官方文档：https://prometheus.io/ PromQL

文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/

源码：https://github.com/prometheus/prometheus

报警管理器文档：https://prometheus.io/docs/alerting/latest/overview/

报警管理器源码：https://github.com/prometheus/alertmanager

中文文档：https://www.prometheus.wang/quickstart/why-monitor.html

cAdvisor

cAdvisor让容器用户了解容器的资源使用情况和性能特征。用于收集、聚合、处理和导出有关正在运行的容器的信息。它为每个容器保存资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用直方图和网络统计信息。简而言之：对容器进行实时监控和性能数据采集，包括CPU、内存、网络、文件系统等资源的使用情况

安装cAdvisor

1. 下载二进制文件：https://github.com/google/cadvisor/releases/download/v0.46.0/cadvisorv0.46.0-linux-amd64

2. 编写Dockerfile构建容器


  
   
    
     
    
    
     
      FROM ubuntu:latest
     
    
   
    
     
    
    
     
      LABEL cadvisor 0.46.0
     
    
   
    
     
    
    
     
      COPY ./cadvisor-v0.46.0-linux-amd64 /usr/bin/cadvisor
     
    
   
    
     
    
    
     
      RUN 
      chmod +x /usr/bin/cadvisor
     
    
   
    
     
    
    
     
      ENTRYPOINT [
      "/usr/bin/cadvisor"]

docker build -t cadvisor:0.46.0 .

3. 运行容器


  
   
    
     
    
    
     
      docker run \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/:/rootfs:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/var/run:/var/run:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/sys:/sys:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --publish=8080:8080 \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --detach=
      true \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --name=cadvisor \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --userns=host \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --privileged \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --device=/dev/kmsg \
     
    
   
    
     
    
    
     
      cadvisor:0.46.0

4. web访问监控图标

http://localhost:8080

使用Prometheus监控cAdvisor

cAdvisor将容器和硬件统计数据公开为Prometheus开箱即用的指标。默认情况下，这些指标在http端点的/metrics路径下。例如：http://192.168.1.197:8080/metrics。可以通过设置

-prometheus_endpoint和-disable_metrics或-enable_metrics命令行标志来自定义此端点

1. -disable_metrics：

要禁用的指标的逗号分隔列表。选项包括： accelerator,advtcp,app,cpu,cpuLoad,cpu_topology,cpuset,disk,diskIO,hugetlb,memory,memo ry_numa,network,oom_event,percpu,perf_event,process,referenced_memory,resctrl,sched,tc p,udp。默认值： advtcp,cpu_topology,cpuset,hugetlb,memory_numa,process,referenced_memory,resctrl,sche d,tcp,udp。

2. -enable_metrics：

要启用的指标的逗号分隔列表，如果设置则覆盖-disable_metrics选项。选项包括： accelerator,advtcp,app,cpu,cpuLoad,cpu_topology,cpuset,disk,diskIO,hugetlb,memory,memo ry_numa,network,oom_event,percpu,perf_event,process,referenced_memory,resctrl,sched,tc p,udp。

3. -prometheus_endpoint：

暴露普罗米修斯指标的端点（默认为“/metrics”）

4. 示例：


  
   
    
     
    
    
     
      docker run \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/:/rootfs:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/var/run:/var/run:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/sys:/sys:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --publish=8080:8080 \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --detach=
      true \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --name=cadvisor \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --userns=host \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --privileged \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --device=/dev/kmsg \
     
    
   
    
     
    
    
     
      cadvisor:0.46.0 -disable_metrics cpu,cpuLoad

cAdvisor暴露的Prometheus指标

容器指标

1. 文档：

https://github.com/google/cadvisor/blob/master/docs/storage/prometheus.md#prometheus -container-metrics

2. 指标

硬件指标

1. 文档：

https://github.com/google/cadvisor/blob/master/docs/storage/prometheus.md#prometheus -hardware-metrics

2. 指标：

Node Exporter

Node Exporter 是prometheus官方提供的agent，项目被托管在prometheus的账号之下。用于收集主机的硬件和操作系统指标。

安装Node Exporter

1. 启动容器，默认端口为9100


  
   
    
     
    
    
     
      # 安装Node Exporter 来收集硬件信息
     
    
   
    
     
    
    
     
      docker run -d \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --net=
      "host" \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --pid=
      "host" \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --userns=
      "host" \
     
    
   
    
     
    
    
     
      -v 
      "/:/host:ro,rslave" \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --name node_exporter \
     
    
   
    
     
    
    
     
      quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --path.rootfs=/host

2. 访问http端点，查看指标

http://192.168.1.197:9100/metrics

3. --collector. 启用指标，--no-collector. 禁用指标，--collector.disable-defaults 禁用所有默认启用的指标。例如：


  
   
    
     
    
    
     
      docker run -d \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --net=
      "host" \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --pid=
      "host" \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --userns=
      "host" \
     
    
   
    
     
    
    
     
      -v 
      "/:/host:ro,rslave" \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --name node_exporter \
     
    
   
    
     
    
    
     
      quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --path.rootfs=/host \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --collector.disable-defaults \
     
    
   
    
     
    
    
     
      --collector.arp --collector.bcache

指标

默认启用指标

1. 文档：

https://github.com/prometheus/node_exporter#enabled-by-default

2. 指标

默认禁用指标

1. 文档：

https://github.com/prometheus/node_exporter#disabled-by-default

2. 禁用指标的原因：

1.高基数，

2.运行时长超过Prometheus scrap_interval或scrap_timeout设置的时长，

3.对主机资源消耗巨大。因此，启用默认禁用指标需慎重，按需启用。

3. 指标

Prometheus

一个开源的监控和报警系统，通过定时收集采集端的数据，经过计算存入到时序数据库。通过PromQL 对时序数据库中的指标进行计算，从而分析出系统的状态。通过定时评估指定的基于PromQL的表达式从而实现警告的触发。

安装

1. 配置文件


  
   
    
     
    
    
     
      global:
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 每20s获取一次数据指标
     
    
   
    
     
    
    
     
      scrape_interval: 20s
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 获取数据超时时长 10s
     
    
   
    
     
    
    
     
      scrape_timeout: 10s
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 规则评估评率，即计算指标是否有触发规则的计算频率
     
    
   
    
     
    
    
     
      evaluation_interval: 20s
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 规则文件，从所有匹配的文件中读取规则和警报
     
    
   
    
     
    
    
     
      rule_files:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - 
      "alertRule.yml"
     
    
   
    
     
    
    
     
      - 
      "recordRule.yml"
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 采集配置列表
     
    
   
    
     
    
    
     
      scrape_configs:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - job_name: 
      'cadvisor'
     
    
   
    
     
    
    
     
      static_configs:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - targets:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - 192.168.239.149:8080
     
    
   
    
     
    
    
     
      - job_name: 
      'node'
     
    
   
    
     
    
    
     
      static_configs:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - targets:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - 192.168.239.149:9100
     
    
   
    
     
    
    
     
      - 192.168.239.142:9100
     
    
   
    
     
    
    
     
      - 192.168.239.143:9100
     
    
   
    
     
    
    
     
      - job_name: 
      'prometheus'
     
    
   
    
     
    
    
     
      static_configs:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - targets:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - 192.168.239.149:9090
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 报警管理
     
    
   
    
     
    
    
     
      alerting:
     
    
   
    
     
    
    
     
      alertmanagers:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - static_configs:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - targets: [
      '192.168.239.149:9093']

检查配置文件语法：

docker run --rm --entrypoint promtool -v /opt/prometheus:/etc/prometheus prom/prometheus check config /etc/prometheus/prometheus.yml

2. 启动容器


  
   
    
     
    
    
     
      docker run -itd --name prometheus -p 9090:9090 \
     
    
   
    
     
    
    
     
      -v /opt/prometheus:/etc/prometheus \
     
    
   
    
     
    
    
     
      prom/prometheus --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml

3. 访问端点：http://192.168.1.197:9090

4. 指标类型

Counter：计数器，只增不减，用于描述某个指标的累计状态。比如cpu总使用时长： node_cpu_seconds_total

Gauge：可增可减的计量器，用于描述某个指标的当前状态，比如空闲内存空间： node_memory_MemFree_bytes

5. 5分钟CPU使用率表达式

1 - 5分钟内增量空闲CPU/5分钟内增量总CPU ，按instance分组。由于 node_cpu_seconds_total指标是一个counter类型，所以该指标是一直累计CPU使用量，因此需要以增量来获取CPU的量。表达式如下：

100- sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)/sum(increase(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) * 100

6. 机器平均负载，node_load1 1分钟平均负载，node_load5 5分钟平均负载，node_load15 15分钟平均负载

node_load1

node_load5

node_load15

7. 内存使用率

node_memory_MemTotal_bytes 总内存，node_memory_MemFree_bytes 空闲内存，node_memory_Buffers_bytes 缓冲缓存，node_memory_Cached_bytes 页面缓存。

公式：总内存 -（空闲内存 + 缓冲缓存 + 页面缓存））/ 总内存 * 100

(node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes ))/node_memory_MemTotal_bytes * 100

8. 磁盘空间使用率

node_filesystem_avail_bytes 可用字节数，node_filesystem_size_bytes 总字节数

node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} * 100

规则配置

规则检查

promtool check rules /path/to/example.rules.yml

记录规则


  
   
    
     
    
    
     
      roups:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - name: RecordCpu
     
    
   
    
     
    
    
     
      rules:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - record: Cpu15mRate
     
    
   
    
     
    
    
     
      expr: 100- 
      sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode=
      "idle"}[15m])) by
     
    
   
    
     
    
    
     
      (instance)/sum(increase(node_cpu_seconds_total[15m])) by (instance) * 100
     
    
   
    
     
    
    
     
      labels:
     
    
   
    
     
    
    
     
      CpuRate: 15

报警规则


  
   
    
     
    
    
     
      groups:
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 组名
     
    
   
    
     
    
    
     
      - name: node_health
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 规则
     
    
   
    
     
    
    
     
      rules:
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 报警名称
     
    
   
    
     
    
    
     
      - alert: InstanceDown
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 基于PromQL的条件表达式
     
    
   
    
     
    
    
     
      expr: up == 0
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 评估等待时间，表示，触发条件表达式后，等待一段时间发送报警信息
     
    
   
    
     
    
    
     
      for: 1m
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 自定义label 标签
     
    
   
    
     
    
    
     
      labels:
     
    
   
    
     
    
    
     
      NodeHealth: 
      false
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 附加信息，比如详细的描述报警情况
     
    
   
    
     
    
    
     
      annotations:
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 摘要
     
    
   
    
     
    
    
     
      summary: 
      "Instance {{ $labels.instance }} down"
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 详情
     
    
   
    
     
    
    
     
      description: 
      " {{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been
     
    
   
    
     
    
    
     
      down for more than 1 minutes "
     
    
   
    
     
    
    
     
      - name: node_resource
     
    
   
    
     
    
    
     
      rules:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - alert: Cpu5mRate
     
    
   
    
     
    
    
     
      expr: 100- 
      sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode=
      "idle"}[5m])) by
     
    
   
    
     
    
    
     
      (instance)/sum(increase(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) * 100 > 2
     
    
   
    
     
    
    
     
      labels:
     
    
   
    
     
    
    
     
      CpuRate: hight
     
    
   
    
     
    
    
     
      annotations:
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 摘要
     
    
   
    
     
    
    
     
      summary: 
      "Instance {{ $labels.instance }} 5分钟CPU使用率过高"
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 详情
     
    
   
    
     
    
    
     
      description: 
      " {{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} 5分钟CPU使用
     
    
   
    
     
    
    
     
      率过高 "
     
    
   
    
     
    
    
     
      - alert: NodeLoad15
     
    
   
    
     
    
    
     
      expr: node_load15 > 0.8
     
    
   
    
     
    
    
     
      labels:
     
    
   
    
     
    
    
     
      NodeLoad15: hight
     
    
   
    
     
    
    
     
      annotations:
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 摘要
     
    
   
    
     
    
    
     
      summary: 
      "Instance {{ $labels.instance }} 15分钟平均负载过高请留意"
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 详情
     
    
   
    
     
    
    
     
      description: 
      " {{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} 15分钟平均负载
     
    
   
    
     
    
    
     
      过高 "
     
    
   
    
     
    
    
     
      - alert: MemRate
     
    
   
    
     
    
    
     
      expr: (node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes +
     
    
   
    
     
    
    
     
      node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes ))/node_memory_MemTotal_bytes
     
    
   
    
     
    
    
     
      * 100 > 20
     
    
   
    
     
    
    
     
      labels:
     
    
   
    
     
