zabbix自動發現實現批量監控docker狀態

最近在搞zabbix監控docker以及docker內部應用狀態信息，網上找的資料好少，只找到了一個大神的一篇文章，用的是python實現監控docker容器的基本狀態，我在他給的腳本基礎上進行修改，另外，增長了docker內部經常使用應用的狀態監控，目前在測試環境上部署成功了，具體還須要在線上環境部署後才能檢驗出效果如何。

好了，根據慣例，廢話講完了，開始進入正題了。

首先，介紹下該監控套件有三個腳本，一個是自動發現主機上的docker容器腳本，另外一個是用python寫的獲取每一個docker容器的系統狀態，包括CPU使用率，內存使用率以及網絡資源使用率，最後這個腳本添加了一些我公司經常使用的應用的狀態監控，包括應用佔用內存，cpu資源以及進程的存活狀態，至於讀者們須要監控其餘docker裏面的應用，能夠依照個人腳原本進行修改。

首先，須要編輯自動發現docker中容器個數的腳本，內容以下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

# cat /usr/local/zabbix/scripts/docker_low_discovery.sh  #!/bin/bash #Fucation:docker low-level discovery docker() {             port=($(sudo docker ps -a|grep -v "CONTAINER ID"|awk '{print $NF}'))             printf '{\n'             printf '\t"data":[\n'                for key in ${!port[@]}                    do                        if [[ "${#port[@]}" -gt 1 && "${key}" -ne "$((${#port[@]}-1))" ]];then                           printf '\t {\n'                           printf "\t\t\t\"{#CONTAINERNAME}\":\"${port[${key}]}\"},\n"                         else [[ "${key}" -eq "((${#port[@]}-1))" ]]                           printf '\t {\n'                           printf "\t\t\t\"{#CONTAINERNAME}\":\"${port[${key}]}\"}\n"                           fi                done                              printf '\t ]\n'                           printf '}\n' } case $1 in docker) docker ;; *) echo "Usage:`basename $0` {docker}" ;; esac

上面這個腳本是用來獲取到docker裏面應用的容器，並對其進行json化輸出的，效果以下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9

# sh /usr/local/zabbix/scripts/docker_low_discovery.sh docker { "data":[  { "{#CONTAINERNAME}":"hopeful_brown"},  { "{#CONTAINERNAME}":"happy_einstein"}  ] }

這樣就能被zabbix_server獲取到了，而後是python腳本,使用python獲取docker的參數須要使用一個擴展包，能夠經過pip或者easy_install安裝docker-py擴展：

pip install docker-py或者easy_install docker-py或者不想這樣安裝的話能夠去python官網下載docker-py的安裝包，解壓後使用docker docker-py-1.4.0/setup.py install命令安裝，擴展包我將會打包放在附件中。

1	下面是python腳本：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44

# cat /usr/local/zabbix/scripts/docker_monitor.py  #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- #author:Xianglin Hu #email: a714585725@qq.com from docker import Client import sys import subprocess import os   def check_container_stats(container_name,collect_item):     container_collect=docker_client.stats(container_name)     old_result=eval(container_collect.next())     new_result=eval(container_collect.next())     container_collect.close()     if collect_item == 'cpu_total_usage':         result=new_result['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] - old_result['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage']     elif collect_item == 'cpu_system_usage':         result=new_result['cpu_stats']['system_cpu_usage'] - old_result['cpu_stats']['system_cpu_usage']     elif collect_item == 'cpu_percent':         cpu_total_usage=new_result['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] - old_result['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage']         cpu_system_uasge=new_result['cpu_stats']['system_cpu_usage'] - old_result['cpu_stats']['system_cpu_usage']         cpu_num=len(old_result['cpu_stats']['cpu_usage']['percpu_usage'])         result=round((float(cpu_total_usage)/float(cpu_system_uasge))*cpu_num*100.0,2)     elif collect_item == 'mem_usage':         result=new_result['memory_stats']['usage']     elif collect_item == 'mem_limit':         result=new_result['memory_stats']['limit']     elif collect_item == 'mem_percent':         mem_usage=new_result['memory_stats']['usage']         mem_limit=new_result['memory_stats']['limit']         result=round(float(mem_usage)/float(mem_limit)*100.0,2)     elif collect_item == 'network_rx_bytes':         network_check_command="""sudo /usr/bin/docker exec %s cat /proc/net/dev|sed -n 3p|awk '{print $2,$10}'"""%container_name         result=os.popen(network_check_command).read().split()[0]     elif collect_item == 'network_tx_bytes':         network_check_command="""sudo /usr/bin/docker exec %s cat /proc/net/dev|sed -n 3p|awk '{print $2,$10}'"""%container_name         result=os.popen(network_check_command).read().split()[1]     return result if __name__ == "__main__":     docker_client = Client(base_url='unix://var/run/docker.sock', version='1.17')     container_name=sys.argv[1]     collect_item=sys.argv[2]     print check_container_stats(container_name,collect_item)

