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初試 Prometheus + Grafana 監控系統搭建並監控 Mysql

阿新 • • 發佈：2018-11-11

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文章目錄

1、Prometheus & Grafana 介紹

1.1、Prometheus 介紹

Prometheus 是一套開源的系統監控、報警、時間序列資料庫的組合，最初有 SoundCloud 開發的，後來隨著越來越多公司使用，於是便獨立成開源專案。我們常用的 Kubernetes 容器叢集管理中，通常會搭配 Prometheus 一起來進行監控。Prometheus 基本原理是通過 Http 協議週期性抓取被監控元件的狀態，而輸出這些被監控的元件的 Http 介面為 Exporter，現在各個公司常用的 Exporter 都已經提供了，可以直接安裝使用，如

haproxy_exporter、blockbox_exporter、mysqld_exporter、node_exporter 等等，更多支援的元件可檢視 這裡。

Prometheus 官網架構圖如下：

Prometheus

Prometheus 具有以下特點：

  • 是一個時間序列由指標名稱和鍵值對定義的多維資料模型
  • 支援靈活的查詢語言
  • 不依賴分散式儲存，單個伺服器節點就可以
  • 時間序列集合通過 Http 上的 Pull 模型來進行
  • 支援通過中間閘道器推送時間
  • 通過服務發現或靜態配置來發現目標
  • 支援多種模式的圖形和儀表盤

1.2、Grafana 介紹

Grafana 是一個視覺化儀表盤，它擁有美觀的圖示和佈局展示，功能齊全的儀表盤和圖形編輯器，預設支援 CloudWatch、Graphite、Elasticsearch、InfluxDB、Mysql、PostgreSQL、Prometheus、OpenTSDB 等作為資料來源。我們可以將 Prometheus 抓取的資料，通過 Grafana 優美的展示出來，非常直觀。

2、環境、軟體準備

本次演示環境，我是在本機 MAC OS 上操作，以下是安裝的軟體及版本：

  • go: go1.10.3 darwin/amd64
  • prometheus: 2.3.2.darwin-amd64
  • node_exporter: 0.16.0.darwin-amd64
  • mysqld_exporter: 0.11.0.darwin-amd64
  • grafana: 5.2.2.darwin-amd64

注意：這裡 prometheus、node_exporter 和 mysqld_exporter 都是 GO 語言開發，其執行環境依賴 GO，所以本機需要安裝好 GO 環境，這裡忽略 GO 的安裝過程，著重介紹下其他幾個的安裝配置過程。實際應用中，如果執行在 Linux 環境下，以上各個軟體也要安裝系統對應版本。

3、Prometheus 安裝配置

Prometheus 安裝方式有多種，可以二進位制原始碼安裝、Docker 啟動安裝或原始碼編譯安裝。

3.1、 二進位制原始碼安裝

首先，下載 Prometheus 二進位制原始碼安裝包，可以訪問 Prometheus download 頁面下載指定版本。

$ cd ~/tmp
$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.3.2/prometheus-2.3.2.darwin-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf prometheus-2.3.2.darwin-amd64.tar.gz
$ tree prometheus-2.3.2.darwin-amd64
	prometheus-2.3.2.darwin-amd64
	|-- LICENSE
	|-- NOTICE
	|-- console_libraries
	|   |-- menu.lib
	|   `-- prom.lib
	|-- consoles
	|   |-- index.html.example
	|   |-- node-cpu.html
	|   |-- node-disk.html
	|   |-- node-overview.html
	|   |-- node.html
	|   |-- prometheus-overview.html
	|   `-- prometheus.html
	|-- prometheus
	|-- prometheus.yml
	`-- promtool

啟動 Prometheus，使用預設配置檔案 prometheus.yml 啟動。

$ cd prometheus-2.3.2
$ ./prometheus
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.112915066Z caller=main.go:222 msg="Starting Prometheus" version="(version=2.3.2, branch=HEAD, revision=71af5e29e815795e9dd14742ee7725682fa14b7b)"
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.113018589Z caller=main.go:223 build_context="(go=go1.10.3, [email protected], date=20180712-14:08:00)"
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.11303192Z caller=main.go:224 host_details=(darwin)
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.11304525Z caller=main.go:225 fd_limits="(soft=4864, hard=9223372036854775807)"
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.113726479Z caller=main.go:533 msg="Starting TSDB ..."
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.114182265Z caller=web.go:415 component=web msg="Start listening for connections" address=0.0.0.0:9090
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.118617867Z caller=main.go:543 msg="TSDB started"
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.118678076Z caller=main.go:603 msg="Loading configuration file" filename=prometheus.yml
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.120520499Z caller=main.go:629 msg="Completed loading of configuration file" filename=prometheus.yml
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.120546718Z caller=main.go:502 msg="Server is ready to receive web requests."

