1.部署中需要的东西

1.Prometheus   (数据监控)

      Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，非常适合Kubernetes集群的监控。Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。Promethus有以下特点：

  • 支持多维数据模型：由度量名和键值对组成的时间序列数据
  • 内置时间序列数据库TSDB
  • 支持PromQL查询语言，可以完成非常复杂的查询分析，对图表展示和告警非常有意义
  • 支持HTTP的Pull方式采集时间序列数据
  • 支持PushGateway采集瞬时任务的数据
  • 支持服务发现和静态配置两种方式发现目标
  • 支持接入Grafana
2.数据采集

  node-exporter、alertmanager_exporter、mysqld_exporter等，此类软件是开源的Prometheus数据采集软件。例： Node Exporter 是一个开源的 Prometheus 客户端软件，用于收集和导出 Linux 系统的各种指标数据。 它可以提供关于 CPU 使用率、内存占用、网络流量等方面的数据。 而在本文中，我们将重点关注磁盘 I/O 相关的指标。

3.grafana（数据展示）

        Grafana是一个用Javascript写的开源的(Dashboard)可视化面板，能齐全的度量仪表盘和图形编辑器和漂亮的布局展示，并且支持Graphite、elasticsearch、zabbix等的数据可视化的实现，可以给你的数据换个皮肤，使你的数据展示更加直观和漂亮。

4.Alertmanager（告警推送）

         Alertmanager是一个独立的告警模块，接收Prometheus等客户端发来的警报，之后通过分组、删除重复等处理，并将它们通过路由发送给正确的接收器；告警方式可以按照不同的规则发送给不同的模块负责人，Alertmanager支持Email, Slack，等告警方式, 也可以通过webhook接入钉钉等国内IM工具。

梳理一下流程：Prometheus监控来自----xxxx_Exporter采集到的数据----并展示到grafana形成看板-----同时Prometheus又把生产的告警推送给Alertmanager---再通过Alertmanager推送给我们的企业微信

2.开始部署

1.下载镜像

1.Prometheus镜像
# 数据监控
# docker search prometheus
# docker pull bitnami/prometheus
2.node-exporter镜像
# 主机数据采集
# docker search node-exporter
# docker pull prom/node-exporter
3.alertmanager镜像
# 告警推送
# docker search alertmanager
# docker pull prom/alertmanager
4.webhook-adapter镜像
# 开源镜像
# docker pull guyongquan/webhook-adapter
5.grafana镜像
# 数据展示
# docker search grafana
# docker pull grafana/grafana

 2.部署Prometheus

1.创建配置文件目录

   新建prometheus目录，编辑配置文件prometheus.yml

1.# mkdir /data/prometheus
2.# mkdir /data/prometheus/rules
3.# cd /data/prometheus/
4.# vim prometheus.yml

在prometheus.yml中编辑下面内容：

global:
  scrape_interval: 15s 
  evaluation_interval: 15s 

alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      - 192.168.1.202:9093
# 配置alertmanagers的IP和端口

rule_files:
   - "rules/*.yml" 
# 文件夹rules需要和prometheus.yml在同级目录，这里存放告警触发规则文件


scrape_configs:

  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          instance: prometheus
# 配置Prometheus的主机地址，默认端口9090
# 云服务器部署ip填写内网ip


  - job_name: node-exporter
# 此处添加了多台主机，每台主机都要安装node-exporter
    static_configs:
      - targets: ['192.168.1.202:9100']
        labels:
          instance: localhost

      - targets: ['192.168.1.193:19100']
        labels:
          instance: 192.168.1.193

      - targets: ['192.168.1.181:9100']
        labels:
          instance: 192.168.1.181

      - targets: ['192.168.1.182:9100']
        labels:
          instance: 192.168.1.182

      - targets: ['192.168.1.203:9100']
        labels:
          instance: 192.168.1.203

  - job_name: 'alertmanager_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.1.202:9093']
 2.配置触发告警规则的yml文件，文件存放在/data/prometheus/rules

1.配置实例存活告警规则

# vim node_alived.yml

#后面备注，可以自行去掉

groups:                   #规则组定义开始标志
- name: 实例存活告警规则    #组名，规则组名称定义
  rules:                  #规则定义的开始标志
  - alert: 实例存活告警    #告警规则名称
    expr: up == 0         #表达式，告警触发条件表达式，表示如果实例的up指标等于0，即不可达或不存活，则触发告警
    for: 1m               #持续时间。表示持续1分钟获取不到信息，则触发警报。0表示不使用持续时间。
    labels:               #告警级别和用户等信息标签定义
      user: prometheus    #创建告警规则的用户标签的定义，这个告警规则是Prometheus创建的
      severity: warning   #告警级别标签的定义，此处告警级别定义为警告
    annotations:          #告警摘要和详细描述的定义
      summary: "主机宕机 !!!"                           #告警摘要定义
      description: "该实例主机已经宕机超过一分钟了。"      #告警详细描述定义

