八、grafana的应用

Grafana 是一个开源的可视化平台，支持多种数据源，方便易用。更多的不再赘述，用起来就明白了。 以下是官网对Grafana的定义。官网地址：https://grafana.com/

Grafana is the open source analytics and monitoring solution for every database

8.1 grafana的安装

--1. 下载
wget http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/soft/grafana/grafana-6.7.3.linux-amd64.tar.gz
--2. 解压并更名
tar -zxvf grafana-6.7.3.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local
[root@qianfeng01 local]# mv grafana-6.7.3/ grafana
--3. 复制一份配置文件
cp /usr/local/grafana/conf/sample.ini /usr/local/grafana/conf/grafana.ini
--4. 启动：注意，是前台线程
/usr/local/grafana/bin/grafana-server -config conf/grafana.ini

经过上述步骤，grafana已经启动，我们可以通过默认配置的3000端口访问grafan了

# 在浏览器中，输入自己ip地址:3000 就可以看到grafna 页面了 
# 默认的用户名和密码都是: admin 
# 输入用户名密码后，grafan会让你修改你的密码，自己修改一个即可，点击保存后，就可以看到如下界面，至此Grafana已经成功启动，

8.2 supervisor管理grafana

; grafana.conf 启动配置文件
[program:grafana] ; 我们的应用配置格式为 program:我们应用名称(自己定义)
directory=/usr/local/grafana/ ; 运行程序前会切换到配置的目录中
command=sh -c "bin/grafana-server -config conf/grafana.ini" ; 我们要执行的命令
stderr_logfile=/var/log/supervisor/grafana.err ;错误日志文件
stdout_logfile=/var/log/supervisor/grafana.log ;标准输出日志文件,通过该文件查看grafana运行日志
stdout_logfile_maxbytes=10MB ; 标准输出日志文件多大滚动一次
stdout_logfile_backups=10 ; 标准输出日志文件最多备份多少个
user=root ; 以什么用户启动
autostart=true ; 是否在supervisord启动时，直接就启动应用
autorestart=true ; crash 后是否自动重启
startsecs=10 ;应用进程启动多少秒之后，此时状态如果是running状态，就认为是成功
startretries=3 ; 当进程启动失败后，最大尝试启动的次数, 如果超过指定次数，应用会被标记为 Fail状态
stopasgroup=true ; 是否停止由应用本身创建的子进程，此选项接受的停止信号是stop信号
killasgroup=true ; 是否停止由应用本身创建的子进程,此选项接受的停止信号是SIGKILL信号
redirect_stderr=false ; 如果是true，stderr的日志会被写入stdout日志文件中

启动进程

# 读取配置文件 
supervisorctl reread 
# 更新启动Prometheus 
supervisorctl update grafana
# 查看启动状态,如果一切ok，将看到如下图信息 
supervisorctl status grafana
# 如果想停止grafana 
supervisorctl stop grafana
# 如果想再次启动 
supervisorctl start grafana
# 注意一旦你修改了配置文件内容，一定要先reread，然后update 就可以了

8.3 grafana添加prometheus源

1）登录prometheus，选择Add datasource

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Od7sIg5I-1600484613455)(采集和监控项目.assets/01_2.png)]

2) 会出现以下界面，然后选择Prometheus数据源

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zeyDow62-1600484613458)(采集和监控项目.assets/01_3.png)]

3）然后来到此页面，添加prometheus的地址

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-acw1KnGZ-1600484613462)(采集和监控项目.assets/01_4.png)]

至此Prometheus数据源已经成功添加, 点击Save&Test或Back返回即可

九、指标监控

9.1 监控Nginx QPS

经过上述Prometheus，Grafana的成功部署，我们接下来就开始使用我们他们，对我我们的采集流程进行监控。我们之前说过，本项目我们监控两个组件。第一，Nginx数据采集接口的请求监控第二， Flume的Channel的相关监控。此小节我们讲解Nginx数据采集监控

**1）**采集接口要监控的指标

--1. 数据采集接口的实时 QPS 
--2. 数据采集接口的各个状态码下的 QPS 
--3. 数据采集接口的 P99 延时

**2）**安装Nginx_lua_prometheus

--# 下载 
wget http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/soft/prometheus/nginx-lua-prometheus.tgz--# 解压到prometheus的家里
tar -xvzf nginx-lua-prometheus.tgz -C /usr/local/prometheus && rm -rf nginx-lua-prometheus.tgz

**3）**修改main-nginx.conf添加nginx lua 库

修改采集项目的主配置文件main-nginx.conf，将以下语句添加到配置文件中的http模块中

lua_package_path "/usr/local/prometheus/nginx-lua-prometheus/?.lua;;";

