Docker 下 Prometheus 和 Grafana 三部曲之一：极速体验

作者：程序员欣宸

2022 年 8 月 24 日
广东
本文字数：4106 字
阅读完需：约 13 分钟

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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

开源监控工具 Prometheus 目前广为使用，配合 Grafana 即可直观展现监控数据，但对于初学者来说搭建这样一个系统要花费些时间，或者有时也想要快速搭好系统使用其功能，今天的实战中，我们在 Docker 环境下快速搭建和体验一个典型的业务监控系统，包括 prometheus、node-exporter、cadvisor、grafana、业务后台服务(springboot)；
本文是《Docker 下 Prometheus 和 Grafana 三部曲》系列的第一篇，整个系列包含以下内容：

极速体验，也就是本文；
细说 Docker 相关开发，介绍在 Docker 环境搭建整个环境的细节；
自定义监控项的开发和展示配置；

环境信息

本次实战的环境信息如下：

操作系统：CentOS 7.6.1810
Docker：17.03.2-ce
node-exporter：0.17.0 (docker 容器，不需要您准备)
prometheus：2.8.0 (docker 容器，不需要您准备)
cadvisor：0.28.0 (docker 容器，不需要您准备)
grafana：5.4.2 (docker 容器，不需要您准备)
springboot：1.5.19.RELEASE (docker 容器，不需要您准备)

本次实战的电脑是 CentOS 系统，IP 地址为 192.168.1.101

操作步骤简介

实战由以下几步组成：

一行命令创建所有容器；
取得 Grafana 的 API KEY，创建图表时要用到；
一行命令创建所有图表；
体验监控系统；

接下来开始实战吧。

创建容器

wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/prometheus.yml && \wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/docker-compose.yml && \docker-compose up -d

复制代码

上述命令会下载容器编排脚本和 prometheus 的配置文件，然后创建容器，控制台输出如下信息（如果本地没有相关的镜像还会显示下载镜像的信息）：

[root@hedy prometheus_blog]# wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/prometheus.yml && \> wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/docker-compose.yml && \> docker-compose up -d--2019-03-09 23:05:28--  https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/prometheus.yml正在解析主机 raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 151.101.228.133正在连接 raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|151.101.228.133|:443... 已连接。已发出 HTTP 请求，正在等待回应... 200 OK长度：1173 (1.1K) [text/plain]正在保存至: “prometheus.yml”
100%[==================================================================================================================================================================>] 1,173       --.-K/s 用时 0s      
2019-03-09 23:05:28 (162 MB/s) - 已保存 “prometheus.yml” [1173/1173])
--2019-03-09 23:05:28--  https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/docker-compose.yml正在解析主机 raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 151.101.228.133正在连接 raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|151.101.228.133|:443... 已连接。已发出 HTTP 请求，正在等待回应... 200 OK长度：1727 (1.7K) [text/plain]正在保存至: “docker-compose.yml”
100%[==================================================================================================================================================================>] 1,727       --.-K/s 用时 0s      
2019-03-09 23:05:29 (108 MB/s) - 已保存 “docker-compose.yml” [1727/1727])
Creating network "prometheus_blog_default" with the default driverCreating node-exporter  ... doneCreating prometheusdemo ... doneCreating cadvisor       ... doneCreating prometheus     ... doneCreating grafana        ... done

复制代码

取得 Grafana 的 API KEY

现在要取得 Grafana 的授权 KEY，有了这个 KEY 就能通过脚本快速创建数据源和各种监控报表了，具体操作如下：
浏览器访问 Grafana 页面：http://192.168.1.101:3000
用户名 admin，密码 secret；
在左侧的设置菜单中，点击"API keys"，如下图：
如下图，点击按钮"+New API Key"：
在创建 API key 的页面，输入 key 名称 admin，Role 选择 Admin，然后点击"Add"按钮，如下图：
弹出的窗口会显示新建的 API Key，下图红框 1 中的内容就是我们后面会用到的 API Key，请保存下来，红框 2 中的命令是获取首页信息的，可以执行一下试试，成功了表示这个 API Key 是有效的：

创建监控图表

执行以下命令即可创建监控图表，注意把 192.168.1.101 替换为您的 CentOS 机器的 IP 地址，如果是在当前机器上操作就用 127.0.0.1，把 xxxxxxxxx 替换为前面步骤中取得的 API Key，例如我的是 eyJrIjoieHpHeUVoODFiMDNiZE13TDdqUGxNS1NoN0dhVGVVc04iLCJuIjoiYWRtaW4iLCJpZCI6MX0= ：

<font color="red"><code class="language-shell">wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/import_dashboard.sh && \./import_dashboard.sh 192.168.1.101 xxxxxxxxx</code></font>

