普罗米修斯概述

Prometheus(由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数
据库的组合。适合监控docker容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动
了prometheus的发展。

链接地址

时间序列数据

1、什么是序列数据

时间序列数据(TimeSeries Data) : 按照时间顺序记录系统、设备状态变化
的数据被称为时序数据。

应用的场景很多, 如：

无人驾驶车辆运行中要记录的经度，纬度，速度，方向，旁边物体的距
离等等。每时每刻都要将数据记录下来做分析。
某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据
传统证券行业实时交易数据
实时运维监控数据等

2、时间序列数据特点

性能好

关系型数据库对于大规模数据的处理性能糟糕。NOSQL可以比较好的处理大规模数据，让依然比不上时间序列数据库。
存储成本低高效的压缩算法，节省存储空间，有效降低IO
Prometheus有着非常高效的时间序列数据存储方法，每个采样数据仅仅占用3.5byte左右空间，上百万条时间序列，30秒间隔，保留60天，大概花了200多G（来自官方数据)

3、Prometheus的主要特征

多维度数据模型
灵活的查询语言
不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的
以HTTP方式，通过pull模型拉去时间序列数据
也可以通过中间网关支持push模型
通过服务发现或者静态配置，来发现目标服务对象
支持多种多样的图表和界面展示

4、普罗米修斯原理架构图

讯享网

安装

从 https://prometheus.io/download/ 下载相应版本，安装到服务器上
官网提供的是二进制版，解压就能用，不需要编译。

#解压，修改目录名称 tar xf prometheus-2.5.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ mv /usr/local/prometheus-2.5.0.linux-amd64/ /usr/local/prometheus #启动 /usr/local/prometheus/prometheus --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml" & #确认端口(9090) lsof -i:9090 

prometheus界面

通过浏览器访问http://服务器IP:9090就可以访问到prometheus的主界面

监控Mysql

安装mysqld_exporter组件

下载地址: https://prometheus.io/download/

讯享网tar xf mysqld_exporter-0.11.0.linuxamd64.tar.gz -C /usr/local/ mv /usr/local/mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64/ /usr/local/mysqld_exporter ls /usr/local/mysqld_exporter/ #进入mysql服务，创建账号并授权 mysql -uroot -p grant select,replication client,process ON *.* to 'mysql_monitor'@'%' identified by '123'; #刷新权限 flush privileges; 

配置mysqld_exporter

vim /usr/local/mysqld_exporter/.my.cnf #新增内容 [client] user=mysql_monitor password=123 

启动

讯享网nohup /usr/local/mysqld_exporter/mysqld_exporter --config.my-cnf=/usr/local/mysqld_exporter/.my.cnf & 

修改prometheus配置文件

 vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml #新增如下内容 - job_name: 'agent1_mariadb' # 取一个job #名称来代表被监控的mariadb static_configs: - targets: ['10.1.1.14:9104'] # 这里改成 #被监控机器的IP，后面端口接9104 

修改完成后重启prometheus

讯享网/usr/local/prometheus/prometheus --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml" & 

回到web管理界面 --》点Status --》点Targets --》可以看到监控
mysql了

Grafana可视化图形

安装grafana

我这里选择的rpm包，下载后直接rpm -ivh安装就OK [root@grafana ~]# rpm -ivh /root/Desktop/grafana-5.3.4- 1.x86_64.rpm 启动服务 [root@grafana ~]# systemctl start grafana-server [root@grafana ~]# systemctl enable grafana-server 确认端口(3000) [root@grafana ~]# lsof -i:3000 

通过浏览器访问 http:// grafana服务器IP:3000就到了登录界面,使用默认的admin用户,admin密码就可以登陆了

下面我们把prometheus服务器收集的数据做为一个数据源添加到grafana,让grafana可以得到prometheus的数据。

创建数据源

然后为添加好的数据源做图形显示

导入json文件

点import导入后,报prometheus数据源找不到,因为这些json文件里默认要找的就是叫Prometheus的数据源，但我们前面建立的数据源却是叫prometheus_data(坑啊)

那么请自行把原来的prometheus_data源改名为Prometheus即可(注意: 第一个字母P是大写)

然后再回去刷新,就有数据了(如下图所示)

监控SpringBoot

添加依赖

讯享网 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> <version>1.1.3</version> </dependency> 

修改配置文件

配置文件中加入配置，这里就只进行一些简单配置，management.metrics.tags.application属性是本文配合Grafana的Dashboard设置的，如下所示：

spring.application.name=springboot_prometheus management.endpoints.web.exposure.include=* management.metrics.tags.application=${spring.application.name} 

设置application

讯享网@SpringBootApplication public class Springboot2PrometheusApplication { 
    public static void main(String[] args) { 
    SpringApplication.run(Springboot2PrometheusApplication.class, args); } @Bean MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> configurer( @Value("${spring.application.name}") String applicationName) { 
    return (registry) -> registry.config().commonTags("application", applicationName); } } 

SpringBoot项目到这里就配置完成了，启动项目，访问http://localhost:8080/actuator/prometheus，如图所示，可以看到一些度量指标。

Prometheus配置

配置应用

在prometheus配置监控我们的SpringBoot应用，完整配置如下所示。

# 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: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['127.0.0.1:9090'] 以下内容为SpringBoot应用配置 - job_name: 'springboot_prometheus' scrape_interval: 5s metrics_path: '/actuator/prometheus' static_configs: - targets: ['127.0.0.1:8080'] 复制代码 

启动Prometheus

启动Prometheus，浏览器访问，查看Prometheus页面，如图所示。

Grafana配置

在Grafana内点击如图所示import按钮.前提是Grafana已经创建好数据源了

在如图所示位置填写4701，然后点击load。

导入Doshboard。

导入后就可以看到我们的SpringBoot项目对应的指标图表了，如图。