    
    
     
      NodeMemRate: hight
     
    
   
    
     
    
    
     
      annotations:
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 摘要
     
    
   
    
     
    
    
     
      summary: 
      "机器内存使用率过高"
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 详情
     
    
   
    
     
    
    
     
      description: 
      "机器内存使用率超过20%，请留意"
     
    
   
    
     
    
    
     
      - alert: DiskRate
     
    
   
    
     
    
    
     
      expr: node_filesystem_avail_bytes{mountpoint=
      "/"} /
     
    
   
    
     
    
    
     
      node_filesystem_size_bytes{mountpoint=
      "/"} * 100 > 80
     
    
   
    
     
    
    
     
      labels:
     
    
   
    
     
    
    
     
      DiskRate: hight
     
    
   
    
     
    
    
     
      annotations:
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 摘要
     
    
   
    
     
    
    
     
      summary: 
      "机器磁盘使用率过高"
     
    
   
    
     
    
    
     
      # 详情
     
    
   
    
     
    
    
     
      description: 
      "机器磁盘使用率超过80%，请留意"

配置文件中指定规则文件

rule_files:

- "alertRule.yml"

- "recordRule.yml"

报警管理器

报警管理器负责接收prometheus产生的报警，对报警消息进行管理。

例如：

去重：对同时触发的多个相同的警报去重

分组：同一个组的所有警报信息将被合并为一个警报通知，避免一次性接收大量的警告通知路由：可根据情况配置路由，通知不同角色的运维人员

抑制：当某一个警告发出后，可以停止重复发送由此警告引发的其他警告

静默：被静默的标签将不会进行警告通知

1. 启动报警管理器

docker run --name alertmanager -d -p 9093:9093 quay.io/prometheus/alertmanager

2. 添加配置到prometheus 配置文件


  
   
    
     
    
    
     
      # 报警管理
     
    
   
    
     
    
    
     
      alerting:
     
    
   
    
     
    
    
     
      alertmanagers:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - static_configs:
     
    
   
    
     
    
    
     
      - targets: [
      '192.168.239.149:9093']

3. 访问http://192.168.1.197:9093可查看报警信息

grafana

一个开源的监控系统Web UI ，支持多种数据源。支持自定义看板，以及采用官方现有数据看板。

1. 源码地址

GitHub - grafana/grafana: The open and composable observability and data visualization platform. Visualize metrics, logs, and traces from multiple sources like Prometheus, Loki, Elasticsearch, InfluxDB, Postgres and many more.

2. 官网

Grafana Cloud | Observability platform overview

3. 安装使用，默认用户名：admin 默认密码：admin

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana -v /var/lib/grafana grafana/grafana-enterpris

4. 几个现有的grafana 模板

1860 、9276、193、11600

5. 去官网挑选模板

转载：https://blog.csdn.net/jianfeng123123/article/details/128713055

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Node Exporter

安装Node Exporter

1. 启动容器，默认端口为9100

2. 访问http端点，查看指标

3. --collector. 启用指标，--no-collector. 禁用指标，--collector.disable-defaults 禁用所有默认启用 的指标。例如：

指标

默认禁用指标

1. 文档：

2. 禁用指标的原因：

3. 指标

Prometheus

安装

1. 配置文件

2. 启动容器

3. 访问端点：http://192.168.1.197:9090

4. 指标类型

5. 5分钟CPU使用率表达式

6. 机器平均负载，node_load1 1分钟平均负载，node_load5 5分钟平均负载，node_load15 15分钟 平均负载

7. 内存使用率

8. 磁盘空间使用率

规则配置

规则检查

记录规则

报警规则

配置文件中指定规则文件

报警管理器

grafana

1. 源码地址

GitHub - grafana/grafana: The open and composable observability and data visualization platform. Visualize metrics, logs, and traces from multiple sources like Prometheus, Loki, Elasticsearch, InfluxDB, Postgres and many more.

2. 官网

3. 安装使用，默认用户名：admin 默认密码：admin

4. 几个现有的grafana 模板

5. 去官网挑选模板

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3. --collector. 启用指标，--no-collector. 禁用指标，--collector.disable-defaults 禁用所有默认启用的指标。例如：

6. 机器平均负载，node_load1 1分钟平均负载，node_load5 5分钟平均负载，node_load15 15分钟平均负载