Docker的监控-Prometheus(普罗米修斯)

本文涉及的产品
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
简介: Docker的监控-Prometheus(普罗米修斯)

屏幕截图 2023-08-28 185348.png

Docker自带的监控命令

docker top   #容器的动态进程

docker stats #列出每个容器的cpu、内存、io  

docker logs  #查看容器日志  emerg  alert   crit  error  warning  notice  info  debug

一、sysdig

轻量级的系统监控程序


docker run -it --rm --name sysdig --privileged=true \
--volume=/var/run/docker.sock:/host/var/run/docker.sock \
--volume=/dev:/host/dev --volume=/proc:/host/proc:ro \
--volume=/boot:/host/boot:ro --volume=/lib/modules:/host/lib/modules:ro \
--volume=/usr:/host/usr:ro sysdig/sysdig
//如果下载插件失败,可以运行下边的命令,重新下载
sysdig-probe-loader
//下载成功之后,可以运行sysdig命令,查看监控项
csysdig

sysdig容器是以privileged方式运行,而且会读取操作系统 /dev,/proc等数据,这是为了获取足够的系统信息。

csysdig

view

Containers

选择对应容器

sysdig的特点:

(1)监控信息全,包括Linux操作系统和容器

(2)界面交互性强

(3)缺点是sysdig显示的是实时数据,看不到变化和趋势。而且是命令行操作方式,需要ssh到host上执行,不是太方便

二.Weave scope

图形化的显示,能够直观的看到容器资源使用情况,便于理解,监控和控制容器

官方安装命令:

sudo curl -L git.io/scope -o /usr/local/bin/scope

sudo chmod a+x /usr/local/bin/scope

scope launch

推荐安装命令,提供基本身份验证功能:

sudo curl -L https://github.com/weaveworks/scope/releases/download/latest_release/scope -o /usr/local/bin/scope
sudo chmod a+x /usr/local/bin/scope
scope launch -app.basicAuth -app.basicAuth.password 123456 -app.basicAuth.username user -probe.basicAuth -probe.basicAuth.password 123456 -probe.basicAuth.username user

使用 Scope:

成功启动scope后,可以在浏览器中方法http://ip:4040,如果端口没有修改默认是4040。之后输入用户名和密码进入监控首页

一般我们可以点击Container查看容器的情况,这里一般会列出你自己的容器和weave自带的容器,通过名字可以区别。点击相应容器可以对它进行在线bash操作,或者重启,暂停,关闭容器

点击Hosts按钮,可以对自己的主机进行监控和操作,当然也可以在线bash

点击by image可以看到自己现在docker中所有的镜像

PS: scope可以监控单台dockerhost,也可以监控多台的dockerhost,监控 效果只需在运行scope launch  本机IP地址   其他IP地址,不过需要注意的是如果是多台的dockerhost,在运行前,保证主机名不能冲突,区别主机名。

若要监控多台dockerhost  以docker01和docker02举例,需要分别运行scope launch 本地ip 另外一台主机ip来实现

[root@docker01 ~]# scope launch 192.168.8.10 192.168.8.20
1c4f97ee6dc2543e32961bd7be155fda256797532a6787807c28c666f9612ab7
Scope probe started
Weave Scope is listening at the following URL(s):
  * http://172.19.0.1:4040/
  * http://172.20.0.1:4040/
  * http://192.168.10.100:4040/
  * http://172.22.16.1:4040/
  * http://192.168.122.1:4040/
root@docker02 ~]# scope launch 192.168.8.20 192.168.8.10
3d1f206dda3f5a0aa476b646eccb86814bb48611b11aac771ba60b7e5476875c
Scope probe started
Weave Scope is listening at the following URL(s):
  * http://192.168.10.101:4040/
  * http://192.168.122.1:4040/

prometheus

prometheus官方网站:https://prometheus.io/

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控系统的开源版本。2016年,由Google发起的Linux基金会(Cloud Native Computing Foundation,CNCF)将Prometheus纳入其第二大开源项目。Prometheus在开源社区也十分活跃

易管理性:

Prometheus: Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件,可直接在本地工作,不依赖于分布式存储。

Nagios: 需要有专业的人员进行安装,配置和管理,并且过程很复杂。

业务数据相关性:

Prometheus:监控服务的运行状态,基于Prometheus丰富的Client库,用户可以轻松的在应用程序中添加对Prometheus的支持,从而让用户可以获取服务和应用内部真正的运行状态。

