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  • Prometheus+Grafana+K8S

     

     

     

     

     

     

    Prometheus+Grafana+K8S

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    作者

    刘畅

    时间

    2021-07-06

     

     

     

     

     

    实验环境: Centos7.5

    主机名

    IP

    软件

    controlnode

    172.16.1.120

    docker、prometheus、grafana、ansiable、consul、alertmanager、prometheus-webhook-dingtalk

    slavenode1

    172.16.1.121

    node-exporter、mysql-exporter、docker、mysql、cadvisor

    slavenode2

    172.16.1.122

    node-exporter

    k8s-admin

    172.16.1.70

    k8s主节点

    k8s-node1

    172.16.1.71

    k8s从节点1

    k8s-node2

    172.16.1.72

    k8s从节点2

     

     

     

    目录

    1 Prometheus的基本使用1

    1.1 Prometheus介绍1

    1.2 Prometheus组件与架构1

    1.3 Prometheus部署2

    1.4 Prometheus配置文件3

    2 Prometheus监控案例7

    2.1 如何监控服务7

    2.2 Grafana部署7

    2.3 监控Linux服务器9

    2.4 监控systemd服务运行状态12

    2.5 监控docker服务13

    2.6 监控mysql服务17

    3 Prometheus自动化监控20

    3.1 Prometheus服务发现20

    3.2 基于文件的服务发现20

    3.3 基于Consul的服务发现21

    3.4 Ansible+Consul实现主机自动监控24

    3.5 监控kubernetes28

    4 PromQL常用语句33

    4.1 瞬时向量与范围向量查询33

    4.2 常用操作符34

    4.3 常用函数36

    5 Prometheus标签管理36

    5.1 标签的作用36

    5.2 Metadata标签36

    5.3 自定义标签36

    5.4 重新标记标签37

    6 Alertmanager告警40

    6.1 部署Alertmanager40

    6.2 配置Prometheus与Alertmanager通信41

    6.3 编写告警规则41

    6.4 alertmanager钉钉告警43

    6.5 告警触发流程51

    7 Grafana可视化展示53

    7.1 制作grafana导航栏53

    7.2 自定义图标56

    7.3 查看制作的图表59

     

    1 Prometheus的基本使用

    1.1 Prometheus介绍

    Prometheus（普罗米修斯）是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。自2012年成为社区开源项目，拥有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护，Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会（CNCF），成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。

     

    Prometheus官方网站:https://prometheus.io

    GitHub项目地址:https://github.com/prometheus

     

    Prometheus 特点:

    1) 多维数据模型: 由度量名称和键值对标识的时间序列数据

    2) PromQL: 一种灵活的查询语言，可以利用多维数据完成复杂的查询

    3) 不依赖分布式存储，单个服务器节点可直接工作

    4) 基于HTTP的pull方式采集时间序列数据

    5) 推送时间序列数据通过PushGateway组件支持

    6) 通过服务发现或静态配置发现目标

    7) 多种图形模式及仪表盘支持(grafana)

    1.2 Prometheus组件与架构

    wps1 

    1) Prometheus Server: 收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口

    2) ClientLibrary: 客户端库

    3) Push Gateway: 短期存储指标数据。主要用于临时性的任务

    4) Exporters: 采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics

    5) Alertmanager: 告警

    6) Web UI: 简单的Web控制台

    1.3 Prometheus部署

    在172.16.1.120节点上操作

    1 二进制部署

    官方文档: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/

    (1) 下载二进制包

    下载地址: https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.28.1/prometheus-2.28.1.linux-amd64.tar.gz

     

    (2) 部署

    # tar -xzf prometheus-2.28.1.linux-amd64.tar.gz

    # mv prometheus-2.28.1.linux-amd64 /usr/local/prometheus

     

    (3) 加入systemd管理

    # vim /usr/lib/systemd/system/prometheus.service

    [Unit]

    Description=prometheus

    [Service]

    ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/usr/local/prometheus/data

    ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

    KillMode=process

    Restart=on-failure

    [Install]

    WantedBy=multi-user.target

     

    # systemctl daemon-reload

    # systemctl start prometheus

    # systemctl enable prometheus

     

    (4) 访问

    http://172.16.1.120:9090/

    wps2 

     

    2 docker 部署

    官方文档: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/

    (1) 部署

    1) 将二进制安装包中的prometheus.yml配置文件上传到/opt/prometheus/config目录下

    # mkdir -p /opt/prometheus/config

    # cp -a /usr/local/prometheus/prometheus.yml /opt/prometheus/config/

    2) 授权prometheus TSDB存储目录

    # mkdir -p /opt/prometheus/data && chown -R 65534.64434 /opt/prometheus/data

    3) 启动

    # docker run -d

    -p 9090:9090

    --restart=always

    --name=prometheus

    -v /opt/prometheus/config:/etc/prometheus

    -v /opt/prometheus/data:/prometheus

    prom/prometheus

     

    (2) 访问

    http://172.16.1.120:9090

    1.4 Prometheus配置文件

    参考文档: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/

    1 prometheus命令常用参数

    # /usr/local/prometheus/prometheus --help

    1) --config.file=prometheus.yml# 指定配置文件

    2) --web.listen-address=0.0.0.0:9090# 监听地址和端口

    3) --log.level=info # 日志级别

    4) --alertmanager.timeout=10s # 报警组件的超时时间

    5) --storage.tsdb.path=./data/ # 数据目录，默认在当前目录的data目录下

    6) --storage.tsdb.retention.time=15d # 数据保存时间，默认15天

     

    2 prometheus.yml默认配置

    # cat /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps3

     

    3 prometheus参数说明

    wps4 

     

    (1) global: 全局配置

    scrape_interval: 15s # 采集数据时间间隔，默认1分钟

    evaluation_interval: 15s # 评估告警规则时间间隔，默认1分钟

    scrape_timeout: 10s # 采集数据超时时间，默认10秒

     

    (2) rule_files: 告警规则

     

