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AspNet Core 下利用普羅米修斯+Grafana構建Metrics和服務器性能的監控

概述

Prometheus是一套開源的監控&報警&時間序列資料庫的組合,起始是由SoundCloud公司開發的。該專案有非常活躍的社區和開發人員,目前是獨立的開源專案,現在最常見的Kubernetes容器管理系統中,通常也會搭配Prometheus進行監控。

prometheus大多陣列件都是用Go編寫的,他們可以非常輕鬆的基於二進制檔案部署和構建

Prometheus的主要特點

  • 自定義多維資料模型(時序列資料由metric名和一組key/value標簽組成)
  • 內置PromQL是一種靈活的多維度查詢語言
  • 不依賴分佈式儲存; 支持單個服務器節點自治工作
  • 基於HTTP的pull方式採集時序資料
  • 可以通過push gateway進行時序列資料推送(pushing)
  • 可以通過服務發現或者靜態配置去獲取要採集的標的服務器
  • 內置簡單實用的可視化圖表及儀錶盤

組件

  • (Prometheus server)最主要的就是Prometheus Server,它用來收集和儲存時序資料

  • (client libraries) 客戶端用來檢測被監控的應用程式代碼

  • (push gateway) 支持瞬時的網關推送處理

  • (*. exporters)包括對 HAProxy, StatsD, Graphite等的額外支持

  • (alertmanager)監控預警管理、以及各種工具

  • 大量的支持工具

結構圖

適用場景

Prometheus能夠更好的記錄數字型別的時序資料,它既可用於對服務器自身性能引數的監視,也適用於高度動態的面向各個服務的監視。在微服務的場景中,它對多維資料收集和查詢的支持有很特殊的優勢。

為可靠性而設計的Prometheus可以讓您在宕機的時候快速診斷分析問題。每個Prometheus服務器都是獨立的,不依賴於網絡儲存或其他遠程服務,當基礎結構的其他部分損壞時,您可以依賴它,並且不需要設置更多額外的基礎結構來使用它。

不適用場景

Prometheus非常重視可靠性,即使在發生故障的情況下,你也可以查看有關係統中的可用統計信息,但是如果你需要百分之百精準統計(如:每次賬單請求信息)對Prometheus而言是不適用的,因為收集的資料可能不夠詳細和完整。在這種情況下,最好使用其他系統來收集和分析資料,並使用Prometheus進行其餘額外的監視。

安裝node_exporter,系統性能指數收集(收集系統性能情況)

node_exporter 主要用於系統監控, 用 Golang 編寫,其預設是9100端口,可以通過/metrics訪問

下載檔案

cd /tmp
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.17.0/node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz

解壓並複製node_exporter應用程式到/usr/local/bin

tar xvf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
sudo cp node_exporter-0.17.0.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin
sudo chown node_exporter:node_exporter /usr/local/bin/node_exporter

清理下載的檔案和解壓的檔案夾

rm -rf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz node_exporter-0.17.0.linux-amd64

添加自啟動服務

添加服務配置檔案

sudo vim /etc/systemd/system/node_exporter.service

寫入配置內容

[Unit]
Description=Node Exporter
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=node_exporter
Group=node_exporter
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter

[Install]
WantedBy=multi-user.target

node_exporter收集性能點的配置

預設node_exporter會啟動一些收集器,你也可以通過服務配置檔案進行配置

比如:

ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter –collectors.enabled meminfo,hwmon,entropy

啟動服務並配置自啟動

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable node_exporter
sudo systemctl start node_exporter
sudo systemctl status node_exporter

prometheus的安裝

添加prometheus專用的用戶名

sudo useradd –no-create-home –shell /usr/sbin/nologin prometheus
sudo useradd –no-create-home –shell /bin/false node_exporter

添加prometheus的目錄

sudo mkdir /etc/prometheus
sudo mkdir /var/lib/prometheus

檔案夾授權

sudo chown prometheus:prometheus /etc/prometheus
sudo chown prometheus:prometheus /var/lib/prometheus

下載並解壓prometheus

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.8.0/prometheus-2.8.0.linux-amd64.tar.gz
tar xfz prometheus-2.8.0.linux-amd64.tar.gz
cd cd prometheus-2.8.0.linux-amd64

拷貝可執行檔案到/usr/local/bin

sudo cp ./prometheus /usr/local/bin/
sudo cp ./promtool /usr/local/bin/

授予檔案權限

sudo chown prometheus:prometheus /usr/local/bin/prometheus
sudo chown prometheus:prometheus /usr/local/bin/promtool

拷貝目錄

sudo cp -r ./console_libraries /etc/prometheus
sudo cp -r ./consoles /etc/prometheus

授權檔案夾

sudo chown -R prometheus:prometheus /etc/prometheus/consoles
sudo chown -R prometheus:prometheus /etc/prometheus/console_libraries

