中增加
Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9092 Path: /metrics
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删除容器和镜像重新生成构建容器docker-compose up -d --build
浏览器中访问 http://localhost:9090/到 prometheus 后台查看是否生效
访问 http://localhost:9090/targets?search=可以看到，4 个服务的 metrics 都进来了
请求用户详情接口，然后访问下 http://localhost:9090/graph，搜索栏中输入{app="user-api"}，会看到
4、部署 grafana
新建 grafana 文件夹，并创建 Dockerfile
FROM grafana/grafana:latest
LABEL maintainer="liuyuede123 <liufutianoppo@163.com>"
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docker-compose 中新增 grafana 服务
... grafana: build: context: ./grafana environment: - TZ=Asia/Shanghai privileged: true ports: - "3000:3000" networks: - backend restart: always
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删除容器和镜像重新生成构建容器docker-compose up -d --build
访问 http://localhost:3000/，默认账号 admin，密码 admin
点击设置新增数据源
新增看板
数据源选择 prometheus 统计 user-api qps 然后点击保存
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