Prometheus+Grafana+Alertmanager實現告警推送教程 ----- 圖文詳解

虛無境發表於2020-12-01

前言

本文主要介紹的是Prometheus採集資料，通過Grafana加上PromQL語句實現資料視覺化以及通過Alertmanage實現告警推送功能。溫馨提示，本篇文章特長，2w多的文字加上幾十張圖片，建議收藏觀看。

Prometheus 介紹

Prometheus 是一套開源的系統監控報警框架。它啟發於 Google 的 borgmon 監控系統，由工作在 SoundCloud 的 google 前員工在 2012 年建立，作為社群開源專案進行開發，並於 2015 年正式釋出。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成為受歡迎度僅次於 Kubernetes 的專案。

作為新一代的監控框架，Prometheus 具有以下特點：

強大的多維度資料模型：時間序列資料通過 metric 名和鍵值對來區分。所有的 metrics 都可以設定任意的多維標籤。
資料模型更隨意，不需要刻意設定為以點分隔的字串。可以對資料模型進行聚合，切割和切片操作。
支援雙精度浮點型別，標籤可以設為全unicode。靈活而強大的查詢語句（PromQL）：在同一個查詢語句，可以對多個 metrics進行乘法、加法、連線、取分數位等操作。
易於管理： Prometheus server是一個單獨的二進位制檔案，可直接在本地工作，不依賴於分散式儲存。高效：平均每個取樣點僅佔 3.5 bytes，且一個 Prometheus server 可以處理數百萬的 metrics。使用 pull模式採集時間序列資料，這樣不僅有利於本機測試而且可以避免有問題的伺服器推送壞的 metrics。可以採用 push gateway 的方式把時間序列資料推送至 Prometheus server 端。可以通過服務發現或者靜態配置去獲取監控的 targets。
有多種視覺化圖形介面。易於伸縮。需要指出的是，由於資料採集可能會有丟失，所以 Prometheus 不適用對採集資料要 100%
準確的情形。但如果用於記錄時間序列資料，Prometheus 具有很大的查詢優勢，此外，Prometheus 適用於微服務的體系架構。

示例圖:
在這裡插入圖片描述

Prometheus的適用場景

在選擇Prometheus作為監控工具前，要明確它的適用範圍，以及不適用的場景。
Prometheus在記錄純數值時間序列方面表現非常好。它既適用於以伺服器為中心的監控，也適用於高動態的面向服務架構的監控。
在微服務的監控上，Prometheus對多維度資料採集及查詢的支援也是特殊的優勢。
Prometheus更強調可靠性，即使在故障的情況下也能檢視系統的統計資訊。權衡利弊，以可能丟失少量資料為代價確保整個系統的可用性。因此，它不適用於對資料準確率要求100%的系統，比如實時計費系統（涉及到錢）。

Prometheus核心元件介紹

Prometheus Server:

Prometheus Server是Prometheus元件中的核心部分，負責實現對監控資料的獲取，儲存以及查詢。 Prometheus Server可以通過靜態配置管理監控目標，也可以配合使用Service Discovery的方式動態管理監控目標，並從這些監控目標中獲取資料。其次Prometheus Server需要對採集到的監控資料進行儲存，Prometheus Server本身就是一個時序資料庫，將採集到的監控資料按照時間序列的方式儲存在本地磁碟當中。最後Prometheus Server對外提供了自定義的PromQL語言，實現對資料的查詢以及分析。 Prometheus Server內建的Express Browser UI，通過這個UI可以直接通過PromQL實現資料的查詢以及視覺化。 Prometheus Server的聯邦叢集能力可以使其從其他的Prometheus Server例項中獲取資料，因此在大規模監控的情況下，可以通過聯邦叢集以及功能分割槽的方式對Prometheus Server進行擴充套件。

Exporters:

Exporter將監控資料採集的端點通過HTTP服務的形式暴露給Prometheus Server，Prometheus
Server通過訪問該Exporter提供的Endpoint端點，即可獲取到需要採集的監控資料。一般來說可以將Exporter分為2類：
直接採集：這一類Exporter直接內建了對Prometheus監控的支援，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接內建了用於向Prometheus暴露監控資料的端點。
間接採集：間接採集，原有監控目標並不直接支援Prometheus，因此我們需要通過Prometheus提供的Client Library編寫該監控目標的監控採集程式。例如： Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等。

