[Hyperf] 在 Hyperf 框架中使用 prometheus + grafana 部署基本的監控

marun發表於2020-03-05

參考： hyperf利用prometheus接入服務監控,使用grafana實現資料的實時監控顯示
 hyperf文件

本文章記錄本人的第一次部署所踩的坑，未深入瞭解prometheus 和grafana 如有不當的地方請指正，謝謝！

version: '2'
networks:
  monitor:
    driver: bridge

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    hostname: prometheus
    restart: always
    volumes:
        # 將你的prometheus.yml檔案放在當前檔案同級下，或自定義
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      #- /home/prometheus/node_down.yml:/etc/prometheus/node_down.yml
    ports:
      - "9090:9090"
    networks:
      monitor:
        ipv4_address: 172.18.0.3

  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    hostname: grafana
    restart: always
    volumes:
    # 建立 etc目錄，data目錄儲存grafana的資料
    - ./etc:/etc/grafana
    - ./data:/var/lib/grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    networks:
      monitor:
        ipv4_address: 172.18.0.4

  node-exporter:
    image: prom/node-exporter
    container_name: node-exporter
    hostname: node-exporter
    restart: always
    ports:
      - "9100:9100"
    networks:
      monitor:
        ipv4_address: 172.18.0.2

注意：為了避免每次docker-compose 啟動之後 ip會發生變化，我這裡配置了固定IP，請根據個人實際情況配置，或參閱docker相關文件

使用命令docker-compose up啟動容器

因為對 prometheus的不瞭解，我直接使用hyperf預設配置

引入元件 composer require hyperf/metric
釋出預設配置檔案 php bin/hyperf.php vendor:publish hyperf/metric
在config/autoload/dependencies.php中新增對應的Redis儲存
```
return [
  \Prometheus\Storage\Adapter::class => \Hyperf\Metric\Adapter\Prometheus\RedisStorageFactory::class,
];
```
在上面的第一篇文章中，老哥說使用swoole_table更高效，我還不知道如何使用，有興趣的老哥可以自己研究一下。

增加中介軟體
在config/autoload/middlewares.php檔案中增加對應的中介軟體

return [
  'http' => [
      \Hyperf\Metric\Middleware\MetricMiddleware::class,
  ],
];

新增 metrics路由

Router::get('/metrics', function(){
  $registry = Hyperf\Utils\ApplicationContext::getContainer()->get(Prometheus\CollectorRegistry::class);
  $renderer = new Prometheus\RenderTextFormat();
  return $renderer->render($registry->getMetricFamilySamples());
});

這樣對專案的配置就完成了

在 prometheus.yml檔案中增加對應的配置

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: ['localhost:9090']

  - job_name: 'node'

     # 注意這裡的IP需要填寫 node-exporter 容器的ip  
    static_configs:
    - targets: ['172.18.0.2:9100']


  - job_name: 'skeleton'
    # 這裡填寫的是宿主機的ip
    static_configs:
    - targets: ['10.0.75.1:9502']