【00】结构原理 微服务中的监控分根据作用领域分为三大类，Logging，Tracing，Metrics。 * Logging - 用于记录离散的事件。 例如，应用程序的调试信息或错误信息。它是我们诊断问题的依据。比如我们说的ELK就是基于Logging。 * Metrics - 用于记录可聚合的数据。 例如，队列的当前深度可被定义为一个度量值，在元素入队或出队时被更新；HTTP 请求个数可被定义为一个计数器，新请求到来时进行累。prometheus专注于Metrics领域。 * Tracing - 用于记录请求范围内的信息。 例如，一次远程方法调用的执行过程和耗时。它是我们排查系统性能问题的利器。最常用的有Skywalking，ping-point，zipkin。 Prometheus： Prometheus(中文名:普罗米修斯)是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB). Prometheus使用Go语言开发, 是Google BorgMon监控系统的开源版本。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。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter，目前开发常用的组件大部分都有exporter可以直接使用, 比如Nginx、MySQL、Linux系统信息、Mongo、ES等 exporter： prometheus可以理解为一个数据库+数据抓取工具, 工具从各处抓来统一的数据, 放入prometheus这一个时间序列数据库中. 那如何保证各处的数据格式是统一的呢?就是通过这个exporter. Exporter是一类数据采集组件的总称. Exporter负责从目标处搜集数据, 并将其转化为Prometheus支持的格式, 它开放了一个http接口(以便Prometheus来抓取数据). 与传统的数据采集组件不同的是, Exporter并不向中央服务器发送数据, 而是等待中央服务器(如Prometheus等)主动前来抓取(即连接方式是prometheus连接各个exporter)。 https://github.com/prometheus 有很多写好的exporter,可以直接下载使用。 Grafana： Grafana是一个图形化工具, 它可以从很多种数据源(例如Prometheus)中读取数据信息, 使用很漂亮的图表来展示数据, 并且有很多开源的dashborad可以使用,可以快速地搭建起一个非常精美的监控平台。它与Prometheus的关系就类似于Kibana与ElasticSearch。 Dashboards | Grafana Labs 是对应exporter匹配的监控模板，也可以直接导入使用[数据源选择prometheus然后模糊搜索rabbitmq等复制模板id10863]。 数据模型： metric名字和标签集合确定一个唯一的时间序列： metric_name [   "{" label_name "=" `"` label_value `"` { "," label_name "=" `"` label_value `"` } [ "," ] "}"] value [ timestamp ] 一条完整的数据： # HELP http_requests_total The total number of HTTP requests. # TYPE http_requests_total counter http_requests_total{method="post",code="200"} 1027 1395066363000 http_requests_total{method="post",code="400"}    3 1395066363000 数据类型： Counter Counter用于累计值，例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。一直增加，不会减少。重启进程后，会被重置。例如：http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100，10秒后抓取http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100。 Gauge Gauge常规数值，例如 温度变化、内存使用变化。可变大，可变小。重启进程后，会被重置。例如： memory_usage_bytes{host=”master-01″} 100 < 抓取值、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 30、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 50、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 80 < 抓取值。 Histogram Histogram（直方图）可以理解为柱状图的意思，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组，提供count和sum全部值的功能。例如：{小于10=5次，小于20=1次，小于30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值。 Summary Summary和Histogram十分相似，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。例如：count=7次，sum=7次的值求值。它提供一个quantiles的功能，可以按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。 【01】Prometheus 镜像： docker pull prom/prometheus 配置文件： 注，后续需要链接的exporter都在这里配置。一些基本项： global[全局配置] alerting[告警配置] rule_files[告警规则] scrape_congigs[抓取数据源traget,每个traget用job_name命名,又分为静态配置和服务发现] /root/prometheus/prometheus.yml： global:   scrape_interval:     10s   evaluation_interval: 20s scrape_configs:   - job_name: prometheus     static_configs:       - targets: ['192.168.230.129:9090']         labels:           instance: prometheus 这里仅配置了抓取prometheus自己状态[填写prometheus自己所在ip]的默认job_name。 容器： #临时关闭selinux setenforce 0 #启动容器 docker run -p 9090:9090 --name=prometheus --restart=always  -v /root/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml -d prom/prometheus 日志： 查看web： http://192.168.230.129:9090/ 选择Status->Tragets查看抓取数据源： 【02】Grafana 镜像： GitHub - WangHL0927/grafana-chinese: grafana中文版本 一个可用的汉化版本，仅替换了前端资源。 docker pull w958660278/grafana-cn:latest-dev 容器： docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana w958660278/grafana-cn:latest-dev 前端： http://192.168.230.129:3000/login 默认账户admin/admin，设置prometheus的地址即可。然后导入Prometheus Status仪表盘，就可以查看了。