Nagios:大部分的监控能力都是围绕系统的一些边缘性的问题,主要针对系统服务和资源的状态以及应用程序的可用性。

另外Prometheus还存在以下优点:

高效:单一Prometheus可以处理数以百万的监控指标;每秒处理数十万的数据点。

易于伸缩:通过使用功能分区(sharing)+联邦集群(federation)可以对Prometheus进行扩展,形成一个逻辑集群;Prometheus提供多种语言的客户端SDK,这些SDK可以快速让应用程序纳入到Prometheus的监控当中。

良好的可视化:Prometheus除了自带有Prometheus UI,Prometheus还提供了一个独立的基于Ruby On Rails的Dashboard解决方案Promdash。另外最新的Grafana可视化工具也提供了完整的Proetheus支持,基于Prometheus提供的API还可以实现自己的监控可视化UI。

实验环境

| 主机名称 | IP地址         | 安装组件                                            |

| -------- | ------------- | -------------------------------------------------- |

| docker1  | 192.168.8.10 | NodeEXporter、cAdvisor、Prometheus Server、Grafana |

| docker2  | 192.168.8.20 | NodeEXporter、cAdvisor                             |

| docker3  | 192.168.8.30 | NodeEXporter、cAdvisor                             |

全部关闭防火墙,禁用selinux。

需要部署的组件:

Prometheus Server: 普罗米修斯的主服务器。

NodeEXporter: 负责收集Host硬件信息和操作系统信息。

cAdvisor: 负责收集Host上运行的容器信息。

Grafana: 负责展示普罗米修斯监控界面。

##### 1)3个节点,全部部署node-EXporter,和cAdvisor.

//部署node-EXporter,收集硬件和系统信息。
docker run -d -p 9100:9100 --name exporter -v /proc:/host/proc -v /sys:/host/sys -v /:/rootfs --net=host prom/node-exporter --path.procfs /host/proc --path.sysfs /host/sys --collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"
PS: 注意,这里使用了--net=host,这样Prometheus Server可以直接与Node-EXporter通信。
验证:打开浏览器验证结果。
http://192.168.8.10:9100
//部署安装cAdvisor,收集节点容器信息。
docker run -v /:/rootfs:ro -v /var/run:/var/run/:rw -v /sys:/sys:ro -v /var/lib/docker:/var/lib/docker:ro -p 8080:8080 --detach=true --name=cadvisor --net=host google/cadvisor
部署完成之后,打开浏览器验证。
http://192.168.8.10:8080
##### 2)在docker01上部署Prometheus Server服务。
在部署prometheus之前,我们需要对它的配置文件进行修改,所以我们先运行一个容器,先将其配置文件拷贝出来。
docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus --net=host prom/prometheus
docker cp prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml /root
vim prometheus.yml
     - targets:['localhost:9090','localhost:8080','localhost:9100','192.168.8.20:8080','192.168.8.20:9100','192.168.8.30:8080','192.168.8.30:9100']
PS: 这里指定了prometheus的监控项,包括它也会监控自己收集到的数据。
修改配置文件后删除掉前面开启的prometheus容器,因为我们已经得到配置文件并按照实际修改了,后面需要重新开启新的容器
docker rm -f prometheus  容器名
//重新运行prometheus容器。
docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus --net=host -v /root/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
浏览器访问验证。
http://192.168.8.10:9090/targets
PS: 这里能够查看到我们各个监控项。
##### 3)在docker01上,部署grafana服务,用来展示prometheus收集到的数据。
mkdir /grafana-storage 
chmod 777 -R /grafana-storage/
docker run -d -p 3000:3000 --name grafana -v /grafana-storage:/var/lib/grafana -e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=123.com" grafana/grafana

浏览器访问验证:

http://192.168.8.10:3000/login

用户名:admin

密码:123.com

设置Grafana,添加数据来源(prometheus)

点击“DATA SOURCES”

选择“Prometheus”

