Linux部署docker以及prometheus+node_exporter+mysqld-exporter+grafana+cadvisor+Alertmanager(告警)

Linux安裝docker以及部署prometheus+node_exporter+mysqld-exporter+grafana+cadvisor+Alertmanager(告警)

1、官方安裝脚本自动安装docker

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

2、启动docker

systemctl start docker

3、搜索镜像-例如搜索prometheus

docker search prom/prometheus

4、拉取镜像--这里仅列出我部署的镜像（如需拉取其他镜像请参考其他文档，尽量选择拉取数最多的进行拉取）

docker pull prom/prometheus

docker pull prom/node-exporter

docker pull grafana/grafana

docker pull prom/mysqld-exporter

docker pull google/cadvisor

5、如需要删除镜像-OPTIONS 是可选参数-可使用-f强制删除镜像（即使在运行中），在命令后指定镜像名称或ID

docker rmi [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]

6、查看已拉取的镜像，-a 命令是列出所有镜像，包括中间映像层

docker images -a

7、运行所需容器

docker run -itd -p 9090:9090 --name prometheus prom/prometheus 
docker run -itd -p 9100:9100 --name node-exporter prom/node-exporter 
docker run -itd -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana
docker run -d --name mysqld_exporter --restart=always -p 9104:9104 -e DATA_SOURCE_NAME="admin:admin@(IP:3306)/" prom/mysqld-exporter
docker run -v /:/rootfs:ro -v /var/run:/var/run:rw -v /sys:/sys:ro -v /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro -v /dev/disk/:/dev/disk:ro -p 8080:8080 -d --name=cadvisor --restart=always google/cadvisor:latest

如上第4条运行容器语法各部分释义；

docker run：这是Docker命令行工具中用于运行一个新的Docker容器的命令

-d：这表示以后台模式运行容器

--name mysqld_exporter：这为新创建的容器指定一个名称，名称是mysqld_exporter

--restart=always：这表示当容器退出时，总是自动重启

-p 9104:9104：这是端口映射配置，将宿主机器的9104端口映射到容器的9104端口

-e DATA_SOURCE_NAME="admin:admin@(IP:3306)/"：这设置了一个环境变量DATA_SOURCE_NAME，值为admin:admin@(IP:3306)/ 其中IP:3306是MySQL数据库的地址和端口

prom/mysqld-exporter：这是要运行的Docker镜像的名称

8、进入容器将配置文件copy出来，路径根据自己情况选择（/opt/prometheus）这是我放的路径

docker exec -it <container_id> /bin/sh （如sh不行则换成bash）

docker cp <container_id>:/etc/prometheus/prometheus.yml /opt/prometheus

9、停止容器和删除容器

docker stop <container_id>

docker rm <container_id>

10、对copy出来的配置文件重新进行配置，可自行复制（文件名：prometheus.yml）

重点配置如下，可自行copy

# my global config
global:
  scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
#alerting:                  #后续用到解开
#  alertmanagers:           #后续用到解开
#    - static_configs:      #后续用到解开
#        - targets:         #后续用到解开
#           - IP:9093       #后续用到解开

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
#rule_files:                         #后续用到解开
#   - "/etc/prometheus/rules.yml"    #后续用到解开，这里指定容器中告警规则文件路径
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]

  - job_name: "node-exporter"
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']   #将localhost换成自己IP
        labels:
          instance: exporter
          
  - job_name: "cadvisor"
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
        labels:
          instance: cAdvisor

11、重新运行映射配置文件到容器

docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

12、访问grafana--prometheus--node-exporter-cAdvisor

localhost最好换成自己的IP

http://localhost:3000

http://localhost:9090

http://localhost:9100

http://localhost:8080

13、登录grafana（默认账密为admin admin，可自行更改默认密码），配置prometheus源，type选择prometheus，输入URL后点击save & test，出现绿色提示则成功

14、导入本机仪表盘模版

15、出现如下图说明配置成功（可能会遇到 Node Exporter Dashboard 或者其他的 dashboard 出现监控数据为空的问题）最大可能性是数据未收集上来，可将时间改为最后5分钟，到此已经全部配置完成，如需配置告警规则，请继续阅读

