互聯網發展的今天，人們對互聯網產品的用戶體驗要求也越來越高，企業為了能提供更優質的用戶體驗，就會絞盡腦汁想盡各種辦法，而對于服務器的資源監控，搭建一個資源監控平臺，就是一個很好的維護優質服務的保障平臺，利用監控平臺，監控服務器資源的使用情況，實時查看用戶在使用企業產品服務時，基礎支撐能力情況，發現監控例外，能夠第一時間做出相應的調整決策，從而保障提供用戶優質體驗，《測驗面試寶典》

今天，就給大家講解一種基于目前企業普遍使用的技術，快速搭建一個非常前沿、高大上的監控平臺：docker + grafana + prometheus

docker

docker 相信大家都已經在用了，因為現在大多企業中都在用，使用它來搭建環境，相比傳統方式，速度要快非常非常多，同時，服務運行起來后，對資源的消耗也少很多，而且還能方便對各種服務進行定向擴容，而它的安裝也非常的簡單，準備一臺 Linux 機器，如 CentOS7，只需要執行兩個命令，就可以安裝成功，

注意：下面沒有特別說明，默認 Linux 機器防火墻是關閉的；Linux 機器與被測服務器網路是通的，

  # centos7 安裝docker 
# 安裝依賴
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

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

# 設定開機啟動
systemctl enable docker

prometheus

Prometheus 是一套開源的監控 + 預警 + 時間序列資料庫的組合，現在越來越多的公司或組織開始采用 Prometheus，現在常見的 kubernetes 容器管理系統，也會搭配 Prometheus 來進行監控，

Prometheus 本身不具備收集監控資料功能，需要使用 http 介面來獲取不同的 export 收集的資料，存盤到時序資料庫中，

使用 docker 方式安裝 Prometheus 非常的簡單

  # 下載Prometheus鏡像
docker pull prom/prometheus

# 創建Prometheus容器
docker run -itd --name=docker_prometheus --restart=always -p 9090:9090 prom/prometheus

容器創建成功后，即可通過瀏覽器訪問 http://prometheus 機器 ip:9090 查看

grafana

Grafana 是一個跨平臺的開源的度量分析和可視化工具，可以通過將采集的資料庫查詢后可視化的展示，并及時通知，官方提供了非常多的可視化模板，根據不同的資料源，選擇不同的插件或模板即可，

使用 docker 安裝，也是非常非常簡單

  # 下載鏡像
docker pull grafana/grafana

# 創建容器
docker run -itd --name=grafana \
	--restart=always \
	-p 3000:3000 \
	-v $PWD/grafana-storage:/var/lib/grafana \
	grafana/grafana

容器創建成功后，即可通過瀏覽器訪問 http://grafana 機器 ip:3000，默認賬號密碼都是：admin

node_export

node_export 是 Prometheus 的一個 export，主要是用來收集服務器硬體資源使用情況的，所以這個往往會部署再被監控的服務器上，即：grafana、Prometheus 會獨立部署在一臺機器上，node_export 則被部署在被監控的服務器上，收集被監控的服務器資源資料，給 Prometheus，然后再通過 grafana 展示出來，

node_export 部署在被監控的服務器上，可以根據服務器的實際情況，選擇直接安裝，還是用 docker 安裝，

服務器上直接安裝 node_export

首先，用瀏覽器訪問：https://github.com/prometheus/node_exporter/releases 這里能獲得 node_export 所有的發布版本，可以根據自己服務器的實際情況，選擇要下載的包
下載包后，上傳到被監控的服務器上，解壓
進入解壓檔案夾，直接啟動 ./node_exporter

服務器上用 docker 安裝 node_export

  # 下載鏡像
docker pull prom/node-exporter

# 創建容器
docker run -itd --name=node-exporter \
	--restart=always \
	-p 9100:9100  \
	-v "/proc:/host/proc:ro" \
	-v "/sys:/host/sys:ro" \
	-v "/:/rootfs:ro" \
	prom/node-exporter

node-exporter 部署啟動好了后，在服務器的防火墻上開放 9100 埠，則可以通過瀏覽器訪問 http://服務器 ip:9100/metrics 查看監控收集的資料，

配置 Prometheus+node_exporter

prometheus 本身沒有資料收集功能，需要用 node_exporter 收集，他們倆之間如何連接在一起呢？這就要修改 Prometheus 的組態檔，這個檔案在 Prometheus 容器的
/etc/prometheus/prometheus.yml

  # 從Prometheus容器中拷貝組態檔到宿主機
docker cp docker_prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml $PWD

修改 prometheus.yml 檔案

  vim prometheus.yml


scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          instance: prometheus
 
  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['被監控的服務器ip:9100']
        labels:
          instance: localhost

注意：yml 檔案的編輯，注意格式；想添加多個監控服務器時，可以在中括號中，用逗號分隔寫多個

  # 把修改后的Prometheus組態檔拷貝到容器中
docker cp $PWD/prometheus.yml docker_prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml

重啟 Prometheus 容器

  docker restart docker_prometheus

配置 Grafana+Prometheus

現在，萬事俱備，只欠東風了，只需要配置 grafana+prometheus 就能看到監控結果了，

用瀏覽器訪問 http://grafana 機器 ip:3000 登錄用戶密碼：admin

登錄后，在首頁，選擇 "Add your first data source"

選擇 Prometheus，填寫相關資訊

點擊 back 按鈕，回到首頁

再點擊 import

輸入 12884，點擊 load

再頁面底部，Prometheus 資料庫下拉框中，選擇自己添加的資料源的名稱，點擊 import 按鈕，所有作業就都完成，《測驗面試寶典》

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