复制代码

控制台会输出如下类似信息，表示数据源和图表都创建成功：

<font color="red"><code class="language-shell">[root@hedy 10]# wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/import_dashboard.sh && \> chmod a+x import_dashboard.sh && \> ./import_dashboard.sh 192.168.1.101 eyJrIjoiSEduM2g1clFpaVZRNjRXTTBSek50aUp3OFM3bXUzVUciLCJuIjoiYWRtaW4iLCJpZCI6MX0=--2019-03-09 23:46:27--  https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/prometheusdemo/files/import_dashboard.sh正在解析主机 raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 151.101.108.133正在连接 raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|151.101.108.133|:443... 已连接。已发出 HTTP 请求，正在等待回应... 200 OK长度：113606 (111K) [text/plain]正在保存至: “import_dashboard.sh”
100%[==================================================================================================================================================================>] 113,606      468KB/s 用时 0.2s   
2019-03-09 23:46:28 (468 KB/s) - 已保存 “import_dashboard.sh” [113606/113606])
grafana host [192.168.1.101]api key [eyJrIjoiSEduM2g1clFpaVZRNjRXTTBSek50aUp3OFM3bXUzVUciLCJuIjoiYWRtaW4iLCJpZCI6MX0=]start create datasource{"datasource":{"id":2,"orgId":1,"name":"Prometheus","type":"prometheus","typeLogoUrl":"","access":"proxy","url":"http://prometheus:9090","password":"","user":"","database":"","basicAuth":false,"basicAuthUser":"","basicAuthPassword":"","withCredentials":false,"isDefault":false,"secureJsonFields":{},"version":1,"readOnly":false},"id":2,"message":"Datasource added","name":"Prometheus"}start create host dashboard{"id":3,"slug":"1-zhu-ji-ji-chu-jian-kong-cpu-nei-cun-ci-pan-wang-luo","status":"success","uid":"h1qcOBjmz","url":"/d/h1qcOBjmz/1-zhu-ji-ji-chu-jian-kong-cpu-nei-cun-ci-pan-wang-luo","version":1}start create jvm dashboard{"id":4,"slug":"spring-boot-1-x","status":"success","uid":"MP3cOBjmz","url":"/d/MP3cOBjmz/spring-boot-1-x","version":1}start create customize dashboard{"id":5,"slug":"ye-wu-zi-ding-yi-jian-kong","status":"success","uid":"Hl3cOBCmk","url":"/d/Hl3cOBCmk/ye-wu-zi-ding-yi-jian-kong","version":1}</code></font>

复制代码

至此，整个环境已经 OK，一起来体验一下吧；

体验环境

查看 prometheus 的 web 页面，看配置的监控数据源是否有效，如下图，地址是：http://192.168.1.101:9090/targets
上图一共展示了四个数据源：a. http://prometheusdemohost:8080/prometheus 是个 springboot 框架的 web 应用；b. http://127.0.0.1:9090/metrics 是 prometheus 自身的数据；c. http://cadvisorhost:8080/metrics 是 cadvisor 的数据，用来监控 docker 容器的；d. http://node-exporterhost:9100/metrics 是当前宿主机的环境信息；
查看 cAdvisor 的 web 页面，可以看到 docker 的基本情况，如下图，地址是：http://192.168.1.101:8080
访问业务 web 服务，这是个 springboot 框架的 web 应用，提供了一个 web 接口，返回一个带了时间的字符串，地址是：http://192.168.1.101:8081/greet
注意：每访问一次上述业务 web 接口，web 应用都会上报一条记录到 prometheus，所以建议您多访问几次改接口，后面可以再 Grafana 上看到改接口的请求量曲线图；
查看 Grafana 的监控图表，地址是：http://192.168.1.101:3000 ，如下图，可见数据源已经配置成了 prometheus(前面的 shell 脚本中执行的)：
如下图，点击红框 1 中的"manage"，即可见到右侧监控列表中出现了三项：
从第一个"1.主机基础监控(cpu，内存，磁盘，网络)"看起，如下图，服务器的各项信息都能展示出来，注意红框中的内容要选择准确，可以截图一致即可：
第二项"Spring Boot 1.x"主要是 JVM 和 Spring Boot 环境的相关信息，如下：
第三项是业务代码中自己上报到 prometheus 的数据，这些可以和具体业务做绑定，做出更多定制化的内容（具体的开发细节后面的文章会讲到），如下图：
至此，基于 Prometheus 和 Grafana 的监控系统我们已经体验完毕了，希望能帮助您在短时间内对整个系统有个初步了解，接下来的章节将会解释如此简化的步骤是怎样做到的，请看《Docker 下 Prometheus 和 Grafana 三部曲之二：细说 Docker 编排》