**4）**编写nginx metric采集接口配置

在 /opt/apps/collect-app/conf/vhost下, 维护配置文件metric.conf

[root@qianfeng01 vhost]# vim metric.conf

# metric.conf
lua_shared_dict prometheus_metrics 10M;
init_by_lua_block {-- 初始化Prometheusprometheus = require("prometheus").init("prometheus_metrics")-- 定义一个counter类型metric，记录http请求个数，metric的标签为主机 端口 请求路径 请求转态码http_requests_endpoint = prometheus:counter("nginx_http_requests_endpoint", "Number of HTTP requests_endpoint",{"host","port","endpoint", "status"})-- 定义一个histogram类型的metric，记录http 请求时间，metric 标签依然为 主机 端口 请求路径 请求转态码-- 这里我们使用默认的 5ms-10s 之间的20个bucket来记录请求时间分布http_request_time = prometheus:histogram("nginx_http_request_time","HTTP request time",{"host","port","endpoint", "status"})-- 定义一个gauge类型metric，记录nginx的连接数，标签为nginx的连接状态http_connections = prometheus:gauge("nginx_http_connections","Number of HTTP connections", {"state"})
}init_worker_by_lua 'prometheus:init_worker()';
log_by_lua_block {
-- 请求的主机名
local host = ngx.var.host
-- 请求的url路径
local endpoint = ngx.var.uri
-- 状态码
local status = ngx.var.status
-- 端口号
local port = ngx.var.server_port
-- 如果请求是一些静态文件，则统一归并为一类
if string.find(endpoint, "static") ~= nil or string.find(endpoint, ".js") ~= nil or string.find(endpoint, ".css") ~= nil or
string.find(endpoint, ".jpg") ~= nil or string.find(endpoint, ".html") ~= nil or string.find(endpoint, ".ico") ~= nil thenendpoint = "static"status = "static"
elseendpoint = ngx.var.uri
end-- 请求数的 metric
if endpoint ~= nil thenhttp_requests_endpoint:inc(1, {host,port,endpoint,status})
endlocal request_time = ngx.var.request_time-- 请求时间的 metric
if endpoint ~= nil and request_time~= nil thenhttp_request_time:observe(tonumber(request_time), {host,port,endpoint,status})
end
}server {
listen 9527;# 暴露metrics 接口给Prometheuslocation /metrics {content_by_lua_block {-- nginx 连接状态if ngx.var.connections_active ~= nil thenhttp_connections:set(ngx.var.connections_active, {"active"})http_connections:set(ngx.var.connections_reading,  {"reading"})http_connections:set(ngx.var.connections_waiting, {"waiting"})http_connections:set(ngx.var.connections_writing, {"writing"})endprometheus:collect()}}
}

**5）**加载metric接口配置

# 只需要测试主配置文件即可
openresty -p /opt/apps/collect-app/ -c conf/main-nginx.conf -t
# 如果一切OK，执行加载配置命令. 之前采集的服务我们已经启动nginx，如果未启动请先启动nginx
openresty -p /opt/apps/collect-app/ -c conf/main-nginx.conf  -s  reload

验证一下,执行如下命令请求我们配置好metrics接口，会看到类似如下metric信息，表示OK

curl localhost:9527/metrics 

**6）**metric接口配置到Prometheus

修改prometheus家里的配置文件prometheus.yml， 因为之前有默认配置文件，我们覆盖即可

vim /usr/local/prometheus/pormetheus.yml

# filename : prometheus.yml
# 全局配置
global:scrape_interval:     15s # 设置每15秒pull一次数据，默认是1min
# 每一个job的配置，
scrape_configs:# 默认的metric路径是 '/metrics'# scheme defaults to 'http'.# Prometheus 自己的metric- job_name: 'prometheus'static_configs:- targets: ['localhost:9090']- job_name: 'collect-app-nginx'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['localhost:9527']

执行如下命令，热加载Prometheus 配置

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

**7）**在Grafana上展示我们配置的数据指标

# 这里将我们需要的数据指标已经做成了Grafna支持的JSON配置文件，你只需要下载后，导入到Grafna就可以了
# 下载Json配置，然后传到windows上
wget http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/collect-monitor/config/collect-app-nginx.json
# 登录到Grafana，按图示操作

