Prometheus(普羅米修斯)是一套開源的監控&報警&時間序列數據庫的組合,起始是由SoundCloud公司開發的。隨着發展,愈來愈多公司和組織接受採用Prometheus,社會也十分活躍,他們便將它獨立成開源項目,而且有公司來運做。Google SRE的書內也曾提到跟他們BorgMon監控系統類似的實現是Prometheus。如今最多見的Kubernetes容器管理系統中,一般會搭配Prometheus進行監控。node
Prometheus基本原理是經過HTTP協議週期性抓取被監控組件的狀態,這樣作的好處是任意組件只要提供HTTP接口就能夠接入監控系統,不須要任何SDK或者其餘的集成過程。這樣作很是適合虛擬化環境好比VM或者Docker 。mysql
Prometheus應該是爲數很少的適合Docker、Mesos、Kubernetes環境的監控系統之一。linux
輸出被監控組件信息的HTTP接口被叫作exporter 。目前互聯網公司經常使用的組件大部分都有exporter能夠直接使用,好比Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系統信息 (包括磁盤、內存、CPU、網絡等等),具體支持的源看:https://github.com/prometheus。git
與其餘監控系統相比,Prometheus的主要特色是:github
該圖說明了普羅米修斯(Prometheus)及其一些生態系統組件的總體架構:web
它的服務過程是這樣的Prometheus daemon負責定時去目標上抓取metrics(指標) 數據,每一個抓取目標須要暴露一個http服務的接口給它定時抓取。sql
Prometheus:支持經過配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目標。支持不少方式的圖表可視化,例如十分精美的Grafana,自帶的Promdash,以及自身提供的模版引擎等等,還提供HTTP API的查詢方式,自定義所須要的輸出。shell
Alertmanager:是獨立於Prometheus的一個組件,能夠支持Prometheus的查詢語句,提供十分靈活的報警方式。數據庫
PushGateway:這個組件是支持Client主動推送metrics到PushGateway,而Prometheus只是定時去Gateway上抓取數據。json
若是有使用過statsd的用戶,則會以爲這十分類似,只是statsd是直接發送給服務器端,而Prometheus主要仍是靠進程主動去抓取。
大多數Prometheus組件都是用Go編寫的,它們能夠輕鬆地構建和部署爲靜態二進制文件。訪問prometheus.io以獲取完整的文檔,示例和指南。
Prometheus從根本上全部的存儲都是按時間序列去實現的,相同的metrics(指標名稱) 和label(一個或多個標籤) 組成一條時間序列,不一樣的label表示不一樣的時間序列。爲了支持一些查詢,有時還會臨時產生一些時間序列存儲。
metrics name&label指標名稱和標籤
每條時間序列是由惟一的」指標名稱」和一組」標籤(key=value)」的形式組成。
指標名稱:通常是給監測對像起一名字,例如http_requests_total這樣,它有一些命名規則,能夠包字母數字_之類的的。一般是以應用名稱開頭_監測對像_數值類型_單位這樣。例如:push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。
標籤:就是對一條時間序列不一樣維度的識別了,例如一個http請求用的是POST仍是GET,它的endpoint是什麼,這時候就要用標籤去標記了。最終造成的標識即是這樣了:http_requests_total{method=」POST」,endpoint=」/api/tracks」}。
記住,針對http_requests_total這個metrics name不管是增長標籤仍是刪除標籤都會造成一條新的時間序列。
查詢語句就能夠跟據上面標籤的組合來查詢聚合結果了。
若是以傳統數據庫的理解來看這條語句,則能夠考慮http_requests_total是表名,標籤是字段,而timestamp是主鍵,還有一個float64字段是值了。(Prometheus裏面全部值都是按float64存儲)。
Counter
Counter用於累計值,例如記錄請求次數、任務完成數、錯誤發生次數。一直增長,不會減小。重啓進程後,會被重置。
例如:http_response_total{method=」GET」,endpoint=」/api/tracks」} 100,10秒後抓取http_response_total{method=」GET」,endpoint=」/api/tracks」} 100。
Gauge
Gauge常規數值,例如 溫度變化、內存使用變化。可變大,可變小。重啓進程後,會被重置。
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(直方圖)能夠理解爲柱狀圖的意思,經常使用於跟蹤事件發生的規模,例如:請求耗時、響應大小。它特別之處是能夠對記錄的內容進行分組,提供count和sum所有值的功能。
例如:{小於10=5次,小於20=1次,小於30=2次},count=7次,sum=7次的求和值。
Summary
Summary和Histogram十分類似,經常使用於跟蹤事件發生的規模,例如:請求耗時、響應大小。一樣提供 count 和 sum 所有值的功能。
例如:count=7次,sum=7次的值求值。
它提供一個quantiles的功能,能夠按%比劃分跟蹤的結果。例如:quantile取值0.95,表示取採樣值裏面的95%數據。
下面介紹如何使用Prometheus和Grafana對MySQL服務器性能進行監控。
咱們用到了如下兩個exporter:
Grafana是一個開源的功能豐富的數據可視化平臺,一般用於時序數據的可視化。它內置瞭如下數據源的支持:
下面是咱們安裝時用到的架構圖:
首先安裝GO
1
2
3
|
$ yum install go
$ go version
go version go1.6.3 linux/amd64
|
下載安裝Prometheus(https://prometheus.io/download/)
1
2
3
4
|
$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.6.2/prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz
$ tar xvf prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
$ ln -sv /usr/local/prometheus-1.6.2.linux-amd64/ /usr/local/prometheus
$ cd /usr/local/prometheus
|
首先,在創造上的主機文件系統的最小Prometheus配置文件prometheus.yml
(替換你要監控的IP地址):
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
global:
scrape_interval: 60s
evaluation_interval: 60s
scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
labels:
instance: prometheus
- job_name: linux
static_configs:
- targets: ['10.10.0.186:9100']
labels:
instance: db1
- job_name: mysql
static_configs:
- targets: ['10.10.0.186:9104']
labels:
instance: db1
|
10.10.0.186是咱們數據庫主機的IP,端口則是對應的exporter的監聽端口。
啓動Prometheus
1
2
3
4
5
6
7
8
|
$ ./prometheus -config.file=prometheus.yml
INFO[0000] Starting prometheus (version=1.6.2, branch=master, revision=b38e977fd8cc2a0d13f47e7f0e17b82d1a908a9a) source=main.go:88
INFO[0000] Build context (go=go1.8.1, user=root@c99d9d650cf4, date=20170511-12:59:13) source=main.go:89
INFO[0000] Loading configuration file prometheus.yml source=main.go:251
INFO[0000] Loading series map and head chunks... source=storage.go:421
INFO[0000] 1032 series loaded. source=storage.go:432
INFO[0000] Starting target manager... source=targetmanager.go:61
INFO[0000] Listening on :9090 source=web.go:259
|
Prometheus內置了一個web界面,咱們可經過http://monitor_host:9090
進行訪問:
在Status
->Targets
頁面下,咱們能夠看到咱們配置的兩個Target,它們的State
爲DOWN
。
下一步咱們須要安裝並運行exporter,下載exporters並解壓到被監控端服務器:
1
2
|
$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz
$ wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.10.0/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz
|
被監控安裝GO環境
1
2
3
|
$ yum install go -y
$ go version
go version go1.6.3 linux/amd64
|
安裝運行node_exporter
1
2
|
$ tar xvf node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
$ nohup /usr/local/node_exporter-0.14.0.linux-amd64/node_exporter &
|
安裝運行mysqld_exporter
mysqld_exporter須要鏈接到Mysql,因此須要Mysql的權限,咱們先爲它建立用戶並賦予所需的權限.
1
2
|
mysql> GRANT REPLICATION CLIENT,PROCESS ON *.* TO 'mysql_monitor'@'localhost' identified by 'mysql_monitor';
mysql> GRANT SELECT ON *.* TO 'mysql_monitor'@'localhost';
|
建立.my.cnf
文件並運行mysqld_exporter:
1
2
3
4
|
$ cat /usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf
[client]
user=mysql_monitor
password=mysql_monitor
|
1
2
|
$ tar xvf mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
$ /usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/mysqld_exporter -config.my-cnf="/usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf" &
|
咱們再次回到Status
->Targets
頁面,能夠看到兩個Target的狀態已經變成UP
了:
接下來就能夠看圖形了
Prometheus自帶的圖形並不夠強大,因而咱們可使用Grafana做爲Prometheus的Dashboard。
1
2
|
$ wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm
$ sudo yum localinstall grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm
|
編輯配置文件/etc/grafana/grafana.ini,修改dashboards.json段落下兩個參數的值:
1
2
3
|
[dashboards.json]
enabled = true
path = /var/lib/grafana/dashboards
|
安裝儀表盤(Percona提供)
1
2
|
$ git clone https://github.com/percona/grafana-dashboards.git
$ cp -r grafana-dashboards/dashboards /var/lib/grafana
|
運行如下命令爲Grafana打個補丁,否則圖表不能正常顯示:
1
2
|
$ sed -i 's/expr=\(.\)\.replace(\(.\)\.expr,\(.\)\.scopedVars\(.*\)var \(.\)=\(.\)\.interval/expr=\1.replace(\2.expr,\3.scopedVars\4var \5=\1.replace(\6.interval, \3.scopedVars)/' /usr/share/grafana/public/app/plugins/datasource/prometheus/datasource.js
$ sed -i 's/,range_input/.replace(\/"{\/g,"\\"").replace(\/}"\/g,"\\""),range_input/; s/step_input:""/step_input:this.target.step/' /usr/share/grafana/public/app/plugins/datasource/prometheus/query_ctrl.js
|
最後咱們運行Grafana服務
1
2
3
|
$ systemctl daemon-reload
$ systemctl start grafana-server
$ systemctl status grafana-server
|
咱們可經過http://monitor_host:3000
訪問Grafana網頁界面(缺省的賬號/密碼爲admin/admin):
而後咱們到Data Sources
頁面添加數據源:
系統監控概覽
MySQL監控概覽
<參考資料>
https://github.com/percona/grafana-dashboards
https://www.percona.com/blog/…
若是隻是想監控MySQL或MongoDB,那麼請使用PMM(Percona Monitoring and Management)監控工具,在Prometheus+Granafa基礎之上添加了慢查詢收集等額外功能,更專業的MySQL&MongoDB監控系統。
完結。。。