這裏面使用到了docker裏面的Client類，獲取到某個docker容器的當前狀態信息，而後進行運算，返回運算結果。可是容器當前信息那個dict中的network的key獲取到的信息不許確，因而我使用了docker exec命令來獲取docker容器內部的網絡流量信息。這也是我在大神的基礎上進行改進的地方，這裏的改進將python腳本的執行時間縮短了，將有助於server獲取duocker容器信息時減小長鏈接的數量，提高zabbix_server的性能。這裏的docker exec命令將會在下一個腳本中大量使用來獲取docker容器中的應用狀態信息。

下面是獲取容器應用狀態信息的腳本：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

# cat docker_processmonitor.sh  #!/bin/bash #license:GPL #mail:a714585725@qq.com #date:2015.09.22 processmem(){         sudo /usr/bin/docker exec $1 ps aux|grep $2|grep -v "grep"|grep -v "processstatus.sh"|awk '{sum+=$6}; END{print sum}' } processcpu(){         sudo /usr/bin/docker exec $1 ps aux|grep $2|grep -v "grep"|grep -v "processstatus.sh"|awk '{sum+=$3}; END{print sum}' } processport(){         sudo /usr/bin/docker exec $1 ss -antlp|grep $2|grep LISTEN|wc -l } case "$3" in mem) processmem $1 $2 ;; cpu) processcpu $1 $2 ;; port) processport $1 $2 ;; *) echo "Usage: $0 {docker_containername}{processname}{mem|cpu|port}" ;; esac

這個腳本其實沒啥說的，從我之前寫的那個腳本上面修改來的，使用了一個case來判斷須要獲取的docker容器的名稱以及該容器中應用的狀態信息，只不過這裏獲取docker容器狀態信息使用的是docker exec命令來進行獲取。另外這裏面添加了對於應用是否存活的狀態監測，那就是檢測該應用是否偵聽了網絡端口，假如該應用偵聽的網絡端口個數爲0的話，能夠認爲該應用存在異常。這些應用只是我公司使用比較多的應用，各位讀者能夠根據本身需求修改相應應用的監控。

因爲docker是以root權限來啓用的，而zabbix監控是使用zabbix用戶來執行的，因此須要給予zabbix用戶相應的權限，須要編輯visudo：

echo "zabbix ALL=(root) NOPASSWD:/bin/docker,/usr/bin/python,/usr/local/zabbix/scripts/docker_monitor.py,/usr/local/zabbix/scripts/docker_low_discovery.sh,/usr/local/zabbix/scripts/docker_processmonitor.sh">>/etc/sudoers

而且還須要註釋掉這條記錄：#Defaults    requiretty（PS：注意，這條記錄是要求使用sudo命令時須要有終端界面，註釋掉這一條以後就能夠不須要終端執行sudo命令了。）

而後就是編輯zabbix_agentd.conf文件,添加下面幾行：

1 2 3 4

# tail -3 /usr/local/zabbix/etc/zabbix_agentd.conf UserParameter=docker_low_discovery[*],/bin/bash /usr/local/zabbix/scripts/docker_low_discovery.sh $1 UserParameter=docker_stats[*],sudo /usr/bin/python /usr/local/zabbix/scripts/docker_monitor.py $1 $2 UserParameter=docker_process[*],/bin/bash /usr/local/zabbix/scripts/docker_processmonitor.sh $1 $2  $3

保存配置並重啓zabbix_agentd服務，而後修改腳本的屬主屬組以及權限：

chown zabbix.zabbix /usr/local/zabbix/scripts/*

chmod 755 /usr/local/zabbix/scripts/*

而後能夠在zabbix_server端測試是否可以獲取到相應的數據：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

[root@test1 ~]# /usr/local/zabbix-2.4.4/bin/zabbix_get -s x.x.x.x -k"docker_low_discovery[docker]" { "data":[  { "{#CONTAINERNAME}":"hopeful_brown"},  { "{#CONTAINERNAME}":"happy_einstein"}  ] } [root@test1 ~]# /usr/local/zabbix-2.4.4/bin/zabbix_get -s x.x.x.x -k"docker_stats[happy_einstein,network_tx_bytes]" 9664252 [root@test1 ~]# /usr/local/zabbix-2.4.4/bin/zabbix_get -s x.x.x.x -k"docker_process[happy_einstein,nginx,port]" 2

這裏的IP地址我就用x.x.x.x代替了，這裏應該填寫客戶端的IP地址。如上所示，可以正確獲取到agentd的數據之後，而後就須要在zabbix_server這邊配置監控模版了，關於監控模版的配置我在以前的文章中說起了不少次，相信你們應該都不會陌生了，這回就不詳細描述模板的創建了，稍後我會將模板打包一塊兒上傳至附件中，這個模板目前仍是半成品，各位能夠根據模板進行修改，能夠根據大家的需求來作，下面，演示一下監控出來的效果（PS：只是在測試環境小規模的部署，項目還不錯，因而沒有作成篩選出來。）

上面這些顯示的是監控的結果，各位也能夠根據本身的需求來進行修改，總之一句話，zabbix能夠作到任何你想作的監控，嘻嘻！！！

本文出自 「檸檬」 博客，請務必保留此出處http://xianglinhu.blog.51cto.com/5787032/1697427