    (3) scrape_configs:  # 配置被监控端，称为target，每个target用job_name分组管理，又分为静态配置和服务发现。

     

    (4) alerting：告警配置

     

    (5) remote_write:  remote_read: # 从远程数据库读写

     

    4 prometheus被监控项配置说明

    wps5 

     

    scrape_configs:

      - job_name: 'prometheus'

        # metrics_path defaults to '/metrics'

        # scheme defaults to 'http'.

        static_configs:

        - targets: ['localhost:9090']

    targets(目标) # 被监控端

    Instances(实例)# 每个被监控端称为实例

    job(作业)# 具有相同目标的实例集合称为作业，也可以当作组

     

    5 监控指标数据模型

    1) Prometheus将所有数据存储为时间序列；

    2) 具有相同度量名称以及标签属于同一个指标；

    3) 每个时间序列都由度量标准名称和一组键值对(称为标签)唯一标识，通过标签查询指定指标。

    4) 指标格式:  <metric name>{<label name>=<label value>,...}

    2 Prometheus监控案例

    2.1 如何监控服务

    如果要想监控服务，前提是能获取被监控端指标数据，并且这个数据格式必须遵循Prometheus数据模型，这样才能识别和采集，一般使用exporter提供监控指标数据。

    wps6 

    exporter列表: https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters

    2.2 Grafana部署

    在172.16.1.120节点上操作

    1 Grafana介绍

    Grafana是一个开源的度量分析和可视化系统。

    Grafana只用于展示数据，数据源需要你根据提供数据的服务选择。

     

    2 二进制部署

    官方文档: https://grafana.com/grafana/download

    (1) 下载二进制文件

    https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.5.9.linux-amd64.tar.gz

     

    (2) 部署

    # tar -zxf grafana-7.5.9.linux-amd64.tar.gz

    # mv grafana-7.5.9 /usr/local/grafana

     

    (3) 将grafana加入systemd管理

    # vim /usr/lib/systemd/system/grafana.service

    [Unit]

    Description=grafana

    [Service]

    ExecStart=/usr/local/grafana/bin/grafana-server -homepath=/usr/local/grafana

    ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

    KillMode=process

    Restart=on-failure

    [Install]

    WantedBy=multi-user.target

     

    # systemctl daemon-reload

    # systemctl start prometheus

    # systemctl enable prometheus

     

    (4) 访问

    http://172.16.1.120:3000/

    用户名/密码: admin/admin，第一次需要重置密码。

    wps7 

     

    3 docker部署

    官方文档: https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/docker/

    (1) 部署

    1) 创建grafana本地存储目录并授权

    # mkdir -p /opt/grafana/

    # chown -R 472.472 /opt/grafana/

    2) 启动

    # docker run -d

    --name grafana

    -p 3000:3000

    -v /opt/grafana:/var/lib/grafana

    --restart=always

    grafana/grafana:7.5.9

     

    (2) 访问

    http://172.16.1.120:3000/

     

    4 连接prometheus

    wps8 

    2.3 监控Linux服务器

    在172.16.1.121、122节点上操作

    1 说明

    node_exporter用于监控Linux系统的指标采集器。

    常用指标CPU、内存、硬盘、网络流量、文件描述符、系统负载、系统服务。

    数据接口: http://IP:9100

    使用文档: https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/

    GitHub:   https://github.com/prometheus/node_exporter

     

    2 下载node-exporter

    https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.1.2/node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz

     

    3 部署

    # tar -xzf node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz

    # mv node_exporter-1.1.2.linux-amd64/ /usr/local/node_exporter/

     

    4 将node_exporter加入systemd管理

    (1) 启用node_exporter的HTTP认证

    1) 生成加密密码

    # yum install httpd-tools -y

    # htpasswd -nBC 12 '' | tr -d ': '

    New password: 123456

    Re-type new password: 123456

    $2y$12$k/dJzjEoHfhgOWNr/3UsY.iKtsdiE3uhXjGu4fVTzefPTkYOOH.Ka

    2) 配置认证文件

    # vim /usr/local/node_exporter/config.yml

    basic_auth_users:

      prometheus: $2y$12$k/dJzjEoHfhgOWNr/3UsY.iKtsdiE3uhXjGu4fVTzefPTkYOOH.Ka

     

    (2) 启动服务

    # vim /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service

    [Unit]

    Description=node_exporter

    [Service]

    ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter --web.config=/usr/local/node_exporter/config.yml

    ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

    KillMode=process

    Restart=on-failure

    [Install]

    WantedBy=multi-user.target

     

    # systemctl daemon-reload

    # systemctl start node_exporter

    # systemctl enable node_exporter

     

    (3) 访问node_exporter的metric需要密码验证

    http://172.16.1.121:9100/metrics

    wps9 

     

    5 在prometheus.yml文件中添加被监控端

    在172.16.1.120节点上操作

    (1) 添加配置

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    ……

    wps10

     

    (2) 验证配置是否正确

    # /usr/local/prometheus/promtool check config /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    Checking /usr/local/prometheus/prometheus.yml

      SUCCESS: 0 rule files found

     

    (3) 重启prometheus

    # systemctl restart prometheus.service

     

    6 在prometheus ui界面查看target

    wps11 

     

     

     

    7 使用grafana展示node_exporter数据指标

    仪表盘ID: 9276

    wps12 

     

    wps13 

    2.4 监控systemd服务运行状态

    在172.16.1.121、122节点上操作

    1 将监控加入到node_exporter.service中

    # vim /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service

    [Unit]

    Description=node_exporter

    [Service]

    ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter --web.config=/usr/local/node_exporter/config.yml --collector.systemd --collector.systemd.unit-include=(docker|sshd|nginx).service

    ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

    KillMode=process

    Restart=on-failure

    [Install]

    WantedBy=multi-user.target

     

    # systemctl daemon-reload

    # systemctl restart node_exporter.service

     

