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GPE监控介绍与使用

2020-11-07 分类：服务器 / java 阅读(1162) 评论(0)

一、介绍

ELK主要收集分析预警的是我们平台系统中各个服务的业务日志，一般通过日志组件(log4j 、log4j2 、logback)来收集并写入文本。但是对于系统本身以及一些应用软件的监控预警，这套方案显然是不合适的，这里推荐一下GPE三剑客；基本上主流的中间件和应用都能监控，并且大多数都是代码无入侵的。 Grafana、Prometheus、Exporter(一系列插件)为了使得整合监控程序更加流畅完整，我们加入了注册中心做服务发现，实现动态添加服务，使用邮件、钉钉以及webhook实现异常告警。

  • Prometheus：是一个开源的服务监控系统，它通过HTTP协议从远程的机器收集数据并存储在本地的时序数据库上。
  • Grafana：是一个开箱即用的可视化工具，具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，有灵活丰富的图形化选项，可以混合多种风格，支持多个数据源特点。
  • Exporter：是一系列的插件和外部进程，支持黑盒获取metrics(代码无入侵)

工作流程： Exporter组件获取服务器或者系统软件的metrics

Prometheus拉取Exporter的metrics到本地存储

Grafana配置Prometheus数据源获取其采集数据结合自定义面板实现监控大屏

Grafana通过设置Alerting实现监控预警

  • Prometheus（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。
  • 与其他监控系统相比，Prometheus的主要特点是：
  • 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。

二、Prometheus架构

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  • 它的服务过程是这样的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。支持很多方式的图表可视化，例如十分精美的Grafana，自带的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。
  • 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。
  • PushGateway：这个组件是支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
  • 大多数Prometheus组件都是用Go编写的，它们可以轻松地构建和部署为静态二进制文件。访问prometheus.io以获取完整的文档，示例和指南。

三、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)。

四、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。

五、服务安装

5.1 安装prometheus

5.1.1 下载及上传prometheus安装包 下载当前最新prometheus的2.23.0版本，地址：https://prometheus.io/download/ 解压

tar -zxvf prometheus-2.23.0.linux-amd64.tar.gz

5.1.2 修改配置文件

vi /gpe/prometheus-2.23.0.linux-amd64/prometheus.yml

scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] labels: instance: prometheus

5.1.3 启动

cd prometheus-2.23.0.linux-amd64
nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml >/dev/null &

5.1.4 验证 可以通过http://ip:9090访问浏览器，或者http://ip:9090/metrics看是否能提供关于自身的各项指标

5.2 安装grafana

5.2.1 下载及上传grafana安装包 下载当前最新grafana的7.3.4版本，地址：https://grafana.com/grafana/download 解压

tar -zxvf grafana-7.3.4.linux-amd64.tar.gz

5.2.2 启动

cd grafana-7.3.4 nohup ./bin/grafana-server web >/dev/null &

5.2.3 验证 访问浏览器http://ip:3000, 默认的账号密码为: admin / admin,登录后会要求修改密码

5.3 进入系统

第一次登录系统会要求输入新的密码，之后添加数据源Prometheus

六、Spring Cloud微服务监控

6.1. 引入jar包

compile group:  'io.micrometer', name:  'micrometer-registry-prometheus'
compile group:  'org.springframework.boot', name:  'spring-boot-starter-actuator'

6.2. 修改yml配置文件

# spring-boot-actuator配置
management:
  server:
    # 区分开来actuator端口安全
    port: 12345
    servlet:
      #请求前缀
      context-path: /
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'
    health:
      #关闭过滤敏感信息
      sensitive: false
  endpoint:
    shutdown:
      #是否启用 shutdown 端点
      enabled: true
    health:
      #何时显示完整的健康详情
      show-details: ALWAYS
    logfile:
      #是否启用 logfile 端点
      enabled: true
    metrics:
      #是否启用metrics端点
      enabled: true
    prometheus:
      #是否启用 prometheus 端点
      enabled: true
  metrics:
    export:
      prometheus:
        # 是否启用向prometheus导出
        enabled: true
    distribution:
      percentiles-histogram:
        http:
          server:
            # 开启Micormeter
            requests: true
      sla:
        http:
          server:
            # Micormeter bucket指标配置，千分尺分段记录
            requests: 100ms,200ms,400ms
      percentiles:
        http:
          server:
            # Micormeter quantile指标配置
            requests: 0.5,0.9,0.95,0.99,0.999
    tags:
      application: ${spring.application.name}

通过file_sd_configs进行服务发现的配置，每次json文件的内容发生变更，Prometheus会自动刷新target列表 保存到/docker/prometheus/conf/file_sd_configs目录下

注意路径，如果没有在prometheus中发现http://172.16.90.33:9090/targets有对应的job_name，可以查看log日志查询是否是找不到路径

6.3. 配置服务的json文件

[
  {
    "targets": [
      "192.168.20.89:9000"
    ],
    "labels": {
      "job":"spring-cloud-service",
      "env":"test",
      "application":"spring-cloud-service-test",
      "instance":"192.168.20.89:9000"
    }
  },
  {
    "targets": [
      "192.168.20.89:9001"
    ],
    "labels": {
      "job":"spring-cloud-service",
      "env":"test",
      "application":"spring-cloud-service-test1",
      "instance":"192.168.20.89:9001"
    }
  }
]

6.4. 修改prometheus的配置

- job_name: spring-cloud-service
    metrics_path: "/actuator/prometheus"
    file_sd_configs:
      - files:
        - file_sd_configs/springcloud/*.json
        refresh_interval: 10s
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