使用grafana导入docker容器可视化监控面板，仪表盘ID：推荐（11277、193）二选一，可自行查阅其他资料获取仪表盘ID

16、接下来配置alertmanager告警

1、拉取alertmanager
docker pull prom/alertmanager
2、启动alertmanager
docker run -itd --name alertmanager prom/alertmanager
3、将容器中的配置文件copy出来，也可不用copy出来，直接在本地使用touch创建一个alertmanager.yml文件，将以下第6条中的配置文件信息copy进去，自己记住文件路径
docker cp <container_id>:/etc/alertmanager/alertmanager.yml /opt/alertmanager
4、删除alertmanager容器 -f 强制删除
docker rm -f <container_id>
5、运行容器
docker run -itd -p 9093:9093 --name alertmanager -v /opt/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml prom/alertmanager
6、配置alertmanager.yml文件-可自行复制，如下 ？号处需自行填写，以下仅演示QQ，也可配置其他邮箱（如需配置自定义告警模版，请自行搜索或留言）

global: # 全局配置
  resolve_timeout: 5m  # 处理超时时间，默认为5min
  smtp_from: '?'  # 邮件发送地址（自行配置）
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'  # 邮箱SMTP 服务地址
  smtp_auth_username: '?'  # 邮件发送地址用户名（邮箱地址）
  smtp_auth_password: '?'  # 邮件发送地址授权码（自行查看qq邮箱SMTP或POP3的授权码，百度可查如何配置）
  smtp_require_tls: false
route:  # 设置报警的分发策略
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 20s  #  最初即第一次等待多久时间发送一组警报的通知
  group_interval: 20m  # 在发送新警报前的等待时间
  repeat_interval: 10m  # 发送重复警报的周期 对于email配置中，此项不可以设置过低，否则将会由于邮件发送太多频繁，被smtp服务器拒绝
  receiver: 'email'
receivers:  # 配置告警消息接受者信息
- name: 'email'
  email_configs:
  - to: '?'  # #邮件接收地址（自行配置）
    send_resolved: true
inhibit_rules:  # 抑制规则配置
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

7、配置告警规则-此规则需要映射到prometheus容器中,自行copy，将rules.yml文件最好放置在宿主机prometheus.yml的同级目录下（如需要试验发送邮件功能，将以下内存告警规则 >80 改为 >5,试验完成后还原）

vim rules.yml

groups:
  - name: Warning
    rules:
      - alert: NodeMemoryUsage
        expr: 100 - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Cached_bytes + node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes*100 > 80
        for: 1m
        labels:
          status: Warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: 内存使用率过高"
          description: "{{$labels.instance}}: 内存使用率大于 80% (当前值: {{ $value }})"

      - alert: NodeCpuUsage
        expr: (1-((sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance)) / (sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)))) * 100 > 70
        for: 1m
        labels:
          status: Warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: CPU使用率过高"
          description: "{{$labels.instance}}: CPU使用率大于 70% (当前值: {{ $value }})"

      - alert: NodeDiskUsage
        expr: 100 - node_filesystem_free_bytes{fstype=~"xfs|ext4"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"xfs|ext4"} * 100 > 80
        for: 1m
        labels:
          status: Warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: 分区使用率过高"
          description: "{{$labels.instance}}: 分区使用大于 80% (当前值: {{ $value }})"

      - alert: Node-UP
        expr: up{job='node-exporter'} == 0
        for: 1m
        labels:
          status: Warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: 服务宕机"
          description: "{{$labels.instance}}: 服务中断超过1分钟"

      - alert: TCP
        expr: node_netstat_Tcp_CurrEstab > 1000
        for: 1m
        labels:
          status: Warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: TCP连接过高"
          description: "{{$labels.instance}}: 连接大于1000 (当前值: {{$value}})"

      - alert: IO
        expr: 100 - (avg(irate(node_disk_io_time_seconds_total[1m])) by(instance)* 100) < 60
        for: 1m
        labels:
          status: Warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: 流入磁盘IO使用率过高"
          description: "{{$labels.instance}}:流入磁盘IO大于60%  (当前值:{{$value}})"

8、删除prometheus容器（需要时执行）
docker rm <container_id>
9、运行prometheus容器，这样就将prometheus文件夹中的prometheus.yml和rules.yml文件同时映射到容器中

docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus -v /opt/prometheus:/etc/prometheus prom/prometheus

10、后续在本地更改配置文件后可直接重启容器，无需重复删除和运行，出现问题首先检查日志（日志：docker logs -f <container_id>）
重启：docker restart <container_id>
11、访问alertmanager，出现如下图则成功
http://localhost:9093

12、在prometheus.yml中配置告警规则文件，如下图两处,配置完成后重启prometheus容器，在上面是注释的状态，现在配置告警需要将这两处解开，具体的文件路径根据实际情况来，我这只是我自己文件的示例

13、等待几分钟会收到告警邮件，默认模版如下，可自行配置邮件模版

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