干掉ELK | 使用Prometheus+Grafana搭建监控平台

2024-09-06 20:48

本文主要是介绍干掉ELK | 使用Prometheus+Grafana搭建监控平台,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

点击上方蓝色字体,选择“设为星标

回复”资源“获取更多资源

大数据技术与架构

点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号!

暴走大数据

点击右侧关注,暴走大数据!

什么是Prometheus?

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。

Prometheus的特点

· 多维度数据模型。

· 灵活的查询语言。

· 不依赖分布式存储,单个服务器节点是自主的。

· 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。

· 可以通过中间网关进行时序列数据推送。

· 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。

· 支持多种多样的图表和界面展示,比如Grafana等

Prometheus的组件

Prometheus生态系统由多个组件组成,它们中的一些是可选的。多数Prometheus组件是Go语言写的,这使得这些组件很容易编译和部署。

· Prometheus Server

主要负责数据采集和存储,提供PromQL查询语言的支持。

· 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。

· Push Gateway

支持临时性Job主动推送指标的中间网关。

· 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。

· alertmanager

警告管理器,用来进行报警。

· 其他辅助性工具

它的服务过程是这样的 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。

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。

Prometheus支持很多方式的图表可视化,例如十分精美的Grafana,自带的Promdash,以及自身提供的模版引擎等等,还提供HTTP API的查询方式,自定义所需要的输出。

PushGateway这个组件是支持Client主动推送 metrics 到PushGateway,而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。

Prometheus 的数据模型

Prometheus 从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的,相同的 metrics(指标名称) 和 label(一个或多个标签) 组成一条时间序列,不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询,有时还会临时产生一些时间序列存储。

metrics name & label 指标名称和标签

每条时间序列是由唯一的 指标名称 和 一组 标签 (key=value)的形式组成。

指标名称 一般是给监测对像起一名字,例如 http_requests_total 这样,它有一些命名规则,可以包字母数字_之类的的。

通常是以应用名称开头_监测对像_数值类型_单位这样。

例如:

  • push_total

  • userlogin_mysql_duration_seconds

  • app_memory_usage_bytes

标签 就是对一条时间序列不同维度的识别了,例如 一个http请求用的是POST还是GET,它的endpoint是什么,这时候就要用标签去标记了。

最终形成的标识便是这样了。

http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}

记住,针对http_requests_total这个metrics name 无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。

查询语句就可以根据上面标签的组合来查询聚合结果了。

如果以传统数据库的理解来看这条语句,则可以考虑 http_requests_total是表名,标签是字段,而timestamp是主键,还有一个float64字段是值了。(Prometheus里面所有值都是按float64存储)。

Prometheus 的四种数据类型

Counter
  • Counter 用于累计值,例如 记录 请求次数、任务完成数、错误发生次数。

  • 一直增加,不会减少。

  • 重启进程后,会被重置。

例如:http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100
10秒后抓取 http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100

Gauge
  • Gauge 常规数值,例如 温度变化、内存使用变化。

  • 可变大,可变小。

  • 重启进程后,会被重置

例如:memory_usage_bytes{host="master-01"} 100 < 抓取值

memory_usage_bytes{host="master-01"} 30

memory_usage_bytes{host="master-01"} 50

memory_usage_bytes{host="master-01"} 80 < 抓取值

Histogram
  • Histogram 可以理解为柱状图的意思,常用于跟踪事件发生的规模,例如:请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组,提供 count 和 sum 全部值的功能。

例如:{小于10=5次,小于20=1次,小于30=2次},count=7次,sum=7次的求和值

Summary

Summary和Histogram十分相似,常用于跟踪事件发生的规模,例如:请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。

例如:count=7次,sum=7次的值求值

它提供一个quantiles的功能,可以按%比划分跟踪的结果。例如:quantile取值0.95,表示取采样值里面的95%数据。

大部分监控项都可以使用Counter来实现,少部分使用Gauge和Histogram,其中Histogram在服务端计算是相当费CPU的,所以也没要导出太多Histogram数据。

Prometheus适用的场景

Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。它既适用于面向服务器等硬件指标的监控,也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现在流行的微服务,Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。Prometheus是为服务的可靠性而设计的,当服务出现故障时,它可以使你快速定位和诊断问题。它的搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。

Prometheus不适用的场景

Prometheus它的价值在于可靠性,甚至在很恶劣的环境下,你都可以随时访问它和查看系统服务各种指标的统计信息。如果你对统计数据需要100%的精确,它并不适用,例如:它不适用于实时计费系统。

