Docker安装Prometheus+Grafana

2.1 核心组件一览#

一个典型的 Prometheus 生态系统包含以下组件：

2.2 工作流程#

1. 定义数据模型：多维时间序列 Prometheus 将所有监控数据都保存为时间序列（Time Series）。每个时间序列由三部分唯一标识：
   • 指标名称（Metric Name）：描述监控对象的一般特征，例如 http_requests_total（HTTP请求总数）。
   • 标签（Labels）：一组可选的键值对（key=value），用于提供指标的维度信息。例如，{method="POST", status="200"} 表示“POST方法的、状态码为200的”HTTP请求。通过标签，可以轻松地对数据进行过滤、聚合和分组。
2. 数据采集：基于“拉取”模型 这是 Prometheus 最核心的设计理念之一。
   • 主动拉取：Prometheus 服务器不会被动等待数据，而是根据配置，定期（默认15秒或1分钟）通过 HTTP 协议主动访问监控目标的 /metrics 接口来“拉取”（Pull）数据。
   • 优势：
     • 控制权在监控系统：可以统一控制数据采集的频率和速度，避免被监控服务的数据推送压垮。
     • 健康检查：如果拉取失败，可以自然发现目标服务已宕机或不可用。
     • 适配动态环境：结合服务发现机制（如 Kubernetes），可以自动发现和监控新启动的服务实例。
   • 例外情况：对于无法长期暴露 /metrics 接口的短生命周期任务（如批处理作业），Prometheus 提供了 Pushgateway 组件作为中转。任务先将指标推送到 Pushgateway，然后 Prometheus 再从那里拉取数据。
3. 数据存储：本地时序数据库（TSDB）
   • 本地存储：Prometheus 将拉取到的数据存储在本地磁盘上，不依赖分布式存储或网络服务。这使得它在网络分区或其它组件故障时依然可用，保证了可靠性。
   • 高效存储：它内置了高效的时序数据库（TSDB），数据会先缓存在内存中，再批量写入磁盘。数据按时间分块存储并压缩，平均每个数据点仅占约 3.5 个字节，非常高效。
   • 数据保留：默认情况下，Prometheus 会保留最近 15 天的数据，这个时间可以通过启动参数调整。
4. 数据查询：PromQL Prometheus 提供了自己的查询语言 PromQL (Prometheus Query Language)。它是一种强大的函数式语言，允许用户实时地筛选、聚合和计算时间序列数据。例如，可以用一条语句计算出“过去5分钟内，api 服务中状态码为 500 的请求速率”。
5. 告警：Alertmanager 用户可以在 Prometheus 中定义告警规则。当 PromQL 查询的结果满足特定条件时（如“CPU使用率超过90%”），Prometheus 会向 Alertmanager 发送告警。Alertmanager 负责对告警进行去重、分组和路由，最终通过邮件、钉钉、Webhook 等方式通知用户。

2.3 特殊组件 Pushgateway#

Pushgateway是指用于支持短期临时或批量计划任务工作的汇聚节点。主要用于短期的job，此类存在的job时间较短，可能在Prometheus来pull之前就自动消失了。所以针对这类job，设计成可以直接向Pushgateway推送metric，这样Prometheus服务器端便可以定时去Pushgateway拉去metric

5.1 安装 Prometheus Server#

这里使用docker-compose

• docker-compose.yaml

1
services:
2
  prometheus:
3
    image: prom/prometheus:latest
4
    container_name: prometheus
5
    restart: unless-stopped
6
    ports:
7
      - "9090:9090" # 将主机的9090端口映射到容器的9090端口
8
    volumes:
9
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:ro # 挂载配置文件（只读）
10
      - prometheus-data:/prometheus # 使用命名卷持久化数据
11
    command:
12
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
13
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus' # 指定数据存储路径
14
      - '--storage.tsdb.retention.time=15d' # 数据保留15天
15

16
volumes:
17
  prometheus-data: # 声明一个名为 prometheus-data 的卷

• prometheus.yml

这是 Prometheus 自身的配置文件，用于定义抓取规则。

1
global:
2
  scrape_interval: 15s
3
  evaluation_interval: 15s
4

5
scrape_configs:
6
  # Prometheus 自监控
7
  - job_name: 'prometheus'
8
    static_configs:
9
      - targets: ['localhost:9090']
10

11
  # Node Exporter 监控
12
  - job_name: 'Server-2'
13
    static_configs:
14
      - targets: ['node-ip:9100']

5.2 安装 Node Exporter#

这里使用docker-compose

• docker-compose.yaml

1
services:
2
  node-exporter:
3
    image: prom/node-exporter:latest
4
    container_name: node-exporter
5
    restart: unless-stopped
6
    ports:
7
      - "9100:9100"  # 可选：把宿主机的9100也映射出来，方便直接访问
8
    volumes:
9
      - /proc:/host/proc:ro      # 挂载宿主机 /proc（只读）
10
      - /sys:/host/sys:ro        # 挂载宿主机 /sys（只读）
11
      - /:/rootfs:ro             # 挂载宿主机根文件系统（只读）
12
    command:
13
      - '--path.procfs=/host/proc'
14
      - '--path.sysfs=/host/sys'
15
      - '--path.rootfs=/rootfs'
16
      - '--collector.filesystem.mount-points-exclude=^/(dev|proc|sys|var/lib/docker/.+)($|/)'  # 排除无用挂载点

5.3 安装Grafana监控面板#

这里使用docker-compose

• docker-compose.yaml

1
services:
2
  grafana:
3
    image: grafana/grafana:latest
4
    container_name: grafana
5
    restart: unless-stopped
6
    ports:
7
      - "3000:3000"
8
    volumes:
9
      - grafana-storage:/var/lib/grafana
10
    environment:
11
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
12
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
13
      # 如果想跳过首次登录强制修改密码的步骤，可加下面这行
14
      # - GF_AUTH_DISABLE_LOGIN_FORM=false
15

16
volumes:
17
  grafana-storage: