02-prometheus监控-服务器节点监控node-exporter

一、概述

        prometheus,本身是一个【数据收集】和【数据处理】的工具,如果效果要监控一台服务器物理机,有两种方式,一种是在物理机上部署“node-export”来收集数据上报给prometheus,另一种是“自定义监控”;

        node-exporter,就是将服务器物理机的数据,收集好,不需要运维人员自己配置了,是一个比较简单的监控物理机的组件;

        本节,我们就来讲述node-exporter的使用方式,及prometheus如何来查询数据;

二、被监控节点安装node-exporter

1,准备一台被监控机器

10.0.0.41     prometheus-node41    1c1g20GB

2,上传安装包

给大家准备了安装包在百度云盘

链接:https://pan.baidu.com/s/1es-MFSjp4HNzercDiY-1Cg?pwd=ctk8 
提取码:ctk8

· 创建工作目录

[root@prometheus-node41 ~]# mkdir -pv /node-export/{soft,data,logs}

· 上传解压安装包

[root@prometheus-node41 soft]# rz -E
[root@prometheus-node41 soft]# tar xf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz 
[root@prometheus-node41 soft]# ll
total 10128
drwxr-xr-x 2 1001 1002       56 Jul 17  2023 node_exporter-1.6.1.linux-amd64
-rw-r--r-- 1 root root 10368103 Nov  8 01:42 node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz

· 创建软连接

[root@prometheus-node41 soft]# ln -sv /node-export/soft/node_exporter-1.6.1.linux-amd64 /node-export/soft/node-exporter

3,配置systemctl启动node-exporter

· 编辑启动文件

[root@prometheus-node41 soft]# cat  /etc/systemd/system/node-exporter.service
[Unit]
Description=xinjizhiwa node-exporter
Documentation=https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
After=network.target

[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/node-export/soft/node-exporter/node_exporter
ExecReload=/bin/kill -HUP \$MAINPID
LimitNOFILE=65535

[Install]
WantedBy=multi-user.target

· 重新加载systemd启动node-exporter

[root@prometheus-node41 soft]# systemctl daemon-reload 
[root@prometheus-node41 soft]# systemctl enable --now node-exporter.service 

· 检测是否启动成功

[root@prometheus-node41 soft]# netstat -tnulp

· 浏览器访问

10.0.0.41:9100

此时,被监控节点的node-exporter部署完毕

三、配置prometheus收集node-exporter采集的数据

1,编辑prometheus配置文件

[root@prometheus-server31 prometheus]# vim /prometheus/soft/prometheus/prometheus.yml 

  #抓取监控的间隔时间,多长时间获取一次数据(生产环境,建议15-30s);
  scrape_interval: 3s
  #多久读一次规则
  evaluation_interval: 15s

#先不解释,之后会讲
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093

#先不讲,之后会讲
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

#被监控的配置
scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
  #另起一个job名称,被监控的主体自定义名称
  - job_name: "node-exporter"
    static_configs:
      #被监控的数据抓取地址;
      - targets: ["10.0.0.41:9100"]

·【job】的配置释义

·【监控地址/目标】的配置释义

2,重新加载prometheus服务

curl -X POST http://10.0.0.31:9090/-/reload

3,刷新prometheus页面

此时,就会看到,新配置的被监控项主体的指标列表;

至此,prometheus收集node-exporter的数据就配置成功;

四、PromeQL语句

        我们现在已经将被监控的服务器的数据采集到了“prometheus”,那么如何操作这些数据呐?

        就涉及到了,prometheus操作数据的语句:【PromeQL

1,了解数据的结构

        想要操作数据,我们需要先知道,数据长什么样子?