Name 选择Prometheus  

URL  填写http://192.168.8.10:9090

点击  Save & Test

PS: 看到这个提示,说明prometheus和grafana服务的是正常连接的。

此时,虽然grafana收集到了数据,但怎么显示它,仍然是个问题,grafana支持自定义显示信息,不过要自定义起来非常麻烦,不过好在,grafana官方为我们提供了一些模板,来供我们使用。

grafana官网: https://grafana.com/

Grafana

Dashboards

Prometheus

Node Exporter for full

Download JSON

选中一款模板,然后,我们有2种方式可以套用这个模板。

**第一种方式:通过JSON文件使用模板。**

下载完成之后,来到grafana控制台

http://192.168.8.10:3000/datasources

点击左侧“+”,import ,upload JSON file

**第二种导入模板的方式**:

可以直接通过模板的ID 号。

10619     #监控docker容器

======================

grafana常用监控模板

1、监控物理机/虚拟机ID(Linux)

8919

9276

1860

2、监控物理机/虚拟机ID(windows)

10467

10171

2129

3、监控容器ID

3146

8685

10000

8588

315

4、监控数据库ID

7362

10101

5、监控网站或者协议端口ID

http监控某个网站

icmp监控某台机器

tcp监控某个端口

dns监控dns

9965

Nginx

9614

2949

======================

------------------------------------

配置AlertManager

接下来,我们需要启动 AlertManager 来接受 Prometheus 发送过来的报警信息,并执行各

种方式的告警。同样以 Docker 方式启动 AlertManager,最简单的启动命令如下

docker run --name alertmanager -d -p 9093:9093 prom/alertmanager:latest

docker cp alertmanager:/etc/alertmanager/alertmanager.yml /root

这里 AlertManager 默认启动的端口为 9093,启动完成后,浏览器访问 http://:9093 可以看到默认提供的 UI 页面,不过现在是没有任何告警信息的,因为我们还没有配置报警规则来触发报警。

URL:http://192.168.8.10:9093

AlertManager 配置邮件告警

AlertManager 默认配置文件为 alertmanager.yml,在容器内路为/etc/alertmanager/alertmanager.yml

简单介绍一下主要配置的作用:

-     global: 全局配置,包括报警解决后的超时时间、SMTP 相关配置、各种渠道通知的 API 地址等等。

-     route: 用来设置报警的分发策略,它是一个树状结构,按照深度优先从左向右的顺序进行匹配。

-     receivers: 配置告警消息接受者信息,例如常用的 email、wechat、slack、webhook 等消息通知方式。

-     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)。

那么,我们就来配置一下使用 Email 方式通知报警信息,这里以 QQ 邮箱为例,

当然在配置QQ邮箱之前,需要我们登录QQ邮箱,打开SMTP服务,并获取授权码。

配置如下:

[root@docker1 ~]# vim alertmanager.yml
global:
  resolve_timeout: 5m
  smtp_from: '1793594335@qq.com'
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'
  smtp_auth_username: '1793594335@qq.com'
  smtp_auth_password: 'yuemqwmhdizdbjeg'
  smtp_require_tls: false
  smtp_hello: 'qq.com'
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 5s
  group_interval: 5s
  repeat_interval: 5m
  receiver: 'email'
receivers:
- name: 'email'
  email_configs:
  - to: '1793594335@qq.com'
    send_resolved: true
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

PS: 以上模板中涉及的QQ邮箱换成自己的即可,授权码也一样。

修改 AlertManager 启动命令,将本地 alertmanager.yml 文件挂载到容器内指定位置

[root@docker1 ~]# docker rm -f alertmanager 
[root@docker01 ~]# docker run -d --name alertmanager -p 9093:9093 -v /root/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml prom/alertmanager
### Prometheus 配置 AlertManager 告警规则

接下来,我们需要在 Prometheus 配置 AlertManager 服务地址以及告警规则,新建报警规则文件 node-up.rules 如下

mkdir  -p /root/prometheus/rules
cd /root/prometheus/rules/
[root@docker1 rules]# vim node-up.rules 
groups:
- name: node-up
  rules:
  - alert: node-up
    expr: up{job="prometheus"} == 0
    for: 15s
    labels:
      severity: 1
      team: node
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 已停止运行超过 15s!"

