从零开始搭建Prometheus自动监控报警系统

从零搭建Prometheus监控报警系统

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。
本飞猪教程内容简介

* 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IP是10.211.55.25，登入，建立相应文件夹
mkdir -p /home/chenqionghe/promethues mkdir -p
/home/chenqionghe/promethues/server mkdir -p
/home/chenqionghe/promethues/client touch
/home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml chmod 777
/home/chenqionghe/promethues/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/home/chenqionghe/test/prometheus/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 会引起内容不同步的问题
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
/home/chenqionghe/promethues/server/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
\ -v /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml:/etc/prometheus/rules.yml \
prom/prometheus:v2.7.2 \ --config.file=/etc/prometheus/prometheus.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://10.211.55.25:9090
我们会看到如下l界面


访问http://10.211.55.25:9090/metrics


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 /home/chenqionghe/promethues/client/golang/src cd !$ export
GOPATH=/home/chenqionghe/promethues/client/golang/ #克隆项目 git clone
https://github.com/prometheus/client_golang.git #安装需要FQ的第三方包 mkdir -p
$GOPATH/src/golang.org/x/ cd !$ git clone https://github.com/golang/net.git git
clone https://github.com/golang/sys.git git clone
https://github.com/golang/tools.git #安装必要软件包 go get -u -v
github.com/prometheus/client_golang/prometheus #编译 cd
$GOPATH/src/client_golang/examples/random go build -o random main.go
运行3个示例metrics接口
./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:
['http://10.211.55.25:8080',
'http://10.211.55.25:8081','http://10.211.55.25:8082'] labels: group:
'client-golang' - targets: ['http://10.211.55.25:9100'] labels: group:
'client-node-exporter'
可以看到接口都生效了

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
mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/pushgateway cd !$ docker run -d -p
9091:9091 --name pushgateway prom/pushgateway
访问http://10.211.55.25:9091 已经pushgateway运行起来了


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 echo "cqh_metric 3.14" | curl --data-binary @-
http://ubuntu-linux:9091/metrics/job/cqh
* 推送多个指标 cat <<EOF | curl --data-binary @-
http://10.211.55.25:9091/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
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
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



指定自己想看的图标和关键字，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
mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/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
/home/chenqionghe/promethues/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
\ prom/alertmanager
访问http://10.211.55.25:9093


接下来修改Server端配置报警规则和altermanager地址
修改规则/home/chenqionghe/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"]
重载prometheus配置，规则就已经生效
接下来我们观察grafana中数据的变化

然后我们点击prometheus的Alert模块，会看到已经由绿->黄-红，触发了报警




然后我们再来看看提供的webhook接口，这里的接口我是用的golang写的，接到数据后将body内容报警到钉钉


钉钉收到报警内容如下


到这里，从零开始搭建Prometheus实现自动监控报警就说介绍完了，一条龙服务，自动抓取接口+自动报警+优雅的图表展示，你还在等什么，赶紧high起来！

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