点击upload ，将下载的json文件，上传即可，上传之后即可在面板中看到如下结果

至此Nginx采集的监控我们就已经完毕了，同时Grafana是原始支持Dingding报警的，这个就留给大家自己去探索配置了。

9.2 监控Flume Metric

**1）**首先我们思考我们关注的Flume Metric信息

--1. channel的填充量
--2. sink的发送速率

**2）**我们先通过Supervisor管理启动Flume Agent的脚本

--注意：行为数据的flume采集方案前台线程管理已经完成，回顾文档的6.5.2小节

这里添加内容数据的采集方案前台线程管理

[root@qianfeng01 ~]# vim  /etc/supervisord.d/agent-b1001.conf

; 行为数据采集方案的 启动配置文件
[program:agent-b1001] ; 我们的应用配置格式为 program:我们应用名称(自己定义)
command=/opt/apps/collect-app/scripts/collect-app-http-flume-start.sh
stderr_logfile=/var/log/supervisor/agent-b1001.err ;错误日志文件
stdout_logfile=/var/log/supervisor/agent-b1001.log ;标准输出日志文件,我们通过该文件查看Prometheus运行日志stdout_logfile_maxbytes=10MB ; 标准输出日志文件多大滚动一次
stdout_logfile_backups=10 ; 标准输出日志文件最多备份多少个
user=root ; 以什么用户启动
autostart=true ; 是否在supervisord启动时，直接就启动应用
autorestart=true ; crash 后是否自动重启
startsecs=10 ;应用进程启动多少秒之后，此时状态如果是running状态，就认为是成功
startretries=3 ; 当进程启动失败后，最大尝试启动的次数, 如果超过指定次数，应用会被标记为Fail状态
stopasgroup=true ; 是否停止由应用本身创建的子进程，此选项接受的停止信号是stop信号
killasgroup=true ; 是否停止由应用本身创建的子进程,此选项接受的停止信号是SIGKILL信号
redirect_stderr=false ; 如果是true，stderr的日志会被写入stdout日志文件中

# 读取新的配置
supervisorctl reread
# 更新启动agent
supervisorctl update agent-b1001
# 查看启动状态
supervisorctl status
# 如果一切OK，你会找到如下信息

3) 然后使用supervisor管理内容数据的网络穿透前台进程

修改配置文件

[root@qianfeng01 scripts]# vim /etc/supervisord.d/article-frpc.conf注意，下面的--sd 和 -u的值换成你自己的

; 行为数据的网络穿透启动配置文件
[program:article-frpc] ; 我们的应用配置格式为 program:我们应用名称(自己定义)
command=/usr/local/frp/frpc http --sd michael1-article -l 9666 -u michael1stderr_logfile=/var/log/supervisor/article-frpc.err ;错误日志文件
stdout_logfile=/var/log/supervisor/article-frpc.log ;标准输出日志文件,我们通过该文件查看Prometheus运行日志stdout_logfile_maxbytes=10MB ; 标准输出日志文件多大滚动一次
stdout_logfile_backups=10 ; 标准输出日志文件最多备份多少个
user=root ; 以什么用户启动
autostart=true ; 是否在supervisord启动时，直接就启动应用
autorestart=true ; crash 后是否自动重启
startsecs=10 ;应用进程启动多少秒之后，此时状态如果是running状态，就认为是成功
startretries=3 ; 当进程启动失败后，最大尝试启动的次数, 如果超过指定次数，应用会被标记为Fail状态
stopasgroup=true ; 是否停止由应用本身创建的子进程，此选项接受的停止信号是stop信号
killasgroup=true ; 是否停止由应用本身创建的子进程,此选项接受的停止信号是SIGKILL信号
redirect_stderr=false ; 如果是true，stderr的日志会被写入stdout日志文件中

启动进程

# 读取配置文件 
supervisorctl reread 
# 更新启动Prometheus 
supervisorctl update article-frpc
# 查看启动状态
supervisorctl status article-frpc
# 如果想停止grafana 
supervisorctl stop article-frpc
# 如果想再次启动 
supervisorctl start article-frpc
# 注意一旦你修改了配置文件内容，一定要先reread，然后 update 就可以了

**4）**使用插件flume_exporter收集数据

我们通过flume_exporter这个插件, 来通过flume的http metric接口进行收集数据，从而转为Prometheus需要的数据格式并提供Api供prometheus pull数据. 这里有两点注意

1. flume提供的http metric,就是我们启动agent时，配置的监听端口，即-Dflume.monitoring.port的值，比如31001和310022. 我们通过直接使用开源的flume expoter，源码查看https://github.com/woozhijun/flume_exporter注意：这里直接下载我们编译好的使用即可

# 下载配置 flume_exporter
mkdir -p /usr/local/flume-exporter && cd /usr/local/flume-exporter
wget http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/soft/flume-exporter/flume_exporter
wget http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/soft/flume-exporter/config.yaml
wget http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/soft/flume-exporter/metrics.yaml
#修改权限
chmod u+x flume_exporter