PS:该 rules 目的是监测 node 是否存活,expr 为 PromQL 表达式验证特定节点 job="node-exporter" 是否活着,

for 表示报警状态为 Pending 后等待 15s 变成 Firing 状态,一旦变成 Firing 状态则将报警发送到 AlertManager,

labels 和 annotations 对该 alert 添加更多的标识说明信息,所有添加的标签注解信息,以及 prometheus.yml 中

该 job 已添加 label 都会自动添加到邮件内容中,更多关于 rule 详细配置可以参考

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/recording_rules/#rule

然后,修改 prometheus.yml 配置文件,添加 rules 规则文件

# vim /root/prometheus.yml
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          - 192.168.8.10:9093
rule_files:
  - "/usr/local/prometheus/rules/*.rules"

PS:这里 rule_files 为容器内路径,需要将本地 node-up.rules 文件挂载到容器内指定路径,修改 Prometheus 启动命令如下,并重启服务。

[root@docker1 ~]# docker rm -f prometheus 
[root@docker1 ~]# docker run -d -p 9090:9090 -v /root/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml -v /root/prometheus/rules:/usr/local/prometheus/rules --name prometheus --net=host prom/prometheus

此时在prometheus主页上可以看到相应规则

http://192.168.8.10:9090/targets

Status

Rules

关闭某个node触发报警发送 Email

=============================

扩展报警规则:

vim node_alerts.yml
groups:
- name: 主机状态-监控告警
  rules:
  - alert: 主机状态
    expr: up {job="kubernetes-nodes"} == 0
    for: 15s
    labels:
      status: 非常严重
    annotations:
      summary: "{{.instance}}:服务器宕机"
      description: "{{.instance}}:服务器延时超过15s"
  - alert: CPU使用情况
    expr: 100-(avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by(instance)* 100) > 60
    for: 1m
    labels:
      status: warning
    annotations:
      summary: "{{$labels.instance}}: High CPU Usage Detected"
      description: "{{$labels.instance}}: CPU usage is {{$value}}, above 60%"
  - alert: NodeFilesystemUsage
    expr: 100 - (node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} * 100) > 80
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Instance {{ $labels.instance }} : {{ $labels.mountpoint }} 分区使用率过高"
      description: "{{ $labels.instance }}: {{ $labels.mountpoint }} 分区使用大于80% (当前值: {{ $value }})"
  - alert: 内存使用
    expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80
    for: 1m
    labels:
      status: 严重告警
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance}} 内存使用率过高!"
      description: "{{ $labels.instance }} 内存使用大于80%(目前使用:{{ $value}}%)"
  - alert: IO性能
    expr: (avg(irate(node_disk_io_time_seconds_total[1m])) by(instance)* 100) > 60
    for: 1m
    labels:
      status: 严重告警
    annotations:
      summary: "{{$labels.instance}} 流入磁盘IO使用率过高!"
      description: "{{ $labels.instance }} 流入磁盘IO大于60%(目前使用:{{ $value }})"
  - alert: 网络
    expr: ((sum(rate (node_network_receive_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 102400
    for: 1m
    labels:
      status: 严重告警
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance}} 流入网络带宽过高!"
      description: "{{ $labels.instance }}流入网络带宽持续2分钟高于100M. RX带宽使用率{{ $value }}"
  - alert: TCP会话
    expr: node_netstat_Tcp_CurrEstab > 1000
    for: 1m
    labels:
      status: 严重告警
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} TCP_ESTABLISHED过高!"
      description: "{{ $labels.instance }} TCP_ESTABLISHED大于1000%(目前使用:{{ $value }}%)"
vim pod_rules.yml
groups:
- name: k8s_pod.rules
  rules:
  - alert: pod-status
    expr: kube_pod_container_status_running != 1
    for: 5s
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      description : pod-{{ $labels.pod }}故障
      summary: pod重启告警
  - alert: Pod_all_cpu_usage
    expr: (sum by(name)(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[5m]))*100) > 10
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
      service: pods
    annotations:
      description: 容器 {{ $labels.name }} CPU 资源利用率大于 75% , (current value is {{ $value }})
      summary: Dev CPU 负载告警
  - alert: Pod_all_memory_usage
    expr: sort_desc(avg by(name)(irate(container_memory_usage_bytes{name!=""}[5m]))*100) > 1024*10^3*2
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      description: 容器 {{ $labels.name }} Memory 资源利用率大于 2G , (current value is {{ $value }})
      summary: Dev Memory 负载告警
  - alert: Pod_all_network_receive_usage
    expr: sum by (name)(irate(container_network_receive_bytes_total{container_name="POD"}[1m])) > 1024*1024*50
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      description: 容器 {{ $labels.name }} network_receive 资源利用率大于 50M , (current value is {{ $value }})
      summary: network_receive 负载告警
微信报警:
https://blog.csdn.net/m0_37680131/article/details/120090880

微信报警:

https://blog.csdn.net/m0_37680131/article/details/120090880

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