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使用Prometheus和Grafana构建集群监控系统(一): 配置与搭建

1, 基础知识

目前在服务器监控领域, 除了老牌的Zabbix和nagios外, Prometheus和Grafana也是目前较为流行的监控方案, 本文介绍Prometheus和Grafana的配置方法.

什么是Grafana?

Grafana是一个图形化工具, 它可以从很多种数据源(例如Prometheus)中读取数据信息, 使用很漂亮的图表来展示数据, 并且有很多开源的dashborad可以使用, 制作自己的dashboard也很简单, 总之, 可以快速地搭建起一个非常精美的监控平台.

什么是TSDB?

TSDB(Time Series Database)时间序列数据库, 简单来说就是存储随时间变化的数据的数据库. 什么是随时间变化的数据呢?举个简单的例子, 比如, CPU使用率, 典型的随时间变化的量, 这一秒是50%, 下一秒也许就是80%了. 或者是温度, 今天是20度, 明天可能就是18度了.

常见的TSDB(时间序列数据库): influxDB, RRDtool, Graphite, OpenTSDB, Kdb+, Druid, KairosDB, Prometheus等.

什么是Prometheus?

Prometheus(中文名:普罗米修斯)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).

Prometheus获取数据的策略是Pull而不是Push, 也就是说, 它会自己去抓取, 而不用你来推送. 抓取使用的是HTTP协议, 在配置文件中指定目标程序的端口, 路径及间隔时间即可. 这也就意味着任何程序想要使用Prometheus存储数据都很简单, 定义一个HTTP接口即可.

Grafana内置的运算函数

Grafana内置了如下运算函数，相信不少人跟我一样，对于count和sum傻傻分不清楚，下面详细介绍一下。

运算函数	说明
count	数据点数（在单位时间里去抓取了几次metric），一般很少用，例如，配置了Prometheus每隔15s去抓取1次数据，在1分钟内的count就是5，5分钟内的count就是21
sum	这个metric获取的所有value的总和，例如，配置了Prometheus每隔15s去抓取1次数据，在1分钟内的抓取到的这个metric对应value分别是3,4,5,4,2，那么1分钟内的sum就是3+4+5+4+2
avg	平均值，相当于sum/count
max	最大值
min	最小值
last	最后一个值
diff	起始值和最终值之间的差异
percent_diff	起始值与最终值之差/起始值与最终值的平均值* 100
count_not_null	value不为空的count

对于count的理解稍微有些难度。count通常是指(单位时间内的)metric数据的数量(例如，我们有个名为qps的metric，在过去1分钟内，我们每隔15s去获取1次qps的值，那么过去1分钟的count(qps)就是5)，如果数据源是ElasticSearch，这个count通常指单位时间内的日志条目(日志数量)，这样对于统计访问者/流量是比较有用的。但是如果数据源是Prometheus的的话，由于Prometheus的配置文件指定了每隔多久去抓取1次数据，因此count的数量比较固定。

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