    2 收集数据

    wps14 

    2.5 监控docker服务

    1 部署cadvisor

    在172.16.1.121节点上操作

    (1) 说明

    cAdvisor(Container Advisor): 用于收集正在运行的容器资源使用和性能信息。

    项目地址: https://github.com/google/cadvisor

     

    (2) 部署

    # docker run -d

    --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

    --restart=always

    google/cadvisor:latest

     

    2 加入到prometheus.yml配置文件

    在172.16.1.120节点上操作

    (1) 修改配置

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps15

     

    (2) 重启prometheus

    # /usr/local/prometheus/promtool check config /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    # systemctl restart prometheus.service

     

    (3) 在prometheus UI上查看注册的docker监控实例

    wps16 

     

    3 添加docker监控图表

    (1) 仪表盘模板ID: 193

    wps17 

     

    (2) 修改模板变量，实现只对docker实例进行监控

    wps18 

    变量：

    label_values(up,instance)

     

    .*8080

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    (3) 在图表中添加变量

    所有图表按如下实例进行操作

    wps19 

    图表: 

    count(container_last_seen{image!="",instance="$Node"})

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    (4 查看仪表盘

    wps20 

    2.6 监控mysql服务

    在172.16.1.121节点上操作

    1 部署mysql

    # docker run -d --name db --restart=always -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7

    # docker exec -it db bash

    root@4afdf5d50e76:/# mysql -uroot -p123456

    mysql> grant PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* to 'exporter'@'%' identified by '123456';

    mysql> exit

    root@4afdf5d50e76:/# exit

     

    2 部署mysqld_exporter

    (1) 说明

    mysql_exporter用于收集MySQL性能信息，监听端口是9104。

    项目地址: https://github.com/prometheus/mysqld_exporter

     

    (2) 下载包

    https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.13.0/mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz

     

    (3) 部署

    # tar -xzf mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz

    # mv mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64/ /usr/local/mysqld_exporter/

     

    # vim /usr/lib/systemd/system/mysqld_exporter.service

    [Unit]

    Description=mysqld_exporter

    [Service]

    ExecStart=/usr/local/mysqld_exporter/mysqld_exporter --web.config.file=/usr/local/mysqld_exporter/config.yml --config.my-cnf=/usr/local/mysqld_exporter/.my.cnf

    ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

    KillMode=process

    Restart=on-failure

    [Install]

    WantedBy=multi-user.target

     

    # cp -a /usr/local/node_exporter/config.yml /usr/local/mysqld_exporter/

     

    # cat /usr/local/mysqld_exporter/.my.cnf

    [client]

    user=exporter

    password=123456

     

    # systemctl daemon-reload

    # systemctl restart mysqld_exporter.service

    # systemctl enable mysqld_exporter.service

     

    (4) 加入到prometheus.yml文件中

    在172.16.1.120节点上操作

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps21

     

    # /usr/local/prometheus/promtool check config /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    # systemctl restart prometheus.service

     

    (5) 查看prometheus UI中注册的实例

     

    wps22 

     

    3 添加mysql监控图表

    (1) 仪表盘id使用7362

    wps23 

     

    (2) 查看图表

    wps24 

    3 Prometheus自动化监控

    3.1 Prometheus服务发现

    (1) Prometheus添加被监控端支持两种方式

    1) 静态配置: 手动配置

    2) 服务发现: 动态发现需要监控的Target实例

     

    (2) 支持服务发现的来源

    1) azure_sd_configs

    2) consul_sd_configs

    3) dns_sd_configs

    4) ec2_sd_configs

    5) openstack_sd_configs

    6) file_sd_configs

    7) gce_sd_configs

    8) kubernetes_sd_configs

    9) marathon_sd_configs

    10) nerve_sd_configs

    11) serverset_sd_configs

    12) triton_sd_configs

    3.2 基于文件的服务发现

    在172.16.1.120节点上进行操作

    1 启用基于文件的服务发现

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps25

     

    # mkdir -p /usr/local/prometheus/sd_config/

    # vim /usr/local/prometheus/sd_config/file_sd.yml

    - targets: ['172.16.1.121:9100', '172.16.1.122:9100']

     

    # /usr/local/prometheus/promtool check config /usr/local/prometheus/prometheus.yml

     

    # systemctl restart prometheus.service

     

    2 在prometheus UI上查看注册的实例

    wps26 

    3.3 基于Consul的服务发现

    1 Consul说明

    Consul是一个分布式的服务发现和键/值存储系统。

    wps27 

     

    2 部署Consul

    在172.16.1.120节点上操作

    # docker run -d --name consul -p 8500:8500 --restart=always consul

     

    # 访问consul的UI

    http://172.16.1.120:8500/

    wps28 

     

    3 向Consul注册服务

    在172.16.1.120节点上操作

    (1) 注册172.16.1.121主机

    curl -X PUT -d '{"id": "172.16.1.121","name": "Linux-Server","address": "172.16.1.121","port": 9100,"tags": ["slavenode1"],"checks": [{"http": "http://172.16.1.121:9100","interval": "5s"}]}' http://172.16.1.120:8500/v1/agent/service/register

     

    (2) 注册172.16.1.122主机

    curl -X PUT -d '{"id": "172.16.1.122","name": "Linux-Server","address": "172.16.1.122","port": 9100,"tags": ["slavenode2"],"checks": [{"http": "http://172.16.1.122:9100","interval": "5s"}]}' http://172.16.1.120:8500/v1/agent/service/register

     

    (3) 参数说明

    id    # 自定义被监控实例id，可以理解为prometheus中的instance，唯一

    name  # 定义的监控组，可以理解为prometheus中的job

    tags # 自定义标签，可以根据项目名设置

    address# 被监控实例的ip

    port  # 被监控实例的端口号

    checks# 检查被监控实例的状态

    http://172.16.1.120:8500/v1/agent/service/register  # 注册中心访问地址

     

