Prometheus+Grafana+Alertmanager实现告警推送教程 ----- 图文详解

灰太狼 2022-12-25 04:52 4496阅读 0赞

## 前言 ##

本文主要介绍的是Prometheus采集数据，通过Grafana加上PromQL语句实现数据可视化以及通过Alertmanage实现告警推送功能。温馨提示，本篇文章特长，2w多的文字加上几十张图片，建议收藏观看。

## Prometheus 介绍 ##

> Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。

作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：

*  强大的多维度数据模型： 时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。 所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
 *  数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串。 可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作。
 *  支持双精度浮点类型，标签可以设为全unicode。 灵活而强大的查询语句（PromQL）：在同一个查询语句，可以对多个 metrics进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
 *  易于管理： Prometheus server是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。 高效：平均每个采样点仅占 3.5 bytes，且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。 使用 pull模式采集时间序列数据，这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的 metrics。 可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端。 可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
 *  有多种可视化图形界面。 易于伸缩。 需要指出的是，由于数据采集可能会有丢失，所以 Prometheus 不适用对采集数据要 100%
 *  准确的情形。但如果用于记录时间序列数据，Prometheus 具有很大的查询优势，此外，Prometheus 适用于微服务的体系架构。

**示例图:**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### Prometheus的适用场景 ###

> 在选择Prometheus作为监控工具前，要明确它的适用范围，以及不适用的场景。  
> Prometheus在记录纯数值时间序列方面表现非常好。它既适用于以服务器为中心的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。  
> 在微服务的监控上，Prometheus对多维度数据采集及查询的支持也是特殊的优势。  
> Prometheus更强调可靠性，即使在故障的情况下也能查看系统的统计信息。权衡利弊，以可能丢失少量数据为代价确保整个系统的可用性。因此，它不适用于对数据准确率要求100%的系统，比如实时计费系统（涉及到钱）。

### Prometheus核心组件介绍 ###

**Prometheus Server:**

> Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。 Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言，实现对数据的查询以及分析。 Prometheus Server内置的Express Browser UI，通过这个UI可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。 Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据，因此在大规模监控的情况下，可以通过联邦集群以及功能分区的方式对Prometheus Server进行扩展。

**Exporters:**

> Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus  
> Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。 一般来说可以将Exporter分为2类：  
> 直接采集：这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。  
> 间接采集：间接采集，原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如： Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等。

**PushGateway:**

> 在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中我们可以与邮件，Slack等等内置的通知方式进行集成，也可以通过Webhook自定义告警处理方式。

**Service Discovery:**

> 服务发现在Prometheus中是特别重要的一个部分，基于Pull模型的抓取方式，需要在Prometheus中配置大量的抓取节点信息才可以进行数据收集。有了服务发现后，用户通过服务发现和注册的工具对成百上千的节点进行服务注册，并最终将注册中心的地址配置在Prometheus的配置文件中，大大简化了配置文件的复杂程度，  
> 也可以更好的管理各种服务。 在众多云平台中（AWS,OpenStack），Prometheus可以  
> 通过平台自身的API直接自动发现运行于平台上的各种服务，并抓取他们的信息Kubernetes掌握并管理着所有的容器以及服务信息，那此时Prometheus只需要与Kubernetes打交道就可以找到所有需要监控的容器以及服务对象.
> 
>  *  Consul（官方推荐）等服务发现注册软件
>  *  通过DNS进行服务发现
>  *  通过静态配置文件（在服务节点规模不大的情况下）

### Prometheus UI ###

Prometheus UI是Prometheus内置的一个可视化管理界面，通过Prometheus UI用户能够轻松的了解Prometheus当前的配置，监控任务运行状态等。 通过Graph面板，用户还能直接使用**PromQL**实时查询监控数据。访问ServerIP:9090/graph打开WEB页面，通过PromQL可以查询数据，可以进行基础的数据展示。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

如下所示，查询主机负载变化情况，可以使用关键字node\_load1可以查询出Prometheus采集到的主机负载的样本数据，这些样本数据按照时间先后顺序展示，形成了主机负载随时间变化的趋势图表：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## Grafana介绍 ##

> Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示。Grafana提供了对prometheus的友好支持，各种工具帮助你构建更加炫酷的数据可视化。

### **Grafana特点** ###

*  可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。
 *  报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。
 *  通知：警报更改状态时，它会发出通知。接收电子邮件通知。
 *  动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
 *  混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
 *  注释：注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。
 *  过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。

这里我们使用上面Prometheus使用关键字node\_load1来使用Grafana进行可视化,点击侧边栏的加号图标，然后单击Dashboard点击创建，然后把刚刚Prometheus使用的查询语句放到Metries,点击右上角的apply即可。

示例图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### Grafana UI ###

上面的示例中我们通过prometheus+grafana通过PromQL进行了简单的服务器负载的监控可视化。我们也可以通过第三方提供可视化JSON文件来帮助我们快速实现服务器、Elasticsearch、MYSQL等等监控。这里我们在grafana提供的第三方dashboards的地址https://grafana.com/grafana/dashboards来下载对应的json文件然后导入到grafana实现服务器的监控。

监控服务器的示例图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
除了服务端的监控，可以监控应用服务。Prometheus 监控应用的方式非常简单，只需要进程暴露了一个用于获取当前监控样本数据的 HTTP 访问地址。这样的一个程序称为Exporter，Exporter 的实例称为一个 Target 。Prometheus 通过轮训的方式定时从这些 Target 中获取监控数据样本，对于应用来讲，只需要暴露一个包含监控数据的 HTTP 访问地址即可，当然提供的数据需要满足一定的格式，这个格式就是 Metrics 格式: metric name>\{ =, …\} 。label name是标签,label value是标签的值。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
grafana监控springboot应用实现效果图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## Prometheus+Grafana+Alertmanager等安装配置 ##

Prometheus以及相关组件使用的是2.x版本，Grafana使用的是7.x版本。

下载地址推荐使用清华大学或华为的开源镜像站。

**下载地址:**  
https://prometheus.io/download/  
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/grafana/

Prometheus以及相关组件百度网盘地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1btErwq8EyAzG2-34lwGO4w  
提取码：4nlh

### Prometheus安装 ###

#### 1，文件准备 ####

将下载好的Prometheus文件解压

输入

tar -zxvf prometheus-2.19.3.linux-amd64.tar.gz

然后移动到/opt/prometheus文件夹里面，没有该文件夹则创建

#### 2，配置修改 ####

在prometheus-2.19.3.linux-amd64文件夹目录下找到prometheus.yml配置文件并更改

prometheus.yml文件配置如下:

# 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:
      alertmanagers:
      - static_configs:
        - targets:
           - alertmanager:9093
    
    # Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
    rule_files:
      # - "first_rules.yml"
      # - "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: ['192.168.8.181:9090']

#### 3，prometheus 启动 ####

在/opt/prometheus/prometheus-2.19.3.linux-amd64的目录下输入:

nohup ./prometheus   >/dev/null   2>&1 &

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+9090可以查看相关信息。

![在这里插入图片描述][20201130231447537.png]  
![在这里插入图片描述][20201130231456893.png]

### Grafana安装 ###

#### 1，文件准备 ####

将下载下来的grafana-7.1.1-1.x86\_64.rpm的文件通过apm方式安装  
输入:

rpm -ivh grafana-7.1.1-1.x86_64.rpm

进行安装  
如果出现如下错误:

error: Failed dependencies:
    urw-fonts is needed by grafana-6.1.4-1.x86_64

一个依赖包没有安装，需要先安装这个依赖包，然后再安装grafana

# yum install -y urw-fonts

#### 2，grafana 启动 ####

root用户下启动

输入:

sudo /bin/systemctl start grafana-server.service

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+3000可以查看相关信息

![在这里插入图片描述][20201130164833434.png]

### Alertmanager安装 ###

#### 1，文件准备 ####

将下载好的Alertmanager文件解压

输入

tar -zxvf alertmanager-0.21.0.linux-386.tar.gz

然后移动到/opt/prometheus文件夹里面，没有该文件夹则创建

#### 2，alertmanager启动 ####

root用户下启动

输入:

nohup ./alertmanager   >/dev/null   2>&1 &

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+9093可以查看相关信息

示例图:  
![在这里插入图片描述][20201130164802949.png]

### Pushgateway 安装 ###

#### 1，文件准备 ####

将下载好的pushgateway文件解压

输入  
tar -zxvf pushgateway-1.2.0.linux-amd64.tar.gz  
然后移动到/opt/prometheus文件夹里面，没有该文件夹则创建

#### 2，启动 ####

root用户下启动

输入:

nohup ./pushgateway   >/dev/null   2>&1 &

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+9091可以查看相关信息

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

### 5，Node\_export安装 ###

#### 1，文件准备 ####

将下载好的Node\_export文件解压

输入

tar -zxvf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz

然后移动到/opt/prometheus文件夹里面，没有该文件夹则创建

#### 2，启动 ####

root用户下启动

输入:

nohup ./consul_exporter   >/dev/null   2>&1 &

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+9100可以查看相关信息

![在这里插入图片描述][20201130163533255.png]