· 查看数据

浏览器防备node-exporter,点击【Metrics】

· 数据的结构介绍

点击Metrics之后,就可以看到,node-exporter采集的数据;

数据包含结构:

1,数据类型【TYPE】

2,数据的key { 数据的value }

也就是说,数据是以key{value}的形式,展示的;

至于数据类型,以后再说,现在不着急;

2,PromeQL语句的简单实用

· 查看节点存活监控【up】

up #代表查看所有被监控节点是否存活

1表示存活;

0表示存活;

· 查看监控指标【key{value}】

本次学习,我们查cpu作为案例;

只需要写入“关键词”就会弹出与之相关的所有字段key

筛选我们想要的cpu相关数据;

key { value,value,value }

筛选10s内我们想要的cpu相关数据;

key { value,value,value }[10s]

3,PromeQL的相关函数

· sum求和

将查询出来的数据,求和计算;

sum(key{value})

· increase时间段总增长量

查看1分钟内,空闲率增长量

取时间段内的起始第一个值,和最后一个值的差值,就是increase的计算方式。

increase(node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100",mode="idle"}[1m])

· by函数分组统计

by函数,跟mysql里面的by分组时一个意思,使用起来也几乎一样。

案例:查询所有节点的cpu空闲率,安装监控节点分组;

sum(node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"})by(instance)

· rate平均增量

案例:查询1分钟之内cpu的空闲值,增长量,按照每秒增长多少,求出这个值。

increase就是时间段内:【最后一个值】 - 【第一个值】

rate就是时间段内:(【最后一个值】 - 【第一个值】)/时间段

rate(node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"}[1m])

· topk函数

就是把求出来的值的列表,取前几位的意思

由于本次学习,没有安装其他的监控机器,所以演示不完善,大家能明白这个意思就行了;

topk(2,rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[3m]))

· count函数-统计计数

案例:查询目前有多少个cpu监控模式(mode)

count(node_cpu_seconds_total{cpu="0"})

至此,基本函数,大家就有了初步的了解;

4,PromeQL案例

求cpu的空闲率

sum(【cpu总空闲时间】)/sum(【cpu所有使用时间】)

sum(node_cpu_seconds_total{mode="idle"})/sum(node_cpu_seconds_total)*100

至此,PromeQL的简单了解,就到这了,比较墨迹了,接下来我们先进入下一步学习,在从头回顾一下我们这个PromeQL的不懂的技术点。

五、grafana出图展示数据

1,机器准备

10.0.0.71-grafana   1c1g 20GB

2,安装grafana

本次学习,给大家准备了安装包在百度云盘

链接:https://pan.baidu.com/s/1sMJrz1afPqmaW_dypUXQmA?pwd=sotw 
提取码:sotw

· 上传软件包

[root@grafana71 soft]# rz -E
rz waiting to receive.
[root@grafana71 soft]# ll
total 85616
-rw-r--r-- 1 root root 87670697 Nov  8 01:42 grafana-enterprise-10.0.3-1.x86_64.rpm

· 安装grafana

[root@grafana71 soft]# yum -y localinstall grafana-enterprise-10.0.3-1.x86_64.rpm

· 启动grafana

[root@grafana71 soft]# systemctl enable --now grafana-server.service

· 检查3000端口是否监听

[root@grafana71 soft]# netstat -tnulp

3,浏览器访问grfana

10.0.0.71:3000

登录:

账号:admin

密码:admin

· 配置数据源

就是获取prometheus的数据

【home】-【adminstration】-【data sources】-【add  data-sources】-【prometheus】

NAME字段,自定义一个数据源名称

server URL ,就是我们prometheus的地址+端口

点击save&test

至此,数据源配置完毕;

· 新建仪表盘

【home】-【dashboards】-【new】-【new  folder】

创建一个新的folder

进入目录后,创建仪表盘

【create  dashboard】

选择数据源

【Add visualization】

选择刚刚添加的数据源

此时进入到,仪表盘的编辑页面;

· 创建一个数据展示图

1,测试代码

第一步,测试代码,就是计算一个cpu使用率的PromeQL代码;

测试没问题,就复制;

2,写入grafana图形

(1-sum(node_cpu_seconds_total{mode="idle"})/sum(node_cpu_seconds_total))*100

4,下载开源的仪表盘

#grafana官网查询dashboard模板id
https://grafana.com/grafana/dashboards

· 搜索找到想要的仪表盘

· 下载仪表盘

· 上传仪表盘json文件到grafana

【home】-【dashboard】-【new】-【import】

上传json文件

保存

· 回到自己的dashboard列表点进去查看

至此,我们的服务器节点监控,学习完毕。

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