搭建Prometheus监控报警系统

发表于 2020-04-01 更新于 2020-04-09 分类于 Prometheus 阅读次数：本文字数： 8k 阅读时长 ≈ 7 分钟

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。
2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。
Prometheus目前在开源社区相当活跃。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。

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。

官网地址：https://prometheus.io/

架构图

基本原理

Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。

服务过程

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。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。
Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。
Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。
PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
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。

三大套件

Server 主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。
Alertmanager 警告管理器，用来进行报警。
Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关。

教程内容简介

1.演示安装Prometheus Server
2.演示通过golang和node-exporter提供metrics接口
3.演示pushgateway的使用
4.演示grafana的使用
5.演示alertmanager的使用

安装准备

这里我的服务器IP是10.211.55.25，登入，建立相应文件夹

mkdir -p /prometheus
mkdir -p /prometheus/server
mkdir -p /prometheus/client
touch /prometheus/server/rules.yml
chmod 777 /prometheus/server/rules.yml

下面开始三大套件的学习

一.安装Prometheus Server

通过docker方式
首先创建一个配置文件/prometheus/server/prometheus.yml
挂载之前需要改变文件权限为777，要不会引起修改宿主机上的文件内容不同步的问题

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'
# 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'
    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']

运行

docker rm -f prometheus
docker run --name=prometheus -d \
-p 9090:9090 \
-v /prometheus/server/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
-v /prometheus/server/rules.yml:/etc/prometheus/rules.yml \
prom/prometheus:v2.7.2 \
--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
--rules.file=/etc/prometheus/rules.yml \
--web.enable-lifecycle

启动时加上–web.enable-lifecycle启用远程热加载配置文件
调用指令是curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

访问http://192.168.220.100:9090
我们会看到如下l界面
1585709759418

访问http://192.168.220.100:9090/metrics
1585709794625

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 /prometheus/client/golang/src
cd !$
export GOPATH=/prometheus/client/golang/
#克隆项目
git clone https://github.com/prometheus/client_golang.git
#安装需要翻墙的第三方包
#公用的代理服务 https://goproxy.io
# Enable the go modules feature
export GO111MODULE=on
# Set the GOPROXY environment variable
export GOPROXY=https://goproxy.io
#安装必要软件包
go get -u -v github.com/prometheus/client_golang/prometheusyum 
#编译
cd $GOPATH/src/client_golang/examples/random
go build -o random main.go

运行3个示例metrics接口

1
2
3

./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 http://localhost: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: ['192.168.220.100:8080', '192.168.220.100:8081','192.168.220.100:8082']
        labels:
          group: 'client-golang'
      - targets: ['192.168.220.100:9100']
        labels:
          group: 'client-node-exporter'

可以看到接口都生效了
1585713496694
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

1
2
3

mkdir -p /prometheus/pushgateway
cd !$
docker run -d -p 9091:9091 --name pushgateway prom/pushgateway

访问http://192.168.220.100:9091/可以看到pushgateway已经运行起来了
1585719677070

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

1	echo "cqh_metric 100" \| curl --data-binary @- http://192.168.220.100:9091/metrics/job/cqh

推送多个指标

cat <<EOF | curl --data-binary @- http://192.168.220.100:9091/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

1585720297274

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

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

默认登录账户和密码都是admin，进入后界面如下

我们添加一个数据源

把Prometheus的地址填上

导入prometheus的模板

打开左上角选择已经导入的模板会看到已经有各种图

我们来添加一个自己的图表

指定自己想看的指标和关键字，右上角保存

看到如下数据

到这里我们就已经实现了数据的自动收集和展示，下面来说下prometheus如何自动报警

五.安装AlterManager

Pormetheus的警告由独立的两部分组成。
Prometheus服务中的警告规则发送警告到Alertmanager。
然后这个Alertmanager管理这些警告。包括silencing, inhibition, aggregation，以及通过一些方法发送通知，例如：email，PagerDuty和HipChat。
建立警告和通知的主要步骤：

创建和配置Alertmanager
启动Prometheus服务时，通过-alertmanager.url标志配置Alermanager地址，以便Prometheus服务能和Alertmanager建立连接。

创建和配置Alertmanager

1 2	mkdir -p /prometheus/alertmanager cd !$

创建配置文件alertmanager.yml

global:
  resolve_timeout: 5m
route:
  group_by: ['cqh']
  group_wait: 10s #组报警等待时间
  group_interval: 10s #组报警间隔时间
  repeat_interval: 1m #重复报警间隔时间
  receiver: 'web.hook'
receivers:
  - name: 'web.hook'
    webhook_configs:
      - url: 'http://10.211.55.2:8888/open/test'
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

这里配置成了web.hook的方式，当server通知alertmanager会自动调用webhook http://10.211.55.2:8888/open/test

下面运行altermanager

docker rm -f alertmanager
docker run -d -p 9093:9093 \
--name alertmanager \
-v /prometheus/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml \
prom/alertmanager

访问http://192.168.220.100:9093
1585728946033

接下来修改Server端配置报警规则和altermanager地址
修改规则/promethues/server/rules.yml

groups:
  - name: cqh
    rules:
      - alert: cqh测试
        expr: dead_lift > 150
        for: 1m
        labels:
          status: warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}:硬拉超标！lightweight baby!!!"
          description: "{{$labels.instance}}:硬拉超标！lightweight baby!!!"

这条规则的意思是，硬拉超过150公斤，持续一分钟，就报警通知
然后再修改prometheus添加altermanager配置

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:
  - /etc/prometheus/rules.yml
# 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: ['10.211.55.25:8080', '10.211.55.25:8081','10.211.55.25:8082']
        labels:
          group: 'client-golang'
      - targets: ['10.211.55.25:9100']
        labels:
          group: 'client-node-exporter'
      - targets: ['10.211.55.25:9091']
        labels:
          group: 'pushgateway'
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ["10.211.55.25:9093"]