此時，Prometheus 服務就在本地啟動起來了，瀏覽器訪問 http://localhost:9090 訪問 Web 頁面。
這裡寫圖片描述

Prometheus 預設提供一些 metric 指標來供我們選擇監控，通過地址 http://localhost:9090/metric 可以看到所有指標列表。
這裡寫圖片描述

例如，我們選擇了 go_gc_duration_seconds_count 這個監控 go 執行 gc 持續時間秒數指標，點選 “Execute” 後，使用預設的 Promdash 頁面展示，一段時間後，監控結果如下：
這裡寫圖片描述

3.2、 Docker 映象安裝

Docker 映象啟動很簡單，只需要一條命令即可，使用預設配置的話，可以直接使用如下命令啟動。

$ docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prometheus/prometheus

我們也可以使用自己的 prometheus.yml 配置檔案，並且掛載資料目錄到主機，來啟動映象。

$ docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 \
-v /tmp/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
-v /tmp/prometheus-data:/prometheus-data \
prom/prometheus

3.3、原始碼編譯安裝

原始碼編譯安裝，我們需要本地有一個執行的 GO 環境，而且版本不低於 1.10.x。

$ mkdir -p $GOPATH/src/github.com/prometheus
$ cd $GOPATH/src/github.com/prometheus
$ git clone https://github.com/prometheus/prometheus.git
$ cd prometheus
$ make build
$ ./prometheus --config.file=your_config.yml

4、MySQL Server Exporter 安裝配置

現在，Prometheus 服務本地已經啟動了，接下來，我們需要安裝並執行 Exporter，它的主要作用是持續輸出監控的元件資訊並格式化，同時提供 Http 介面供 Prometheus 服務來抓取。Exporter 也是通過 GO 語言編寫的，Prometheus GitHub 已經為我們提供了很多實用的 Exporter，直接拿來使用即可。

首先，下載 mysql_exporter 二進位制檔案到本地。

$ cd ~/tmp
$ wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.11.0/mysqld_exporter-0.11.0.darwin-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf mysqld_exporter-0.11.0.darwin-amd64.tar.gz
$ tree mysqld_exporter-0.11.0.darwin-amd64
	mysqld_exporter-0.11.0.darwin-amd64
	├── LICENSE
	├── NOTICE
	└── mysqld_exporter

接著，需要配置要監控的資料庫，為 mysql_exporter 建立一個指定賬戶用來連線資料庫（當然，也可以直接用 root 或者其他有許可權的賬戶，不過建議建立一個專有賬戶）。

CREATE USER 'exporter'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 3;
GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'exporter'@'localhost';

然後，需要配置一下資料庫連線認證資訊並啟動 Exporter，有兩種方式配置：

  • 使用環境變數方式

    $ export DATA_SOURCE_NAME='exporter:[email protected](localhost:3306)/'
$ ./mysqld_exporter

  • 使用配置檔案方式

$ vim ~/.my.cnf
[client]
   host=localhost
   port=3306
   user=exporter
   password=password	

$ ./mysqld_exporter

注意：mysqld_exporter 預設使用 ~/.my.cnf 作為資料庫認證檔案，如果我們指定其他路徑檔案，需要啟動時指定路徑，例如：./mysqld_exporter --config.my-cnf="<file_path>/.my.cnf"。

檢視日誌輸出，Exporter 啟動成功。

$ ./mysqld_exporter 
INFO[0000] Starting mysqld_exporter (version=0.11.0, branch=HEAD, revision=5d7179615695a61ecc3b5bf90a2a7c76a9592cdd)  source="mysqld_exporter.go:206"
INFO[0000] Build context (go=go1.10.3, [email protected], date=20180629-15:01:12)  source="mysqld_exporter.go:207"
INFO[0000] Enabled scrapers:                             source="mysqld_exporter.go:218"
INFO[0000]  --collect.slave_status                       source="mysqld_exporter.go:222"
INFO[0000]  --collect.info_schema.tables                 source="mysqld_exporter.go:222"
INFO[0000]  --collect.global_status                      source="mysqld_exporter.go:222"
INFO[0000]  --collect.global_variables                   source="mysqld_exporter.go:222"
INFO[0000] Listening on :9104                            source="mysqld_exporter.go:232"