清理無用的下載檔案和解壓的檔案夾

cd .. && rm -rf prometheus-*

創建Prometheus配置檔案

sudo vim /etc/prometheus/prometheus.yml
註意YML配置檔案的縮進

global:
 scrape_interval:     15s
 evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
 - job_name: 'prometheus'
   static_configs:
   - targets: ['localhost:9090']
 - job_name: 'node_exporter'
   scrape_interval: 5s
   static_configs:
   - targets: ['localhost:9100']

配置所有者

sudo chown prometheus:prometheus /etc/prometheus/prometheus.yml

啟動prometheus

sudo -u prometheus /usr/local/bin/prometheus –config.file /etc/prometheus/prometheus.yml –storage.tsdb.path /var/lib/prometheus/ –web.console.templates=/etc/prometheus/consoles –web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries

檢測

http://服務器ip:9090

配置自啟動

sudo vim /etc/systemd/system/prometheus.service

[Unit]
  Description=Prometheus Monitoring
  Wants=network-online.target
  After=network-online.target

[Service]
  User=prometheus
  Group=prometheus
  Type=simple
  ExecStart=/usr/local/bin/prometheus \
  --config.file /etc/prometheus/prometheus.yml \
  --storage.tsdb.path /var/lib/prometheus/ \
  --web.console.templates=/etc/prometheus/consoles \
  --web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries
  ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

[Install]
  WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable prometheus
sudo systemctl start prometheus
sudo systemctl status prometheus

配置安裝Grafna

cd /tmp
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.0.1-1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall grafana-6.0.1-1.x86_64.rpm

配置自啟動

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl enable grafana-server && sudo systemctl start grafana-server

登錄

啟動grafana後可以通過 http://ip:3000登錄

初始用戶名和密碼都是 admin
初次登錄後會要求修改密碼

配置資料源到之前的Prometheus

選擇Prometheus資料源

配置儀錶盤

安裝餅圖插件

grafana-cli plugins install grafana-piechart-panel

匯入儀錶樣本

樣本來源,打開瀏覽器打開如下地址並記錄id

https://grafana.com/dashboards/8919

選擇Import

然後輸入之前記錄的id

選擇prometheus的資料源,之後打開dashboard就可以看到漂亮的儀錶盤了

AspNet Core App Metrics的監控配置

nuget安裝包

App.Metrics.Formatters.Prometheus
App.Metrics.AspNetCore

修改program.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Net;
using System.Threading.Tasks;
using App.Metrics;
using App.Metrics.AspNetCore;
using App.Metrics.Formatters;
using App.Metrics.Formatters.Prometheus;
using Microsoft.AspNetCore;
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Logging;

namespace PrometheusAppMetricsDemo
{
    public static class Program
    {
        public static IMetricsRoot Metrics { get; set; }

        public static IWebHost BuildWebHost(string[] args)
        {
            Metrics = AppMetrics.CreateDefaultBuilder()
                .OutputMetrics.AsPrometheusPlainText()
                .OutputMetrics.AsPrometheusProtobuf()
                .Build();

            return WebHost.CreateDefaultBuilder(args)
                .ConfigureMetrics(Metrics)
                .UseMetrics(
                    options =>
                    {
                        options.EndpointOptions = endpointsOptions =>
                        {
                            endpointsOptions.MetricsTextEndpointOutputFormatter = Metrics.OutputMetricsFormatters
                                .GetType();
                            endpointsOptions.MetricsEndpointOutputFormatter = Metrics.OutputMetricsFormatters
                                .GetType();
                        };
                    })
                .UseKestrel(options => options.Listen(IPAddress.Any, 5000))
                .UseStartup()
                .Build();
        }

        public static void Main(string[] args)
        {
            BuildWebHost(args).Run();
        }
    }
}

配置prometheus的job

global:
 scrape_interval:     15s
 evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
 - job_name: 'prometheus'
   static_configs:
   - targets: ['localhost:9090']
 - job_name: 'node_exporter'
   scrape_interval: 5s
   static_configs:
   - targets: ['localhost:9100']
 - job_name: 'netcoreprometheus'
   scrape_interval: 5s
   scheme: https
   tls_config:
    insecure_skip_verify: true
   metrics_path: /metrics-text
   static_configs:
   - targets: ['{demo_ip}:{demoport}']

為什麼是metrics-text 參見appmetrics官方解釋
/metrics-text will return metrics in Prometheus plain text format and /> metrics in Prometheus protobuf format.

重啟prometheus

sudo systemctl restart prometheus
sudo systemctl status prometheus

配置Grafana儀錶盤

直接可以用的儀錶盤地址:

按之前配置的方式配置完成後,就可以看到grafana正常的從prometheus收集資料並展示了

原文地址:

https://www.cnblogs.com/linkanyway/p/Configure-a-Prometheus-Monitoring-Server-with-a-Gr.html

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