容器监控告警方案（cAdvisor + nodeExporter + alertmanager + prometheus +grafana）

一、prometheus基本架构

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：

多维数据模型（时序列数据由metric名和一组key/value组成）
在多维度上灵活的查询语言(PromQl)
不依赖分布式存储，单主节点工作.
通过基于HTTP的pull方式采集时序数据
可以通过push gateway进行时序列数据推送(pushing)
可以通过服务发现或者静态配置去获取要采集的目标服务器
多种可视化图表及仪表盘支持

Prometheus server 主要负责数据采集和存储，定期从静态配置的 targets 或者服务发现（主要是DNS、consul、k8s、mesos等）的 targets 拉取数据，提供PromQL查询语言的支持
客户端sdk 官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby，其他还有很多第三方开发的类库，支持nodejs、php、erlang等
Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关
exporters 支持其他数据源的指标导入到Prometheus，支持数据库、硬件、消息中间件、存储系统、http服务器、jmx等
alertmanager 实验性组件、用来进行报警
主要通过grafana来实现webui展示

二、手动实验

环境准备：172.16.101.250、172.16.101.251 都已安装了docker和docker-compose服务，需要机器连网，要不然docker镜像不能自动下载。

部署规划：

机器

部署服务

172.16.101.250

prometheus

cAdvisor

Node Exporter

grafana

172.16.101.251

cAdvisor

Node Exporter

1、在2台机器上部署Node Exporter和cAdvisor

Node Exporter，负责收集 host 硬件和操作系统数据。它将以容器方式运行在所有 host 上。
cAdvisor，负责收集容器数据。它将以容器方式运行在所有 host 上。

1）新建 /opt/container-monitor/nodeexporter-cadvisor/docker-compose.yml

version: '2.1'
services:
  node-exporter:
    image: prom/node-exporter
    container_name: prometheus_node-exporter
    restart: always
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: ""
    ports:
      - :
    volumes:
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /:/rootfs:ro
    command:
      - '--path.procfs=/host/proc'
      - '--path.sysfs=/host/sys'
      - '--collector.filesystem.ignored-mount-points=^/(sys|proc|dev|host|etc|rootfs/var/lib/docker/containers|rootfs/var/lib/docker/overlay2|rootfs/run/docker/netns|rootfs/var/lib/docker/devicemapper|rootfs/var/lib/docker/aufs)($$|/)'
  cadvisor:
    image: google/cadvisor
    container_name: prometheus_cadvisor
    restart: always
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: ""
    ports:
      - :
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:rw
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro

2）运行容器

cd /opt/container-monitor/nodeexporter-cadvisor
docker-compose up -d

浏览器输入：http://172.16.101.250:9100/metrics 可以看到node exporter采集的host的数据

浏览器输入：http://172.16.101.250:9101/metrics 可以看到cAdvisor采集的container的数据

2、只在172.16.101.250机器上部署alertmanager

Alertmanager处理由类似Prometheus服务器等客户端发来的警报，之后需要删除重复、分组，并将它们通过路由发送到正确的接收器，比如电子邮件、Slack等。Alertmanager还支持沉默和警报抑制的机制。

1）新建 /opt/container-monitor/alertmanager/config.yml

# 全局配置项
 global:
   resolve_timeout: 5m  #处理超时时间，默认为5min
   smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'  # 邮箱smtp服务器代理
   smtp_from: 'xxx@163.com'  # 发送邮箱名称
   smtp_auth_username: 'xxx@163.com'  # 邮箱名称
   smtp_auth_password: 'xxx'  #邮箱密码# 定义模板信心
 templates:
   - '/etc/alertmanager/templates/*.html'# 定义路由树信息
 route:
   group_by: ['alertname'] # 报警分组依据
   group_wait: 10s # 最初即第一次等待多久时间发送一组警报的通知
   group_interval: 10s # 在发送新警报前的等待时间
   repeat_interval: 1m # 发送重复警报的周期 对于email配置中，此项不可以设置过低，否则将会由于邮件发送太多频繁，被smtp服务器拒绝
   receiver: 'email' # 发送警报的接收者的名称，以下receivers name的名称# 定义警报接收者信息
 receivers:
   - name: 'email' # 警报
     email_configs: # 邮箱配置
     - to: 'xxxx@qq.com'  # 接收警报的email配置
       html: '{{ template "test.html" . }}' # 设定邮箱的内容模板
       headers: { Subject: "[WARN] 报警邮件"} # 接收邮件的标题
     webhook_configs: # webhook配置
     - url: 'http://127.0.0.1:5001'

2）新建 /opt/container-monitor/alertmanager/docker-compose.yml

version: '2.1'
services:
  alertmanager:
    image: prom/alertmanager
    container_name: alertmanager
    restart: always
    network_mode: "host"
    ports:
      - :
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: ""
    volumes:
      - ./config.yml:/etc/alertmanager/config.yml
      - ./test.html:/etc/alertmanager/templates/test.html
    command:
      - '--config.file=/etc/alertmanager/config.yml'
      - '--storage.path=/alertmanager'
      - '--log.level=debug'

3）新建 /opt/container-monitor/alertmanager/test.html

{{ define "test.html" }}
<table border="">
        <tr>
                <td>报警项</td>
                <td>实例</td>
                <td>报警内容</td>
                <td>开始时间</td>
        </tr>
        {{ range $i, $alert := .Alerts }}
                <tr>
                        <td>{{ index $alert.Labels "alertname" }}</td>
                        <td>{{ index $alert.Labels "instance" }}</td>
                        <td>{{ index $alert.Annotations "description" }}</td>
                        <td>{{ $alert.StartsAt }}</td>
                </tr>
        {{ end }}
</table>
{{ end }}

test.html是用来展示，告警消息的界面，展示在接收的邮箱上。

4）运行alertmanager容器

cd /opt/container-monitor/alertmanager
docker-compose up -d

3、只在172.16.101.250机器上部署prometheus

1）新建 /opt/container-monitor/prometheus/running-rule.yml ，该配置文件是prometheus中触发告警的配置文件

groups:
- name: test-rule
  rules:
  - alert: "服务运行"
    expr: container_tasks_state{name="mysql",state="running"} ==
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "服务名:{{$labels.alertname}}"
      description: "容器： {{ $labels.name }} 处于运行中"

2）新建 /opt/container-monitor/prometheus/prometheus.yml，prometheus的主配置文件

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every  seconds. Default is every  minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every  seconds. The default is every  minute.
  external_labels:
      monitor: 'codelab-monitor'
# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
       - 172.16.101.250:9093# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
   - running-rule.yml# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.    static_configs:
    - targets: ['172.16.101.250:9090','172.16.101.250:9100','172.16.101.250:9101','172.16.101.251:9100','172.16.101.251:9101']

上面红色的部分：指定从哪些 exporter 抓取数据。这里指定了两台 host 上的 Node Exporter 和 cAdvisor。开头的 172.16.101.251:9090 表示会收集自己的监控数据

更多的配置可以看： https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/

3）新建 /opt/container-monitor/prometheus/docker-compose.yml

version: '2.1'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    restart: always
    network_mode: "host"
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: ""
    volumes:
      - ./running-rule.yml:/etc/prometheus/running-rule.yml:z
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:z

4）运行prometheus容器

cd /opt/container-monitor/prometheus
docker-compose up -d

浏览输入: http://172.16.101.250:9090，可以看到promethues的数据

打开”Alerts”，告警触发前：

打开”Alerts”，告警触发后：

查看接收告警消息的qq邮箱：

4、只在172.16.101.250机器上部署grafana

Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化，它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。

Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。

官方支持以下数据源:Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB。

每个数据源的查询语言和能力都是不同的。你可以把来自多个数据源的数据组合到一个仪表板，但每一个面板被绑定到一个特定的数据源,它就属于一个特定的组织。

1）新建 /opt/container-monitor/grafana/docker-compose.yml

version: '2.1'
services:
  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    restart: always
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: ""
    ports:
      - :
    environment:
      - GF_SERVER_ROOT_URL=http://grafana.server.name
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=123456

其中：GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret 指定了admin用户的密码为123456

2）运行grafana容器

cd /opt/container-monitor/grafana
docker-compose up -d

浏览输入: http://172.16.101.250:3000，可以看到grafana登录界面，输入admin/123456

3）在grafana中添加prometheus数据源

( 注意：经过多次测试发现，name如果写成其他的好像不行，必须写Prometheus才能显示，不知道是不是一个BUG)

4）定制用于显示prometheus监控数据的dashboard，Grafana 是通过 Dashboard 展示数据的，在 Dashboard 中需要定义：

展示 Prometheus 的哪些多维数据？需要给出具体的查询语言表达式。
用什么形式展示，比如二维线性图，仪表图，各种坐标的含义等。

可以从：https://grafana.com/dashboards?dataSource=prometheus&search=docker 下载官网定制好的一些dashboard

点击：Download JSON 可以下载到一个 docker-prometheus-monitoring_rev7.json 文件。下面将该json导入dashboard

最终效果如下图所示，分为Host Info 和Container Performance

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