    (4) 在consul UI中查看注册上的被监控实例信息

    wps29 

    wps30 

    说明: 由于node_exporter设置了http验证，所以状态检查不通过，但是node_exporter的ip及端口号已经注册上来了，所以不影响prometheus读取数据。

     

    补充: 在consul中取消注册主机的方法

    Usage:

    curl --request PUT http://<Consul_IP>:8500/v1/agent/service/deregister/<instance_id>

     

    例:

    # curl --request PUT http://172.16.1.120:8500/v1/agent/service/deregister/172.16.1.121

    # 在consul中取消已经注册上的被监控实例，则prometheus中相应监控的实例也会去除。

     

    4 修改prometheus.yml文件

    在172.16.1.120节点上操作

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps31

     

    # systemctl restart prometheus.service

     

    5 在prometheus UI中查看目标实例

    wps32 

    3.4 Ansible+Consul实现主机自动监控

    在172.16.1.120节点上操作

    # pwd

    /root/ansible

     

    1 安装ansible

    # yum install ansible -y

     

    # 取消ansible主机验证

    # vim /etc/ansible/ansible.cfg

    host_key_checking = False

     

    2 ansible配置

    # tree /root/ansible

    /root/ansible

    ├── config.yml# node_exporter的http验证配置

    ├── consul-register.sh# consul注册node_exporter脚本

    ├── hosts# ansible主机清单

    ├── node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz# node_exporter压缩包

    ├── node_exporter.service# node_exporter 启动服务

    └── playbook.yaml# ansible playbook文件

    0 directories, 6 files

     

    (1) # cat config.yml

    basic_auth_users:

      prometheus: $2y$12$k/dJzjEoHfhgOWNr/3UsY.iKtsdiE3uhXjGu4fVTzefPTkYOOH.Ka

     

    (2) cat consul-register.sh

    #!/bin/bash

    instance_id=$1

    service_name=$2

    ip=$3

    port=$4

    consul_server=$5

     

    curl -X PUT -d '{"id": "'"$instance_id"'","name": "'"$service_name"'","address": "'"$ip"'","port": '"$port"',"tags": ["'"$service_name"'"],"checks": [{"http": "http://'"$ip"':'"$port"'","interval": "5s"}]}' ${consul_server}

     

    (3) cat hosts

    [LinuxServers]

    172.16.1.121 ansible_ssh_user=root ansible_ssh_pass='123456' name=slavenode1

    172.16.1.122 ansible_ssh_user=root ansible_ssh_pass='123456' name=slavenode2

     

    (4) cat node_exporter.service

    [Unit]

    Description=node_exporter

    [Service]

    ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter --web.config=/usr/local/node_exporter/config.yml --collector.systemd --collector.systemd.unit-include=(docker|sshd|nginx).service

    ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

    KillMode=process

    Restart=on-failure

    [Install]

    WantedBy=multi-user.target

     

    (5) cat playbook.yaml

    - hosts: LinuxServers

      gather_facts: no

      vars:

        server_port: 9100

        consul_server: http://172.16.1.120:8500/v1/agent/service/register

     

      tasks:

      - name: 推送二进制文件

        unarchive: src=node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz dest=/usr/local

      - name: 重命名

        shell: |

             cd /usr/local/

             if [ ! -d "node_exporter" ];then

               mv node_exporter-1.1.2.linux-amd64/ node_exporter/

             fi

      - name: 推送配置文件

        copy: src=config.yml dest=/usr/local/node_exporter

        notify:

          - restart node_exporter

      - name: 拷贝systemd文件

        copy: src=node_exporter.service dest=/usr/lib/systemd/system

        notify:

          - restart node_exporter

      - name: 启动服务

        systemd: name=node_exporter state=started enabled=yes daemon_reload=yes

      - name: 推送注册脚本

        copy: src=consul-register.sh dest=/usr/local/bin/

      - name: 注册当前节点

        # 服务名 实例名 IP 端口

        shell: /bin/bash /usr/local/bin/consul-register.sh {{ name }} {{ group_names[0] }} {{ inventory_hostname }} {{ server_port }} {{ consul_server }}

     

      handlers:

        - name: restart node_exporter

          service: name=node_exporter state=restarted

     

    3 执行ansible

    # ansible-playbook -i hosts playbook.yaml

    wps33 

     

    4 在consul UI中查看注册上来的主机

    wps34 

     

    5 配置prometheus.yml

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps35

     

    # systemctl restart prometheus.service

     

    6 在prometheus UI中查看目标实例

    wps36 

    3.5 监控kubernetes

    1 监控说明

    (1) 监控指标

    Kubernetes本身监控: Node资源利用率、Node数量、Pods数量(Node)、资源对象状态

    Pod监控: Pod数量(项目)、容器资源利用率、应用程序

    监控指标

    具体实现

    举例

    Node资源利用率

    node-exporter

    节点CPU，内存利用率

    Pod资源利用率

    cAdvisor

    容器CPU，内存利用率

    K8S资源对象状态

    kube-state-metrics

    Pod、Deployment、Service

     

    (2) 监控架构

    服务发现类型

    描述

    node

    发现集群中的节点，默认地址为kubelete的http端口

    service

    发现所有Service及端口为目标

    pod

    发现所有pod为目标

    endpoints

    从Service列表中的Endpoint发现Pod为目标

    ingress

    发现Ingress路径为目标

    官方文档: 

    https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config

    wps37 

     

    2 在k8s集群上部署rbac授权及kube-state-metrics

    在172.16.1.70节点上操作

    (1) k8s RBAC授权

    # kubectl apply -f rbac.yaml

     

    (2) 获取Token并保存到文件

    # kubectl get ServiceAccount prometheus -n kube-system -o yaml

    ……

    secrets:

    - name: prometheus-token-55pdv

     

    # kubectl describe secret prometheus-token-55pdv -n kube-system >token.k8s

    wps38 

    清理上面的token文件，只保留"token:"以下的内容，并将该文件scp到172.16.1.120节点的/opt/monitor/prometheus/目录下。

     

    [root@controlnode ~]# mkdir -p /opt/monitor/prometheus/

    [root@k8s-admin k8s-prometheus]# scp -p token.k8s root@172.16.1.120:/opt/monitor/prometheus/

     

    (3) 部署kube-state-metrics

    # kubectl apply -f kube-state-metrics.yaml

     

    3 在prometheus.yml文件中创建Job和kubeconfig_sd_configs

    在172.16.1.120节点上操作

    (1) 上传配置好的prometheus.yml文件到/usr/local/prometheus/目录下。

     

    (2) 修改prometheus.yml配置文件中k8s api-server的地址为现k8s集群api-server地址。

    [root@k8s-admin k8s-prometheus]# kubectl get ep

    NAME       ENDPOINTS          AGE

    kubernetes   172.16.1.70:6443     77d

     

    (3) 打通prometheus应用所在controlnode节点和k8s-admin、k8s-nod1、k8s-node2节点的pod路由

    ，否则在prometheus中名为"kubernetes-service-endpoints"的job会挂掉。

    [root@controlnode ~]# route add -net 10.244.0.0/16 gw 172.16.1.70 dev eth1

    [root@controlnode ~]# route add -net 10.244.0.0/16 gw 172.16.1.71 dev eth1

    [root@controlnode ~]# route add -net 10.244.0.0/16 gw 172.16.1.72 dev eth1

     

    (4) 重启prometheus

    # systemctl restart prometheus.service

     

    (5) 在prometheus UI中查看注册的target instance

    wps39 

    wps40 

     

    4 grafana导入仪表盘

    在172.16.1.120节点上操作

    (1) 导入K8S集群资源监控模板

    wps41 

    wps42 

     

    (2) 导入K8S资源对象状态监控模板

    wps43 

    wps44 

    4 PromQL常用语句

    PromSQL文档:

    https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/parti-prometheus-ji-chu/promql/prometheus-query-language

    在prometheus UI上操作

    PromQL(Prometheus Query Language)是Prometheus自己开发的数据查询DSL语言，语言表现力

    非常丰富，支持条件查询、操作符，并且内建了大量内置函数，供我们针对监控数据的各种维度进行查询。

    4.1 瞬时向量与范围向量查询

    官方文档: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/examples/

    1 目标实例状态

    up

    wps45 

     

    2 查询指标最新样本(称为瞬时向量)

    node_cpu_seconds_total

     

    可以通过附加一组标签来进一步过滤这些时间序列:

    node_cpu_seconds_total{instance="172.16.1.121:9100",job="Linux Server",mode="system"}

    wps46 

     

    3 查询指标近5分钟样本(称为范围向量，时间单位为s,m,h,d,w,y)

    node_cpu_seconds_total{cpu="0",instance="172.16.1.121:9100",job="Linux Server",mode="system"}[5m]

    wps47 

    4.2 常用操作符

    官方文档: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/operators/ 

    类型

    操作符

    示例

    比较操作符

    =  等于

    != 不等于

    >  大于

    <  小于

    >= 大于等于

    <= 小于等于

    示例1

    算术操作符

    + 加法

    - 减法

    * 乘法

    / 除法

    示例2

    正则匹配操作符

    =~ 正则表达式匹配

    !~ 正则表达式匹配结果取反

    示例3

    聚合操作符

    sum (在维度上求和)

    max (在维度上求最大值)

    min (在维度上求最小值)

    avg (在维度上求平均值)

    count (统计样本数量)

    示例4

    逻辑操作符

    and 与

    or  或

    示例5

    示例1

    node_cpu_seconds_total{job="Linux Server",mode="iowait"}

    node_cpu_seconds_total{job="Linux Server",mode=~"user|system"}

    node_cpu_seconds_total{job="Linux Server",mode=~"user|system",cpu!="0"}

     

    示例2

    CPU使用率:

    100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) * 100)

     

    内存使用率:

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

     

    示例3

    磁盘使用率:

    100 - (node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"} * 100)

     

    示例4

    所有实例CPU system使用率总和:

    sum(node_cpu_seconds_total{job="Linux Server",mode="system"})

     

    所有实例CPU system变化速率平均值:

    avg(irate(node_cpu_seconds_total{job="Linux Server",mode="system"}[5m]))

     

    统计CPU数量:

    count(node_cpu_seconds_total{job="Linux Server",mode="system"})

     

    示例5

    大于10并且小于50:

    prometheus_http_requests_total > 10 and prometheus_http_requests_total < 50

    大于10或者小于50:

    prometheus_http_requests_total > 10 or prometheus_http_requests_total < 50

    4.3 常用函数

    官方文档: https://prometheus.io/docs/querying/functions/

    irate(): 计算指标在一定时间间隔内的变化速率。

    示例:

    irate(node_cpu_seconds_total{job="Linux Server",mode="system"}[5m])

    wps48 

    5 Prometheus标签管理

    在172.16.1.120节点上操作

    5.1 标签的作用

    Prometheus中存储的数据为时间序列，是由Metric的名字和一系列的标签(键值对)唯一标识的,

    不同的标签代表不同的时间序列，即通过指定标签查询指定数据。

    5.2 Metadata标签

    在Prometheus所有的Target实例中，都包含一些默认的Metadata标签信息。可以通过

    Prometheus UI的Targets页面中查看这些实例的Metadata标签的内容。

    __address__# 当前Target实例的访问地址<host>:<port>

    __metrics_path__# 采集目标服务访问地址的访问路径

    __scheme__# 采集目标服务访问地址的HTTP Scheme，HTTP或者HTTPS

     

    wps49 

     

    上面这些标签将会告诉Prometheus如何从该Target实例中获取监控数据。除了这些默认的标签

    以外，我们还可以为Target添加自定义的标签。

    5.3 自定义标签

    1 修改prometheus.yml文件

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps50

     

    2 重启prometheus

    # systemctl restart prometheus.service

     