2.配置内存报警规则

# vim memory_over.yml

groups:
- name: 内存报警规则
  rules:
  - alert: 内存使用率告警
    expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / (node_memory_MemTotal_bytes))) * 100 > 90
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "服务器可用内存不足。"
      description: "内存使用率已超过90%（当前值：{{ $value }}%）"

3.配置cpu报警规则

# vim cpu_over.yml

groups:
- name: CPU报警规则
  rules:
  - alert: CPU使用率告警
    expr: 100 - (avg by (instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) )) * 100 > 90
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "CPU使用率正在飙升。"
      description: "CPU使用率超过90%（当前值：{{ $value }}%）"

4.配置磁盘使用率告警规则

vim disk_over.yml

groups:
- name: 磁盘使用率报警规则
  rules:
  - alert: 磁盘使用率告警
    expr: 100 - node_filesystem_free_bytes{fstype=~"xfs|ext4"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"xfs|ext4"} * 100 > 90
    for: 20m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "硬盘分区使用率过高"
      description: "分区使用大于90%（当前值：{{ $value }}%）"

注：告警规则可以按照上面的代码进行修改

3.在docker中运行Prometheus
docker run  -d --name prometheus --restart=always -p 9090:9090 -v /data/prometheus:/etc/prometheus bitnami/prometheus

 -d 表示后台运行。

--name 给这个运行的容器命名。

--restart 重启。

-p 开放端口，宿主机端口：容器端口。

-v 挂载点  宿主机路径：容器路径。

1.查看容器是否启动成功
# docker ps | grep prometheus

# netstat -nltp | grep 9090

2.网页访问一下

出现这个界面说明prometheus已经成功运行

 2.部署node-exporter

1.安装node-exporter
docker run -d --name node-exporter --restart=always -p 9100:9100 -v "/proc:/host/proc:ro" -v "/sys:/host/sys:ro" -v "/:/rootfs:ro" prom/node-exporter
2.查看端口
netstat -nltp | grep 9100

3.网页访问测试

这样就可以确认运行成功了

4.查看Prometheus

注：可以看到主机已经添加成功，如果需要添加多个主机，在需要监控的主机中安装node-exporter，并修改Prometheus的配置文件（/data/prometheus/prometheus.yml）,添加新加的主机ip和node-exporter端口。

3.部署Grafana

1.安装grafana
docker run -d --name grafana --restart=always -p 3000:3000 --name=grafana -v /data/grafana:/var/lib/grafana grafana/grafana
2.查看端口
netstat -nltp | grep 3000
3.页面配置

可以访问一下界面说明grafana运行成功了，找到Configuration-- Data sources--Add data source，选择Prometheus

配置Prometheus的地址，其他不用改动，配置好直接save&test

添加监控模板，这里使用的是8919，其他模板可以去官网找。

模板地址：Dashboards | Grafana Labs

在home页面就可以看到你多配置的监控了

4.配置企业微信告警

1.编辑Alertmanager配置文件

新建alertmanager目录，编辑配置文件alertmanager.yml文件

# vim /data/alertmanager/alertmanager.yml
# 添加以下内容

global:                        # 指定了全局配置
  resolve_timeout: 5m          # 表示在警报解决之前等待的最长时间为5分钟

route:                         # 定义告警发送规则
  group_by: ['alertname']      # 按照alertname进行分组，也就是相同警报名称的警报将会被分到一组。
  group_wait: 10s              # 表示在同一组内等待来自不同实例的所有警报。
  group_interval: 10s          # 表示在发送多个通知之间等待的时间。
  repeat_interval: 5m          # 表示对于未解决的警报，重复发送通知的间隔。
  receiver: 'web.hook'         # 表示接收到的警报将会被发送到名为web.hook的接收者

receivers:                     # 接收通知的配置
- name: 'web.hook'             # 定义接收者名称为web.hook
  webhook_configs:             # 定义了 webhook 目标的配置
  - url: 'http://192.168.1.202:8080/adapter/wx'   # 指定了目标地址
    send_resolved: true        # 表示在警报解决时也发送通知。

inhibit_rules:                 # 降低告警收敛，减少报警，发送关键报警。
  - source_match:  
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']
2.创建企业微信机器人

注意：机器人的webhook地址要复制保存下来

3.部署webhook
docker run -d --name wechat \
--restart always -p 8080:80 \
guyongquan/webhook-adapter \
--adapter=/app/prometheusalert/wx.js=/wx=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxxxxxxxxx      #自己企业微信机器人的key
4.部署Alertmanager

此处修改为webhook服务IP和端口

在Docker容器中运行Alertmanager

docker run -d --restart=always \
--name=alertmanager \
-p 9093:9093 \
-v /data/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml \
prom/alertmanager

访问ip:9093出现下面页面就说明成功了

然后把所部署的服务都重启一遍

# docker restart #容器id
5.告警测试

修改告警触发规则文件，调小阈值

修改配置后，重启Prometheus容器

告警已经发送到企业微信

# docker # prometheus # grafana # 机器人
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