## Prometheus使用教程 ##

Prometheus界面地址: ip+9090。  
这里我就使用图片加上注释来进行讲解。

### 1，基本使用 ###

#### 1>,Prometheus主界面说明 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

#### 2>,Graph使用示例 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

#### 3>,查看运行信息 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

#### 4>,查看命令标记值 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

#### 5>,查看配置信息 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

#### 6,>查看集成的组件 ####

集成的组件需要下载对应export服务并启动运行，并且在prometheus的配置中进行添加！

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

#### 7>,查看服务发现 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

#### 8>,查看告警规则 ####

first\_rules.yml的配置。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

#### 9>,查看是否触发告警 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

**相关文档**:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting\_started/

## Grafana使用 ##

Grafanf 界面地址: ip+3000  
初始账号密码: admin, admin  
这里我依旧用图片加注释来进行讲解，想必这样会更容易理解吧。。。

### 1>,主界面信息 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

### 2>,创建仪表盘监控实现 ###

1.添加数据源

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]  
2.选择prometheus  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

3.点击创建仪表盘

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

4.点击创建

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]

5.输入node\_load1表示语句，填写相关信息，点击apply完成，并将名称保存为Test  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]

6.点击搜索Test，点击就可以查看

![在这里插入图片描述][20201130170933518.png]

![在这里插入图片描述][20201130170941630.png]

### 3>,使用第三方仪表盘监控实现 ###

注:需提前添加好数据源。

1.点击左上角的加号，点击import

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]

**在线模式**  
地址:https://grafana.com/grafana/dashboards

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]

**离线模式**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 28]

**监控示例:**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 29]

## 监控告警实现 ##

监控告警实现需要依赖 Alertmanager，已经相关的组件，比如上述实例中的监控服务器应用的node\_server组件。

### 邮件告警实现 ###

需要安装Alertmanager，这里因为邮件发送比较简单，所以这里我就直接贴配置了，其中带有xxx字符的参数是需要根据情况进行更改的。下面的企业微信告警同理。  
Alertmanagers服务的**alertmanager.yml**的配置如下:

global:
      resolve_timeout: 5m
      smtp_from: 'xxx@qq.com'
      smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'
      smtp_auth_username: 'xxx@qq.com'
      smtp_auth_password: 'xxx'
      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: 'xxx@qq.com'
        send_resolved: true
    inhibit_rules:
      - source_match:
          severity: 'critical'
        target_match:
          severity: 'warning'
        equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

**注: smtp\_from、smtp\_auth\_username、to的邮箱可以填写同一个，smtp\_auth\_password填写鉴权码，需要开启POS3。**

如果不知道怎么开启POS3，可以查看我的这篇文章: https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/10945698.html

Prometheus服务的Prometheus.yml配置如下:

# 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:
      alertmanagers:
      - static_configs:
        - targets: 
          - '192.168.214.129:9093'
    # Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
    rule_files:
       - "/opt/prometheus/prometheus-2.19.3.linux-amd64/first_rules.yml"
      # - "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: ['192.168.214.129:9090']
    
      - job_name: 'server'
        static_configs:
        - targets: ['192.168.214.129:9100']

**注：targets如果有多个配置的话，在后面加上其他服务的节点即可。alertmanagers最好写服务器的ip，不然可能会出现告警数据无法发送的情况。**

Error sending alert" err="Post \"http://alertmanager:9093/api/v1/alerts\": context deadline exceeded

配置了Prometheus.yml之后，我们还需要配置告警的规则，也就是触发条件，达到条件之后就进行触发。我们新建一个first\_rules.yml，用于检测服务器挂掉的时候进行发送消息

first\_rules.yml告警配置:

**注:job等于的服务名称填写Prometheus.yml配置对应的名称，比如这里设置的server对应Prometheus.yml配置的server。**

groups:
    - name: node
      rules:
      - alert: server_status
        expr: up{job="server"} == 0 
        for: 15s
        annotations:
          summary: "机器{
       { $labels.instance }} 挂了"
          description: "报告.请立即查看!"