    3 在prometheus UI中查看新增的标签

    wps51 

    5.4 重新标记标签

    1 为什么要重新标记标签

    (1) 重新标记标签的目的是为了更好的标识监控指标。

     

    (2) 在两个阶段可以重新标记

    1) relabel_configs# 在采集之前

    准备抓取指标数据时，可以使用relabel_configs添加一些标签、也可以只采集特定目标或过滤目标。

    2) metric_relabel_configs# 在存储之前

    已经抓取到指标数据时，可以使用metric_relabel_configs做最后的重新标记和过滤。 

    wps52 

     

    (3) 重新标记标签的一般途径

    动态生成新标签、过滤采集的Target、删除不需要或者敏感标签、添加新标签

     

    (4) action重新标记标签动作

    1) replace# 默认，通过regex匹配source_label的值，使用replacement来引用表达式

    匹配的分组，分组使用$1,$2...引用，标签值。

    2) keep# 删除regex与连接不匹配的目标 source_labels，标签值

    3) drop# 删除regex与连接匹配的目标 source_labels，标签值

    4) labeldrop# 删除regex匹配的标签，标签名称

    5) labelkeep# 删除regex不匹配的标签，标签名称

    6) labelmap# 匹配regex所有标签名称，并将捕获的内容分组，用第一个分组内容作为

    新的标签名。

     

    2 重命名标签

    在采集标签之前对已有的标签重新标记，动态添加新的标签

    (1) 修改prometheus.yml文件

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps53

     

    (2) 重启prometheus

    # systemctl restart prometheus.service

     

    (3) 在prometheus UI中查看

    wps54 

     

    3 过滤Target

    在采集标签之前，删除采集的target

    (1) 修改prometheus.yml文件

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps55

     

    (2) 重启prometheus

    # systemctl restart prometheus.service

     

    (3) 在prometheus UI中查看

    wps56 

     

    4 删除标签

    删除不需要或者敏感的标签

    在收集标签之前删除标签

    (1) 修改prometheus.yml文件

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps57

     

    (2) 重启prometheus

    # systemctl restart prometheus.service

     

    (3) 在prometheus UI中查看

    wps58 

    6 Alertmanager告警

    在172.16.1.120节点上操作

    6.1 部署Alertmanager

    官方文档: https://github.com/prometheus/alertmanager

    1 安装包下载

    下载地址: 

    https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.22.2/alertmanager-0.22.2.linux-amd64.tar.gz

     

    2 将alertmanager加入到systemd

    # tar -xzf alertmanager-0.22.2.linux-amd64.tar.gz

    # mv alertmanager-0.22.2.linux-amd64/ /usr/local/alertmanager/

     

    # vim /usr/lib/systemd/system/alertmanager.service

    [Unit]

    Description=grafana

    [Service]

    ExecStart=/usr/local/alertmanager/alertmanager --config.file=/usr/local/alertmanager/alertmanager.yml

    ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

    KillMode=process

    Restart=on-failure

    [Install]

    WantedBy=multi-user.target

     

    # systemctl daemon-reload

    # systemctl start alertmanager.service

    # systemctl enable alertmanager.service

     

    # netstat -tunlp | grep alertmanager

    wps59 

    6.2 配置Prometheus与Alertmanager通信

    wps60 

     

    1 配置prometheus.yml

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps61

     

    2 重启prometheus

    # systemctl restart prometheus.service

    6.3 编写告警规则

    1 配置prometheus.yml

    # vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml

    wps62

     

    # mkdir -p /usr/local/prometheus/rules

     

    2 编写rule规则

    (1) 监控实例状态

    # cat /usr/local/prometheus/rules/general.yml

    groups:

    - name: general.rules       # 告警规则组名称

      rules:

      - alert: InstanceDown     # 告警规则名称,alertname

        expr: up == 0           # 基于PromQL的触发条件

        for: 2m                 # 规则触发持续多长时间发送告警

        labels:                 # 自定义标签

          severity: critical    # 告警级别，warning等

        annotations:            # 告警附加信息

          summary: "Instance {{ $labels.instance }} 停止工作"

          description: "{{ $labels.instance }}: job {{ $labels.job }} 已经停止5分钟以上."

     

    (2) 监控cpu、内存、磁盘使用率

    # cat /usr/local/prometheus/rules/node.yml

    groups:

    - name: node.rules

      rules:

      - alert: NodeFilesystemUsage

        expr: 100 - (node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} * 100) > 80

        for: 2m

        labels:

          severity: warning

        annotations:

          summary: "{{$labels.instance}}: {{$labels.mountpoint }} 分区使用过高"

          description: "{{$labels.instance}}: {{$labels.mountpoint }} 分区使用大于 80% (当前值: {{ $value }})"

      - alert: NodeMemoryUsage

        expr: 100 - (node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80

        for: 2m

        labels:

          severity: warning

        annotations:

          summary: "{{$labels.instance}}: 内存使用过高"

          description: "{{$labels.instance}}: 内存使用大于 80% (当前值: {{ $value }})"

      - alert: NodeCPUUsage

        expr: 100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) * 100) > 80

        for: 2m

        labels:

          severity: warning

        annotations:

          summary: "{{$labels.instance}}: CPU使用过高"

          description: "{{$labels.instance}}: CPU使用大于 80% (当前值: {{ $value }})"

     

    3 重启prometheus

    # systemctl restart prometheus.service

     

    4 在prometheus UI中查看告警规则

    wps63 

    # 没有触发任何警告

    wps64 

    6.4 alertmanager钉钉告警

    参考文档: https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk

     

    1 安装prometheus-webhook-dingtalk插件(二进制)

    # wget

    https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk/releases/download/v1.4.0/prometheus-webhook-dingtalk-1.4.0.linux-amd64.tar.gz

    # tar -xzf prometheus-webhook-dingtalk-1.4.0.linux-amd64.tar.gz

    # mv prometheus-webhook-dingtalk-1.4.0.linux-amd64/ /usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/

     

