Prometheus实战篇:Prometheus监控docker

Prometheus实战篇:Prometheus监控docker

准备环境

监控docker

为了能够获取到Docker容器的运行状态,用户可以通过Docker的stats命令获取当前主机上运行容器的统计信息,可以查看容器的CPU利用率,内存使用量,网络IO总量以及磁盘IO总量等信息.

docker stats

除了使用命令以外,用户还可以通过Docker提供的HTTP API查看容器详细的监控统计信息.

使用CAdvisor

CAdvisor是谷歌开源的一款用于展示和分析容器运行状态的可视化工具.通过在主机上运行CAdvisor用户可以轻松的获取到当前主机上容器的运行统计信息,并以图标的形式向用户展示.

docker命令安装

docker run -d \
	--volume=/:/rootfs:ro \
	--volume=/var/run:/var/run:rw \
	--volume=/sys:/sys:ro \
	--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
	--publish=8080:8080 \
	--name=cadvisor \
	google/cadvisor:latest

Docker-compose安装

mkdir /data/cadvisor

cd /data/cadvisor

#通过cat新建docker-compose.yaml文件

直接访问localhost:8080/containers/进入可视化界面

也可以在访问路径后面加上一个/metrics,可以看到输出的日志内容

http://localhost:8080/metrics

Prometheus配置

配置Prometheus去采集(拉取)nginx_exporter的监控样本数据

cd /data/docker-prometheus

# 在scrapc_configs(搜刮配置):下面增加如下配置:
cat >prometheus/prometheus.yml <<FOF
 - job_name: 'cadvisor'
   static_configs:
   - targets: ['localhost:8080']
   	 labels:
   	 	instance: test服务器 
EOF

重新加载配置

curl -x POST http://localhost:9090/-/reload

检查

常用的docker监控指标

指标名称	类型	含义
container_cpu_load_average_10s	gauge	过去10秒容器CPU平均负载
container_cpu_usage_seconds_total	counter	容器在每个CPU内核上累计占用时间(单位:秒)
container_cpu_system_seconds_total	counter	System CPU累计占用时间(单位:秒)
container_cpu_user_seconds_total	counter	User CPU累计占用时间(单位:秒)
container_fs_usage_bytes	gauge	容器中文件系统的使用量(单位:字节)
container_fs_limit_bytes	gauge	容器可以使用的文件系统总量(单位:字节)
container_fs_reads_bytes_total	counter	容器类及读取数据的总量(单位:字节)
container_fs_writes_bytes_total	counter	容器累计写入数据的总量(单位:字节)
container_memory_max_usage_bytes	gauge	容器的最大内存使用量(单位:字节)
container_memory_usage_bytes	gauge	容器当前的内存使用量
container_spec_memory_limit_bytes	gauge	容器内存使用量限制
machine_memory_bytes	gauge	当前主机的内存总量
container_network_receive_bytes_total	counter	容器网络累计接收数据总量(单位:字节)
container_network_transmit_bytes_total	counter	容器网络累计传输数据总量(单位:字节)

触发器配置

由于之前的触发器是全部写在了一个yml里面就是alert.yam,这样随着后面配置的触发器越来越多最终会变得难以维护.这里我们让它去读rules目录下所有的yml文件即可

Prometheus配置

rule_files:
	- "alert.yml"
	- "rules/*.yml"

配置docker容器触发器

因为是单机所以未配置集群的触发器

cat >prometheus/rules/mongodb.yml <<"EOF"
groups:
- name: DockerContainers
	rules:
    - alert: ContainerKilled
      expr: time() - container_last_seen >60
      for: 0m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
          summary: "Docker容器被杀死,容器:$labels.instance"
          description: "{{ $value }}个容器消失了"
    - alert: ContainerAbsent
      expr: absent(container_last_seen)
      for: 5m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
          summary: "无容器 容器:{{$labels.instance }}"
          description: "5分钟检查容器不存在,当前值为:{{ $value }}"
    - alert: ContainerCpuUsage
      expr: (sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{name!=""}[3m])) BY(instance, name)*100 ) > 300
      for: 2m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
          summary: "容器cpu使用率告警,容器:{{$labels.instance }}"
          description: "容器cpu使用率超过300%,当前值为:{{ $value }}"
    - alert: ContainerMemoryUsage
      expr: (sum(container_memory_working_set_bytes{name!=""})BY (instance, name) /sum(container_spec_memory_limit_bytes > 0) BY (instance, name) * 100 ) > 80
      for: 2m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
          summary: "容器内存使用率告警,容器:{{$labels.instance }}"
          description: "容器内存使用率超过80%,当前值为:{{ $value }}"
    - alert: ContainerVolumeIOUsage
      expr: (sum(container_fs_io_current{name!=""}) BY (instance, name) * 100) >80 
      for: 2m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
          summary: "容器存储IO使用率告警,容器:{{$labels.instance }}"
          description: "容器存储IO使用率超过80%,当前值为:{{ $value }}"
    - alert: ContainerHighThrottleRate
      expr: rate(container_cpus_cfs_throttled_seconds_total[3m]) > 1 
      for: 2m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
          summary: "容器限制告警,容器:{{$labels.instance }}"
          description: "容器被限制,当前值为:{{ $value }}"

   
EOF

一定记住这里需要仔细校对yaml语法,最好是能去在线验证yaml语法的网站上看看.yaml语法还是比较严格的一点缩进错误都不能有

检查配置

docker exec -it prometheus promtool check config /etc/prometheus/prometheus.yml

重新加载配置

curl -x POST http://localhost:9090/-/reload

检查

http://localhost:9090/alerts?search=

或:

http://localhost:9090/rules

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这里在grafana中搜索id=11600的仪表盘模板

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