查看config.yaml文件，可知配置了flume的监控指标接口31001和31002

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jzKgVpet-1600485192275)(%E9%87%87%E9%9B%86%E5%92%8C%E7%9B%91%E6%8E%A7%E9%A1%B9%E7%9B%AE.assets/image-20200918165118951.png)]

使用supervisor来管理flume_exporter这个前台进程

[root@qianfeng01 ~]# vim /etc/supervisord.d/flume-exporter.conf

; flume-exporter 配置
[program:flume-exporter] ; 我们的应用配置格式为 program:我们应用名称(自己定义)
directory=/usr/local/flume-exporter ; 运行程序前会切换到配置的目录中
command=sh -c "./flume_exporter --config-file='config.yaml' --metric-file='metrics.yaml' --log-level='debug'" ; 我们要执行的命令
stderr_logfile=/var/log/supervisor/flume-exporter.err   ;错误日志文件
stdout_logfile=/var/log/supervisor/flume-exporter.log ;标准输出日志文件，我们通过该文件查看agent运行日志
stdout_logfile_maxbytes=10MB  ; 标准输出日志文件多大滚动一次
stdout_logfile_backups=10 ; 标准输出日志文件最多备份多少个
user=root       ; 以什么用户启动
autostart=true ; 是否在supervisord启动时，直接就启动应用
autorestart=true ; crash 后是否自动重启
startsecs=10    ;应用进程启动多少秒之后，此时状态如果是running状态，就认为是成功
startretries=3 ; 当进程启动失败后，最大尝试启动的次数, 如果超过指定次数，应用会被标记为Fail状态
stopasgroup=true ; 是否停止由应用本身创建的子进程，此选项接受的停止信号是stop信号
killasgroup=true ; 是否停止由应用本身创建的子进程,此选项接受的停止信号是SIGKILL信号
redirect_stderr=true ; 如果是true，stderr的日志会被写入stdout日志文件中

启动flume-exporter

[root@qianfeng01 ~]# supervisorctl reread 
[root@qianfeng01 ~]# supervisorctl udpate flume-exporter
[root@qianfeng01 ~]# supervisorctl status

注意：自身提供http://0.0.0.0:9360/metrics 接口，供Prometheus Pull数据

**5）**配置lume-exproter 接口配置到Prometheus

将flume-exproter接口配置到Prometheus，这个之前已经给大家列出了Prometheus的配置文件，只需要在添加一个job即可

# 在 /opt/soft/prometheus/prom/prometheus.yml 配置文件中添加如下job，注意yaml格式- job_name: 'flume-exporter'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['localhost:9360']

# 执行如下命令，热加载Prometheus 配置
curl -X POST  http://localhost:9090/-/reload

**6）**在Grafana上配置flume metric 监控

这次我们直接使用Grafana提供的第三方Dashboard ID即可dashboard 链接 ，从连接中我们可知，此ID是 10736 我们直接导入这个ID到Grafana

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BgAJhcec-1600485192279)(%E9%87%87%E9%9B%86%E5%92%8C%E7%9B%91%E6%8E%A7%E9%A1%B9%E7%9B%AE.assets/2020-05-11-161901.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iSmkB7QS-1600485192280)(%E9%87%87%E9%9B%86%E5%92%8C%E7%9B%91%E6%8E%A7%E9%A1%B9%E7%9B%AE.assets/2020-05-11-162018.png)]

点击import后，如果flume agent此时有数据投递，你会看到如图结果

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-q0cF7wL1-1600485192282)(%E9%87%87%E9%9B%86%E5%92%8C%E7%9B%91%E6%8E%A7%E9%A1%B9%E7%9B%AE.assets/2020-05-21-094518.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-LBWyP4RU-1600485192283)(%E9%87%87%E9%9B%86%E5%92%8C%E7%9B%91%E6%8E%A7%E9%A1%B9%E7%9B%AE.assets/2020-05-12-091212.png)]

至此我们的监控就部署完毕

9.3 报警说明

我们的之前说过对于报警，Grafana本身就支持Dingding等多种接口，可以在Grafana上直接配置触发到条件直接发送报警消息，但是我们一般并不直接这样做，通常我们会封装一个数据报警的模块，用来汇集业务中的各种组件报警信息，再友报警组件本身发送消息到Dingding或者其他IM。 同时我们的报警组件提供WebHook出来，解析各类开源组件的消息，比如Grafana也是支持配置WebHook的. 这样做的目的是更为灵活方便的管理报警信息。本项目中不再开发报警中间件，你了解是如何做的即可. 下图我展示了一个钉钉接受到Grafna实时报警的情形

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ld1Ps7V2-1600485192285)(%E9%87%87%E9%9B%86%E5%92%8C%E7%9B%91%E6%8E%A7%E9%A1%B9%E7%9B%AE.assets/2020-05-12-094119.png)]