Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源

金画發表於 2020-9-13 13:42:00

Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源

<h2>　　引言</h2>
　　今天这篇文章介绍一下windows本地环境监控linux服务器资源指标，写这个的动机是源于性能测试。大家做性能测试之前一定要搞清楚一些概念性的东西，比如说什么是指标，需要监控什么指标。在很久之前，我写过一篇性能测试中关键指标的监控与分析文章，
　　里面介绍了关于指标的概念。
　　闲话不多说，今天介绍的工具主要是监控linux服务器上的资源指标，例如：CPU，内存，硬盘，网络等资源。
<h2>　　工具介绍</h2>
　　Grafana是一款用Go语言开发的跨平台开源数据度量分析及可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。
　　Grafana支持许多不同的时间序列数据（数据源）存储后端。每个数据源都有一个特定的查询编辑器。官方支持以下数据源：Graphite、infloxdb、opensdb、prometheus、elasticsearch、cloudwatch等。
　　Prometheus（简称Prom）前身是SoundCloud的告警工具包，现已演化成一个独立的开源监控系统。属于Kurberntes所在的Cloud Native Computing Foundation。
　　Prometheus把一些常用数据库、系统、中间件等的指标数据的采集做成了一个个 exporter，在生产环境中，直接导入使用就可以。采用 http 协议，使用 pull 模式，拉取数据，简单易懂。总而言之，它是用来拉取数据的。
　　Exporters：负责向prometheus server做数据汇报的程序统。而不同的数据汇报由不同的exporters实现，比如监控主机有node-exporters，mysql有MySQL server exporter等
　　在Prometheus架构中，Exporters是负责收集数据并将信息汇报给Prometheus Server的组件。这篇文章我主要是监控Linux服务器资源，官方提供了node_exporter内置了对主机系统的基础监控。
　　下面是Prometheus核心架构图，有兴趣的话可以了解一下：如果看不明白，请移步官方中文文档：https://prometheus.fuckcloudnative.io/
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913113233111-133326990.png" alt="" loading="lazy">
<h2>　　监控方式</h2>
　　监控的流程，简单画一个草图，帮助理解，如图：
　　<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913130631748-1306982378.png" alt="" loading="lazy">
 
 
 
<h2>　　环境搭建</h2>
　　Grafana安装：https://grafana.com/grafana/download?platform=windows
　　Prometheus安装： https://prometheus.io/download/
　　Node_exporter安装：https://github.com/prometheus/node_exporter/releases
 
　　总共安装上述三样程序，安装之后启动具体详情见下文：
　　1、Grafana运行：双击exe即可，默认端口3000，如图：
　　<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913120749169-1920901518.png" alt="" loading="lazy">
 
 
　　查看进程：
　　<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913120819834-1989729567.png" alt="" loading="lazy">
 
 　　
 　　2、Prometheus运行：同上
　　<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913120850330-826130734.png" alt="" loading="lazy">
　　启动方式：
<div class="cnblogs_Highlighter">
<pre class="brush:csharp;gutter:true;"># 默认启动
直接双击exe文件，启动9090端口
# 自定义端口启动
prometheus.exe --config.file=prometheus.yml --web.listen-address=:8091 &
</pre>
</div>
　　访问Ip+8091地址，status→targets出现UP正常启动成功，如图所示：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913121639285-1997711261.png" alt="" loading="lazy">
 
 　　需要注意的地方：
　　在启动这个之前，需要修改Prometheus配置， prometheus.yml配置文件请求获取exporter采集器数据，比如我的node-exporter端口号是9100
　　prometheus.yml中一共定义了两个监控：一个是监控prometheus自身服务，另一个是监控Linux服务器。这里给个完整的示例：
<div class="cnblogs_Highlighter">
<pre class="brush:csharp;gutter:true;">scrape_configs:
#prometheus自身监控
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
 - targets: ['localhost:9090']

#linux服务器监控
- job_name: 'linux'
static_configs:
 - targets: ['NODE_IP:9100']
 labels:
 instance: node1
</pre>
</div>
　　
　　3、Node-exporter启动方式：
<div class="cnblogs_Highlighter">
<pre class="brush:csharp;gutter:true;">#默认启动，起来后node_exporter会监控在9100端口
./node_exporter
#自定义启动
nohup ./node_exporter --web.listen-address=":9101" &
</pre>
</div>
　　日志追加：
<div class="cnblogs_Highlighter">
<pre class="brush:csharp;gutter:true;">nohup ./node_exporter > ./nohup.out 2>&1 &
</pre>
</div>
　　如图：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913130136376-1932934966.png" alt="" loading="lazy">
 
 　　进程查看命令：
<div class="cnblogs_Highlighter">
<pre class="brush:csharp;gutter:true;">ps -ef | grep node_
查看进程
netstat -tunlp | grep node
查看端口
netstat -tunlp | grep 9101
</pre>
</div>
　　如图：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913130428676-790177695.png" alt="" loading="lazy">
 
 
<h2>　　前端Grafana配置面板设置</h2>
　　启动grafana后，浏览器输入:ip+3000端口，默认账号:admin，密码:admin
　　既然我们已经拿到了数据，那首先就配置数据源，如图：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913131053456-1663861134.png" alt="" loading="lazy">
 
　　主要是这个url配置对，这个8091就是prometheus服务的端口。
 <img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913132935275-1926005083.png" alt="" loading="lazy">
 
 　　导入监控模板，如图：
　　<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913133203662-1540283255.png" alt="" loading="lazy">
 
 　　
　　模板地址：https://grafana.com/grafana/dashboards
　　<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913133306059-1649655844.png" alt="" loading="lazy">
　　选择最新的模板：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913133329022-329525522.png" alt="" loading="lazy">
 
 <img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913133306059-1649655844.png" alt="" loading="lazy">
 
 　　将id拷贝进来，如图：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913133458419-1526926486.png" alt="" loading="lazy">
 
 
　　成功之后会多一个面板：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913133539832-1880392609.png" alt="" loading="lazy">
 
 
 　　点击进去就可以看到非常炫丽的图形界面：
　　<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/782587/202009/782587-20200913133831263-1588941921.png" alt="" loading="lazy">
 
 
<h2>　　总结</h2>
　　以上就是windows环境下对Linux服务器资源实时监控之Grafana实例，有兴趣的话，可以动动手实践一番。后面会继续分享Linux下Grafana监控环境的搭建与使用。欢迎加入咋们测试开发交流群学习与进步~
 
 
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 作者：全栈测试开发日记
 
 出处：https://www.cnblogs.com/liudinglong/
 
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