    2 钉钉创建机器人并获取token和secret(加签)

    点击钉钉右上角加号(+) >>> 选择"发起群聊" >>> 选择"项目群" >>> 填写"群名称" 

    >>> 点击"创建" >>> 点击"群设置" >>> 选择"智能群助手" >>> 选择"添加机器人"

    >>> 选择"自定义"机器人 >>> 点击"添加" >>> 后续如下截图

    wps65 

    加签: SEC530dfec7dcde0c8c31c98196fedf9c8c7ae767336ce3267bf8f6e94df78131bf

     

    wps66 

    webhook:

    https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=a9285933068d63b3612d4f3caf2da1cfc85fc7ebf09ae04ce38955f76bec597f

     

    3 配置prometheus-webhook-dingtalk

    (1) 配置config.yml

    # cd /usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/

    # cp -a config.example.yml config.yml

    # vim config.yml

    ## Request timeout

    timeout: 10s

     

    ## Customizable templates path

    templates:

      - /usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/template.tmpl

     

    ## Targets, previously was known as "profiles"

    targets:

      webhook1:

        url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=a9285933068d63b3612d4f3caf2da1cfc85fc7ebf09ae04ce38955f76bec597f

        secret: SEC530dfec7dcde0c8c31c98196fedf9c8c7ae767336ce3267bf8f6e94df78131bf

        mention:

          all: true

    (2) 配置告警模板template.tmpl

    {{ define "__subject" }}[{{ .Status | toUpper }}{{ if eq .Status "firing" }}:{{ .Alerts.Firing | len }}{{ end }}] {{ .GroupLabels.SortedPairs.Values | join " " }} {{ if gt (len .CommonLabels) (len .GroupLabels) }}({{ with .CommonLabels.Remove .GroupLabels.Names }}{{ .Values | join " " }}{{ end }}){{ end }}{{ end }}

    {{ define "__alertmanagerURL" }}{{ .ExternalURL }}/d/9CWBz0bik/k8sji-qun-shou-ye?orgId=1 {{ end }}

     

    {{ define "__text_alert_list" }}{{ range . }}

    **Labels**

    {{ range .Labels.SortedPairs }}> - {{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }}

    {{ end }}

    **Annotations**

    {{ range .Annotations.SortedPairs }}> - {{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }}

    {{ end }}

    **Source:** [{{ .GeneratorURL }}]({{ .GeneratorURL }})

    {{ end }}{{ end }}

     

    {{ define "default.__text_alert_list" }}{{ range . }}

    ---

    **告警级别:** {{ .Labels.severity | upper }}

     

    **触发时间:** {{ dateInZone "2006.01.02 15:04:05" (.StartsAt) "Asia/Shanghai" }}

     

    **事件信息:**

    {{ range .Annotations.SortedPairs }}> - {{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }}   

     

    {{ end }}{{ end }}

    {{ end }}

     

    {{ define "default.__text_alertresolve_list" }}{{ range . }}

    ---

    **告警级别:** {{ .Labels.severity | upper }}

     

    **触发时间:** {{ dateInZone "2006.01.02 15:04:05" (.StartsAt) "Asia/Shanghai" }}

     

    **结束时间:** {{ dateInZone "2006.01.02 15:04:05" (.EndsAt) "Asia/Shanghai" }}

     

    **事件信息:**

    {{ range .Annotations.SortedPairs }}> - {{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }}   

     

    {{ end }}{{ end }}

    {{ end }}

     

    {{/* Default */}}

    {{ define "default.title" }}{{ template "__subject" . }}{{ end }}

    {{ define "default.content" }}#### [{{ .Status | toUpper }}{{ if eq .Status "firing" }}:{{ .Alerts.Firing | len }}{{ end }}] **[{{ index .GroupLabels "alertname" }}]({{ template "__alertmanagerURL" . }})**

     

    {{ if gt (len .Alerts.Firing) 0 -}}

    ![警报 图标](http://wx4.sinaimg.cn/large/006APoFYly1g0ggpt1aq3j306o06o3yt.jpg)

     

    **=====侦测到故障=====**

    {{ template "default.__text_alert_list" .Alerts.Firing }}

    {{- end }}

     

    {{ if gt (len .Alerts.Resolved) 0 -}}

    ![警报 图标](https://i01piccdn.sogoucdn.com/2dbf8a9d48e921e7)

     

    **=====故障已修复=====**

    {{ template "default.__text_alertresolve_list" .Alerts.Resolved }}

    {{- end }}

    {{- end }}

     

    {{/* Legacy */}}

    {{ define "legacy.title" }}{{ template "__subject" . }}{{ end }}

    {{ define "legacy.content" }}#### [{{ .Status | toUpper }}{{ if eq .Status "firing" }}:{{ .Alerts.Firing | len }}{{ end }}] **[{{ index .GroupLabels "alertname" }}]({{ template "__alertmanagerURL" . }})**

    {{ template "__text_alert_list" .Alerts.Firing }}

    {{- end }}

     

    {{/* Following names for compatibility */}}

    {{ define "ding.link.title" }}{{ template "default.title" . }}{{ end }}

    {{ define "ding.link.content" }}{{ template "default.content" . }}{{ end }}

     

    补充: template.tmpl中包含了"/d/9CWBz0bik/k8sji-qun-shou-ye?orgId=1，这正是 grafana 的 url。因为 alertmanager 的 --web.external-url

     

    (3) 将prometheus-webhook-dingtalk加入到systemd管理

    # vim /usr/lib/systemd/system/prometheus-webhook-dingtalk.service

    [Unit]

    Description=prometheus-webhook-dingtalk-1.4.0

     

    [Service]

    ExecStart=/usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/prometheus-webhook-dingtalk --config.file=/usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/config.yml --web.enable-ui

    ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

    KillMode=process

    Restart=on-failure

     

    [Install]

    WantedBy=multi-user.target

     

    # systemctl daemon-reload

    # systemctl restart prometheus-webhook-dingtalk.service

    # systemctl enable prometheus-webhook-dingtalk.service

    # netstat -tunlp | grep prometheus-web

    wps67 

     

    (4) 访问http://172.16.1.120:8060/ui/进行模板验证

    wps68 

     

    4 将钉钉接入Prometheus AlertManager WebHook

    # vim /usr/local/alertmanager/alertmanager.yml

    global:

      resolve_timeout: 1m     # 每1分钟检查一次状态是否恢复

    route:                    # 配置路由树

      group_by: ['alertname'] # 根据告警规则名进行分组

      group_wait: 15s         # 组告警等待时间，也就是告警产生后等待10s，如果有同组告警一起发出

      group_interval: 15s     # 两组告警的间隔时间

      repeat_interval: 1h     # 重复告警的间隔时间，减少相同告警的发送频率

      receiver: 'web.hook'    # 配置告警消息接受者信息

    receivers:

    - name: 'web.hook'        # 告警接受者

      webhook_configs:

      - send_resolved: true   # 告警被解决之后通知

        url: 'http://172.16.1.120:8060/dingtalk/webhook1/send'  # 钉钉告警插件地址

     

    inhibit_rules:              # 抑制规则配置，当存在与另一组匹配的警报(源)时，抑制规则将禁用与一组匹配的警报(目标)

      - source_match:

          severity: 'critical'  # 指定告警级别

        target_match:

          severity: 'warning'   # 指定抑制告警级别

        equal: ['alertname', 'instance']

     

    #####################

    # 1 例如收到一条告警

    # alertname=down level=critical instance=172.16.1.120:9100 job=Linux Server

    # 2 进入抑制处理流程

    # 3 判断告警带 level=critical 这个标签

    # 4 抑制带有 level=warning 标签的告警

    # 5 这两条规则必须满足相同的标签 alertname=down instance=172.16.1.120:9100

    # 6 不发送告警

    # ##################

     

    # systemctl restart alertmanager.service

     

    5 测试

    (1) 停掉172.16.1.121实例

    查看prometheus Alerts界面，发现触发了告警，告警处于PENDING状态。

    wps69 

     

    (2) 等待大概4分钟左右，钉钉收到告警邮件

    wps70 

     

    (3) 恢复172.16.1.121实例后，钉钉收到恢复告警邮件

    wps71 

     

    6 补充: 使用源码安装

    (1) 安装依赖

    1) 安装Go

    官方文档: https://golang.org/doc/install#install

    # wget https://golang.org/dl/go1.16.6.linux-amd64.tar.gz

    # rm -rf /usr/local/go && tar -C /usr/local -xzf go1.16.6.linux-amd64.tar.gz

    # echo 'export PATH=/usr/local/go/bin:$PATH' >> /etc/profile

    # source /etc/profile

    # go version

    2) 安装Nodejs

    官方文档: https://github.com/nodejs/help/wiki/Installation

    # wget https://nodejs.org/dist/v14.17.3/node-v14.17.3-linux-x64.tar.xz

    # tar -xJf node-v14.17.3-linux-x64.tar.xz

    # mv node-v14.17.3-linux-x64/ /usr/local/nodejs/

    # echo 'export PATH=/usr/local/nodejs/bin:$PATH' >> /etc/profile

    # source /etc/profile

    # node -v

    v14.17.3

    # npx -v

    6.14.13

    # npm version

    wps72 

    3) 安装Yarn

    官方文档: https://yarnpkg.com/getting-started/install

    # npm install -g yarn

    # yarn -v

    1.22.10

     

    (2) 下载源码并编译

    # git clone https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk.git

    # cd prometheus-webhook-dingtalk/

    # make build

     

    (4) 配置

    # mkdir -p /usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/

    # cp -a prometheus-webhook-dingtalk /usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/

    # vim /usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/config.yml

    # vim /usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/template.tmpl

    # vim /usr/lib/systemd/system/prometheus-webhook-dingtalk.service

    6.5 告警触发流程

    (1) 告警状态说明

    Inactive# 这里什么都没有发生。

    Pending# 已触发阈值，但未满足告警持续时间。

    Firing# 已触发阈值且满足告警持续时间，警报发送给接受者。

    wps73 

     

    (2) 告警收敛

    分组(group)# 将类似性质的警报分类为单个通知

    抑制(Inhibition)# 当警报发出后，停止重复发送由此警报引发的其他警报

    静默(Silences)# 是一种简单的特定时间静音提醒的机制

    wps74 

     

    (3) 告警流程

    wps75 

     

    prometheus处理告警时间:

    1) 指标采集间隔时长(scrape_interval: 15s)

    2) 根据告警规则对采集指标评估的间隔时长(evaluation_interval: 15s)

    3) 告警持续等待时间，在告警规则内自定义时长(for: 2m)

     

    AlertManger处理告警时间: 

    1) 分组等待时长(group_wait: 15s)

    2) 告警发送间隔时长(group_interval: 15s)

     

    (4) altermanager静默设置

    wps76 

    7 Grafana可视化展示

    7.1 制作grafana导航栏

    1 创建一个名为linux_dashboard的表盘

    wps77 

     

    2 添加变量

    wps78 

     

    (1) 添加分组变量

    wps79 

     

     

     

    (2) 添加Target实例变量

    wps80 

     

    3 查看添加的导航栏

    wps81 

     

     

     

    7.2 自定义图标

    以下图表的制作只提供参考之用，具体可以参考官网做好的模板

    1 stat(单个统计)

    (1) 统计cpu个数

    wps82 

    count(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node", mode='system'})

    wps83 

    wps84 

     

    (2) 统计内存总量

    wps85 

    node_memory_MemTotal_bytes{instance=~"$node"}

     

    wps86 

    wps87 

     

    2 gauge(百分比，1分钟cpu使用率)

     

    wps88 

    100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="idle"}[1m])) * 100)

     

    wps89 

     

    wps90 

    7.3 查看制作的图表

    wps91 
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