依次启动prometheus、altermanagers、node\_server服务，查看告警，然后停止node\_export服务，等待一段时间在查看。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 30]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 31]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 32]

### 企业微信告警实现 ###

和上面的示例操作基本一致，主要是配置的区别。

1.在企业微信中创建一个应用，并得到secret、corp\_id和agent\_id配置。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 33]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 34]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 35]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 36]  
2.然后修改alertmanager.yml配置，alertmanager.yml配置如下:

global:
      resolve_timeout: 5s
      wechat_api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/'
      wechat_api_secret: 'xxx'
      wechat_api_corp_id: 'xxx'
    templates:
    - '/opt/prometheus/alertmanager-0.21.0.linux-386/template/wechat.tmpl'
    route:
      group_by: ['alertname']
      group_wait: 10s
      group_interval: 10s
      repeat_interval: 10s
      receiver: 'wechat'
    receivers:
    - name: 'wechat'
      wechat_configs:
      - send_resolved: true
        to_party: '2'
        agent_id: xxx
        corp_id: 'xxx'
        api_secret: 'xxx'
        api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/'
    inhibit_rules:
      - source_match:
          severity: 'critical'
        target_match:
          severity: 'warning'
        equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 37]

配置成功之后，操作和上述邮件发送的一致，即可在企业微信看到如下信息。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 38]

如果觉得上述的示例不好友好的话，我们也可以制定告警模板。

**添加告警模板:**

在alertmanagers的文件夹下创建一个template文件夹，然后在该文件夹创建一个微信告警的模板wechat.tmpl，添加如下配置:

{
       { define "wechat.default.message" }}
    {
       { range .Alerts }}
    ========start=========
    告警程序: prometheus_alert
    告警级别: {
       { .Labels.severity}}
    告警类型: {
       { .Labels.alertname }}
    故障主机: {
       { .Labels.instance }}
    告警主题: {
       { .Annotations.summary }}
    告警详情: {
       { .Annotations.description }}
    =========end===========
    {
       { end }}
    {
       { end }}

然后再到alertmanager.yml 添加如下配置:

templates:
    - '/opt/prometheus/alertmanager-0.21.0.linux-386/template/wechat.tmpl'

![在这里插入图片描述][20201130234021796.png]

效果图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 39]

### 应用服务监控告警实现 ###

> Prometheus 监控应用的方式非常简单，只需要进程暴露了一个用于获取当前监控样本数据的 HTTP  
> 访问地址。这样的一个程序称为Exporter，Exporter 的实例称为一个 Target 。Prometheus通过轮训的方式定时从这些 Target 中获取监控数据样本，对于应用来讲，只需要暴露一个包含监控数据的 HTTP访问地址即可，当然提供的数据需要满足一定的格式，这个格式就是 Metrics 格式: metric name>\{ =, …\} 。label name是标签,label value是标签的值。

**Springboot应用实现步骤**  
1.在pom文件添加

<dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>

2.在代码中添加如下配置：

private Counter requestErrorCount;
        private final MeterRegistry registry;
        @Autowired
        public PrometheusCustomMonitor(MeterRegistry registry) {
            this.registry = registry;
        }
        @PostConstruct
        private void init() {
            requestErrorCount = registry.counter("requests_error_total", "status", "error");
        }
        public Counter getRequestErrorCount() {
            return requestErrorCount;
        }

3.在异常处理中添加如下记录:

monitor.getRequestErrorCount().increment();

4.在prometheus的配置中添加springboot应用服务监控

-  job_name: 'springboot' 
         metrics_path: '/actuator/prometheus' 
         scrape_interval: 5s
         static_configs:
         - targets: ['192.168.8.45:8080']

5.Prometheu.yml配置如下:

- job_name: 'springboot' 
        metrics_path: '/actuator/prometheus' 
        scrape_interval: 5s
        static_configs:
        - targets: ['192.168.8.45:8080']

规则文件配置如下:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 40]

6.在prometheus监控即可查看

![在这里插入图片描述][20201130234528701.png]  
企业微信告警效果图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 41]  
监控的springboot项目地址:https://github.com/xuwujing/springBoot-study

## 其他配置 ##

### prometheus动态加载配置 ###

Prometheus数据源的配置主要分为静态配置和动态发现, 常用的为以下几类:

*  static\_configs: 静态服务发现
 *  file\_sd\_configs: 文件服务发现
 *  dns\_sd\_configs: DNS 服务发现
 *  kubernetes\_sd\_configs: Kubernetes 服务发现
 *  consul\_sd\_configs:Consul 服务发现（推荐使用）

file\_sd\_configs的方式提供简单的接口，可以实现在单独的配置文件中配置拉取对象，并监视这些文件的变化并自动加载变化。基于这个机制，我们可以自行开发程序，监控监控对象的变化自动生成配置文件，实现监控对象的自动发现。

在prometheus文件夹目录下创建targets.json文件  
配置如下:

[
        {
          "targets": [ "192.168.214.129:9100"],
          "labels": {
            "instance": "node",
            "job": "server-129"
          }
        },
        {
            "targets": [ "192.168.214.134:9100"],
            "labels": {
              "instance": "node",
              "job": "server-134"
            }
          }
      ]

然后在prometheus目录下新增如下配置:

- job_name: 'file_sd'   
        file_sd_configs:
          - files:
            - targets.json

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 42]

### 一些告警配置 ###

这是本人整理的一些服务应用告警的配置，也欢迎大家共同讨论一些常用的相关配置。

内存告警设置

- name: test-rule
      rules:
      - alert: "内存报警"
        expr: 100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes * 100) / node_memory_MemTotal_bytes) > 30
        for: 15s
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "服务名:{
       {$labels.instance}}内存使用率超过30%了"
          description: "业务500报警: {
       { $value }}"
          value: "{
       { $value }}"

示例图:

![在这里插入图片描述][20201130235401773.png]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 43]

磁盘设置:

总量百分比设置:

(node_filesystem_size_bytes {mountpoint ="/"} - node_filesystem_free_bytes {mountpoint ="/"}) / node_filesystem_size_bytes {mountpoint ="/"} * 100

![在这里插入图片描述][20201130235426222.png]

查看某一目录的磁盘使用百分比

(node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/boot"}-node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/boot"})/node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/boot"} * 100

正则表达式来匹配多个挂载点

> (node\_filesystem\_size\_bytes\{mountpoint="/|/run"\}-node\_filesystem\_free\_bytes\{mountpoint="/|/run"\})  
> / node\_filesystem\_size\_bytes\{mountpoint=~"/|/run"\} \* 100

预计多长时间磁盘爆满

> predict\_linear(node\_filesystem\_free\_bytes \{mountpoint ="/"\}\[1h\],  
> 4*3600) < 0 predict\_linear(node\_filesystem\_free\_bytes  
> \{job=“node”\}\[1h\], 4*3600) < 0

\#CPU使用率

> 100 - (avg(irate(node\_cpu\_seconds\_total\{mode=“idle”\}\[5m\])) by  
> (instance) \* 100)

\#空闲内存剩余率

> (node\_memory\_MemFree\_bytes+node\_memory\_Cached\_bytes+node\_memory\_Buffers\_bytes)  
> / node\_memory\_MemTotal\_bytes \* 100

\#内存使用率

> 100 -  
> (node\_memory\_MemFree\_bytes+node\_memory\_Cached\_bytes+node\_memory\_Buffers\_bytes)  
> / node\_memory\_MemTotal\_bytes \* 100

\#磁盘使用率

> 100 - (node\_filesystem\_free\_bytes\{mountpoint="/",fstype=~“ext4|xfs”\} /  
> node\_filesystem\_size\_bytes\{mountpoint="/",fstype=~“ext4|xfs”\} \* 100)

## 其他 ##

这段时间比较忙，ELK相关得等待一段时间在进行更新，虽然发表的博客才对应去年整理的博客。。。。  
本篇文章准备了好久，边整理编写，没想到写了这么多。不过感觉这样也不错，一次写出来或许比分开一次次的写对读者而言要好上不上，毕竟不用一篇篇的去找了。

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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/375bf5def309470d8ef7a14f3b13dd52.png
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[20201130164802949.png]: /images/20221120/d2aa9f3700fb448299c0e2dedb393219.png
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[20201130163533255.png]: /images/20221120/be1172739fef449fab151b65fbec29d5.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20221120/7aee94987ff0403aad71ad09ed65e43d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: /images/20221120/a3b5e03b481e44f2abcb955b63089130.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]: /images/20221120/fbdab647a192469e8c9a213903f05ef0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]: /images/20221120/d23519ab54b240a2b14871e48387329e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]: /images/20221120/6c81dc6d5ad746c3a89e645dd7d557a0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]: /images/20221120/581d9d9b88ba4a82ba2d1395f1c1c1a8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]: /images/20221120/f64ba09f45644208b4218e2bea1127e3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]: /images/20221120/d7a06e66e77e4fd9973cf040223df8af.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]: /images/20221120/a5044cfbf5ef483c9ea5bc7ac3d814cb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]: /images/20221120/2f1a3bf3a29849aeb00f877501c09103.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]: /images/20221120/2d33c35f7b684091820ade183e8871ee.png
[20201130170933518.png]: /images/20221120/8f00ce243ecb4011bc82096e44ded5b4.png
[20201130170941630.png]: /images/20221120/b247167d839e40ccb264d947c13c6a42.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]: /images/20221120/f1e2ccf2dd074e6ea5aae44831710d7e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]: /images/20221120/fe944c7f741249669bea683f207b0e16.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]: /images/20221120/a8ab725579c946f5b7230a54ef3171b9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FhendzeHBjbQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 28]: /images/20221120/8572fb89c86640dc9a3dd263f9861fc1.png
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