此時，本地瀏覽器訪問 http://localhost:9104/metrics 可以看到 mysql 相關的所有監控指標列表。
這裡寫圖片描述

現在，Prometheus 和 mysqld_exporter 服務都已經啟動起來了，那麼接下來就需要將二者關聯起來，讓 Prometheus 來定時抓取 Exporter 提供的資料。我們需要修改 Prometheus 的配置檔案 prometheus.yml 增加 mysql 相關 exporter job。

$ cd ~/tmp/prometheus-2.3.2.darwin-amd64
$ vim prometheus.yml
# 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:
scrape_configs:

  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
      labels:
          instance: prometheus
  
  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
     - targets: ['localhost:9104']
       labels:
          instance: mysql

說明一下：增加了一個 job_name 為 mysql 的任務，targets 為指向 mysqld_exporter 提供的 Http 介面服務，labels 為該 job 配置一個標籤，方便下邊 Grafana 頁面顯示，下邊會講到。

修改完成後，重啟 Prometheus 服務。此時，我們再次訪問 http://localhost:9090/，點選 “Status” 下 “Targets” 可以檢視所有的 Targets 了，這裡就有預設的 prometheus 和新配置的 mysql 啦！
這裡寫圖片描述

此時，我們就可以在下拉列表中選擇 mysql 相關的指標監控了，例如選擇 mysql_global_status_uptime 指標，一段時間後，監控頁面如下：
這裡寫圖片描述

不過，大家有沒有覺得 Prometheus 自帶的圖形並不美觀，而且功能單一，此時，Grafana 該上臺了，我們要使用 Grafana 作為 Prometheus 的展示儀表盤，功能強大而且介面美觀。

5、Grafana 安裝並配置 DataSources

Grafana 安裝也很方便，根據官網文件 Grafana Install，裡面有針對各個系統提供的安裝方法。參照 Mac 上安裝方案，可以採用 HomeBrew 安裝或者二進位制原始碼安裝方式。

5.1、HomeBrew 安裝

# 安裝 Grafana
$ brew update
$ brew install grafana

# 安裝 homebrew/services 服務
$ brew tap homebrew/services
# 啟動 Grafana 服務
$ brew services start grafana

5.2、二進位制包安裝

$ cd ~/tmp
$ wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-5.2.2.darwin-amd64.tar.gz 
$ tar -zxvf grafana-5.2.2.darwin-amd64.tar.gz
$ cd grafana-5.2.2
$ ./bin/grafana-server web
INFO[07-31|17:58:14] Starting Grafana                         logger=server version=5.2.2 commit=aeaf7b2 compiled=2018-07-25T19:17:28+0800
INFO[07-31|17:58:14] Config loaded from                       logger=settings file=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/conf/defaults.ini
INFO[07-31|17:58:14] Path Home                                logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2
INFO[07-31|17:58:14] Path Data                                logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/data
INFO[07-31|17:58:14] Path Logs                                logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/data/log
INFO[07-31|17:58:14] Path Plugins                             logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/data/plugins
INFO[07-31|17:58:14] Path Provisioning                        logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/conf/provisioning
INFO[07-31|17:58:14] App mode production                      logger=settings
INFO[07-31|17:58:14] Initializing SqlStore                    logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Connecting to DB                         logger=sqlstore dbtype=sqlite3
INFO[07-31|17:58:14] Starting DB migration                    logger=migrator
INFO[07-31|17:58:14] Initializing SearchService               logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing PluginManager               logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Starting plugin search                   logger=plugins
INFO[07-31|17:58:14] Initializing InternalMetricsService      logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing AlertingService             logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing HTTPServer                  logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing CleanUpService              logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing NotificationService         logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing ProvisioningService         logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing RenderingService            logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing TracingService              logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing Stream Manager
INFO[07-31|17:58:14] HTTP Server Listen                       logger=http.server address=0.0.0.0:3000 protocol=http subUrl= socket=

啟動完成後，本地瀏覽器訪問 http://localhost:3000 即可開啟 Grafana Web 頁面，使用預設管理員賬戶: admin 密碼：admin 登入並修改初始密碼後，即可開始體驗 Grafana，頁面是不是很美觀。
這裡寫圖片描述

5.3、配置 DataSources

接下來，我們需要新增一個 Prometheus 型別的資料來源，將二者關聯起來，點選 “Add data source” 按鈕，填寫 Prometheus 相關資訊，如下：
這裡寫圖片描述

Type 處選擇 Prometheus，URL 處填寫 Prometheus 連線地址，因為我們上邊服務安裝在本地，所以這裡填寫 http://localhost:9090，其他預設即可，填寫完畢，點選下方 “Save & Test” 按鈕，如果配置成功，會提示 Data source is working 訊息。

此時，已經新增好了 Prometheus 資料來源，Grafana 預設給該型別監控提供了三個 Dashboard，我們可以直接在頁面上點選 “Import” 即可，此時在 Dashboard 頁面選擇其中的一個型別，就可以看到監控資料圖形啦！例如，這裡我們選擇 Prometheus 2.0 Stats 型別 Dashboard，一段時間後，看到的監控頁面如下：
這裡寫圖片描述

這裡寫圖片描述

6、儀表盤配置（MySQL monitoring using Prometheus）

最後，我們需要在 Grafana 上新增 Mysql Prometheus 型別的 Dashboard，當然對應的 Dashboard Json 檔案，可以直接拿現成的來用，別人寫的比較全面，也比較好。這些 Dashboard Json 檔案可以從 這裡 找到，我們可以 Clone 到本地，匯入到 Grafana 裡面即可。

$ cd ~/tmp/
$ git clont https://github.com/percona/grafana-dashboards.git
$ tree grafana-dashboards/dashboards/
grafana-dashboards/dashboards/
├── Advanced_Data_Exploration.json
├── Amazon_RDS___Aurora_MySQL__Metrics.json
├── CPU_Utilization_Details_Cores.json
├── Cross_Server_Graphs.json
├── Disk_Performance.json
├── Disk_Space.json
├── Home_Dashboard.json
├── MongoDB_Cluster_Summary.json
├── MongoDB_InMemory.json
├── MongoDB_MMAPv1.json
├── MongoDB_Overview.json
├── MongoDB_ReplSet.json
├── MongoDB_RocksDB.json
├── MongoDB_WiredTiger.json
├── MySQL_Amazon_Aurora_Metrics.json
├── MySQL_Command_Handler_Counters_Compare.json
├── MySQL_InnoDB_Compression.json
├── MySQL_InnoDB_Metrics.json
├── MySQL_InnoDB_Metrics_Advanced.json
├── MySQL_MyISAM_Aria_Metrics.json
├── MySQL_MyRocks_Metrics.json
├── MySQL_Overview.json
├── MySQL_Performance_Schema.json
├── MySQL_Query_Response_Time.json
├── MySQL_Replication.json
├── MySQL_Table_Statistics.json
├── MySQL_TokuDB_Metrics.json
├── MySQL_User_Statistics.json
├── Network_Overview.json
├── Overview_NUMA_metrics.json
├── PXC_Galera_Cluster_Overview.json
├── PXC_Galera_Graphs.json
├── Prometheus.json
├── Prometheus_Exporter_Status.json
├── Prometheus_Exporters_Overview.json
├── ProxySQL_Overview.json
├── Summary_Dashboard.json
├── System_Overview.json
├── Trends_Dashboard.json
├── pmm-add-instance.json
├── pmm-qan.json
├── pmm-settings.json
└── pmm-summary.json

這裡就是我們需要的 Dashboard Json 檔案，包含 Mysql、MongoDB、System、pmm 等，可以直接拿來使用。點選 “Import” 進入頁面後，點選 “Upload .json File” 按鈕，選擇本地 MySQL_Overview.json 檔案，點選 “Import” 即可完成匯入，
這裡寫圖片描述

此時，我們就可以從頁面上直觀的看到 Prometheus 收集到的 Mysql 相關的各個指標監控的，例如：Mysql Connection、Mysql Questions、Mysql Thread Cache、Mysql Network Traffic 等等一系列指標。同時，還可以調整查詢區間範圍，編譯每一個指標資訊，檢視每個指標資訊詳情，自定義拖拽排版面板等功能，功能很強大。
這裡寫圖片描述

這裡寫圖片描述

還記得上邊 Prometheus 配置檔案中的 labels 麼，我們配置為 mysql，在這裡 Grafana 頁面上邊 Host 就自動關聯了 mysql，如果沒填 labels，這裡會顯示 localhost:9104，不是很直觀的哈！

參考資料

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基本概念Prometheus時間序列化資料庫，我的理解就是將資料打上標籤，以時間維度儲存。後面有機會在深入研究。GrafanaPrometheus中儲存的資料，通過Grafana很優美的展現出來。 好就講這麼多，多了我也不懂。。軟體安裝Prometheus官網下載（https://prometheus.io/

Prometheus+ Grafana 微服務系統監控方案搭建

Prometheus是由 SoundCloud 開發的開源監控報警系統和時序列資料庫(TSDB).自2012年起,許多公司及組織已經採用 Prometheus,並且該專案有著非常活躍的開發者和使用者社群.現在已經成為一個獨立的開源專案核,並且保持獨立於任何公司,Prometheus 在2016加入 CNCF