Prometheus安装

官网地址: https://prometheus.io/

下载prometheus


下载node_exporter

node_exporter收集远程机器的监控数据,提供给Prometheus定时来抓取。


安装node_exporter

tar xvfz node_exporter-*.tar.gzcd node_exporter-*nohup ./node_exporter &

安装Prometheus

tar xvfz prometheus-*.tar.gzcd prometheus-*

编辑prometheus.yml, 将node_exporter添加到Prometheus目标对象,因为这里node_exporter和Prometheus安装在同一台机器,使用localhost即可,node_exporter端口9100。

- job_name: 'node'    static_configs:      - targets: ['localhost:9100']

使用配置文件启动Prometheus

nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml &

验证Prometheus是否安装成功

Grafana

Grafana 是一个开箱即用的可视化工具,具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,有灵活丰富的图形化选项,可以混合多种风格,支持多个数据源特点。

安装grafana

# Download and unpack Grafana from binary tar (adjust version as appropriate).curl -L -O https://grafanarel.s3.amazonaws.com/builds/grafana-2.5.0.linux-x64.tar.gztar zxf grafana-2.5.0.linux-x64.tar.gz
# Start Grafana.cd grafana-2.5.0/./bin/grafana-server web

打开Grafana,初始用户名/密码是:admin/admin,登录后需及时修改

配置数据源

添加表盘,右下角选择数据源,选择监控项,保存即可

到此Prometheus+Grafana监控平台搭建完成。下一篇文章将介绍如何使用Prometheus监控web项目,及如何使用AlertManager报警模块。

欢迎点赞+收藏+转发朋友圈素质三连

文章不错?点个【在看】吧! ????

这篇关于干掉ELK | 使用Prometheus+Grafana搭建监控平台的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1143087

相关文章

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3

使用IDEA部署Docker应用指南分享

《使用IDEA部署Docker应用指南分享》本文介绍了使用IDEA部署Docker应用的四步流程:创建Dockerfile、配置IDEADocker连接、设置运行调试环境、构建运行镜像,并强调需准备本... 目录一、创建 dockerfile 配置文件二、配置 IDEA 的 Docker 连接三、配置 Do

Android Paging 分页加载库使用实践

《AndroidPaging分页加载库使用实践》AndroidPaging库是Jetpack组件的一部分,它提供了一套完整的解决方案来处理大型数据集的分页加载,本文将深入探讨Paging库... 目录前言一、Paging 库概述二、Paging 3 核心组件1. PagingSource2. Pager3.

python使用try函数详解

《python使用try函数详解》Pythontry语句用于异常处理,支持捕获特定/多种异常、else/final子句确保资源释放,结合with语句自动清理,可自定义异常及嵌套结构,灵活应对错误场景... 目录try 函数的基本语法捕获特定异常捕获多个异常使用 else 子句使用 finally 子句捕获所

Python极速搭建局域网文件共享服务器完整指南

《Python极速搭建局域网文件共享服务器完整指南》在办公室或家庭局域网中快速共享文件时,许多人会选择第三方工具或云存储服务,但这些方案往往存在隐私泄露风险或需要复杂配置,下面我们就来看看如何使用Py... 目录一、android基础版:HTTP文件共享的魔法命令1. 一行代码启动HTTP服务器2. 关键参

SpringBoot监控API请求耗时的6中解决解决方案

《SpringBoot监控API请求耗时的6中解决解决方案》本文介绍SpringBoot中记录API请求耗时的6种方案,包括手动埋点、AOP切面、拦截器、Filter、事件监听、Micrometer+... 目录1. 简介2.实战案例2.1 手动记录2.2 自定义AOP记录2.3 拦截器技术2.4 使用Fi

C++11右值引用与Lambda表达式的使用

《C++11右值引用与Lambda表达式的使用》C++11引入右值引用,实现移动语义提升性能,支持资源转移与完美转发;同时引入Lambda表达式,简化匿名函数定义,通过捕获列表和参数列表灵活处理变量... 目录C++11新特性右值引用和移动语义左值 / 右值常见的左值和右值移动语义移动构造函数移动复制运算符

Python对接支付宝支付之使用AliPay实现的详细操作指南

《Python对接支付宝支付之使用AliPay实现的详细操作指南》支付宝没有提供PythonSDK,但是强大的github就有提供python-alipay-sdk,封装里很多复杂操作,使用这个我们就... 目录一、引言二、准备工作2.1 支付宝开放平台入驻与应用创建2.2 密钥生成与配置2.3 安装ali