PushGateway:

在Prometheus Server中支援基於PromQL建立告警規則，如果滿足PromQL定義的規則，則會產生一條告警，而告警的後續處理流程則由AlertManager進行管理。在AlertManager中我們可以與郵件，Slack等等內建的通知方式進行整合，也可以通過Webhook自定義告警處理方式。

Service Discovery:

服務發現在Prometheus中是特別重要的一個部分，基於Pull模型的抓取方式，需要在Prometheus中配置大量的抓取節點資訊才可以進行資料收集。有了服務發現後，使用者通過服務發現和註冊的工具對成百上千的節點進行服務註冊，並最終將註冊中心的地址配置在Prometheus的配置檔案中，大大簡化了配置檔案的複雜程度，
也可以更好的管理各種服務。在眾多雲平臺中（AWS,OpenStack），Prometheus可以
通過平臺自身的API直接自動發現執行於平臺上的各種服務，並抓取他們的資訊Kubernetes掌握並管理著所有的容器以及服務資訊，那此時Prometheus只需要與Kubernetes打交道就可以找到所有需要監控的容器以及服務物件.

Consul（官方推薦）等服務發現註冊軟體

通過DNS進行服務發現

通過靜態配置檔案（在服務節點規模不大的情況下）

Prometheus UI

Prometheus UI是Prometheus內建的一個視覺化管理介面，通過Prometheus UI使用者能夠輕鬆的瞭解Prometheus當前的配置，監控任務執行狀態等。通過Graph皮膚，使用者還能直接使用PromQL實時查詢監控資料。訪問ServerIP:9090/graph開啟WEB頁面，通過PromQL可以查詢資料，可以進行基礎的資料展示。
在這裡插入圖片描述

如下所示，查詢主機負載變化情況，可以使用關鍵字node_load1可以查詢出Prometheus採集到的主機負載的樣本資料，這些樣本資料按照時間先後順序展示，形成了主機負載隨時間變化的趨勢圖表：
在這裡插入圖片描述

Grafana介紹

Grafana是一個跨平臺的開源的度量分析和視覺化工具，可以通過將採集的資料查詢然後視覺化的展示。Grafana提供了對prometheus的友好支援，各種工具幫助你構建更加炫酷的資料視覺化。

Grafana特點

視覺化：快速和靈活的客戶端圖形具有多種選項。皮膚外掛為許多不同的方式視覺化指標和日誌。
報警：視覺化地為最重要的指標定義警報規則。Grafana將持續評估它們，併傳送通知。
通知：警報更改狀態時，它會發出通知。接收電子郵件通知。
動態儀表盤：使用模板變數建立動態和可重用的儀表板，這些模板變數作為下拉選單出現在儀表板頂部。
混合資料來源：在同一個圖中混合不同的資料來源!可以根據每個查詢指定資料來源。這甚至適用於自定義資料來源。
註釋：註釋來自不同資料來源圖表。將滑鼠懸停在事件上可以顯示完整的事件後設資料和標記。
過濾器：過濾器允許您動態建立新的鍵/值過濾器，這些過濾器將自動應用於使用該資料來源的所有查詢。

這裡我們使用上面Prometheus使用關鍵字node_load1來使用Grafana進行視覺化,點選側邊欄的加號圖示，然後單擊Dashboard點選建立，然後把剛剛Prometheus使用的查詢語句放到Metries,點選右上角的apply即可。

示例圖:
在這裡插入圖片描述

Grafana UI

上面的示例中我們通過prometheus+grafana通過PromQL進行了簡單的伺服器負載的監控視覺化。我們也可以通過第三方提供視覺化JSON檔案來幫助我們快速實現伺服器、Elasticsearch、MYSQL等等監控。這裡我們在grafana提供的第三方dashboards的地址https://grafana.com/grafana/dashboards來下載對應的json檔案然後匯入到grafana實現伺服器的監控。

監控伺服器的示例圖:
在這裡插入圖片描述
除了服務端的監控，可以監控應用服務。Prometheus 監控應用的方式非常簡單，只需要程式暴露了一個用於獲取當前監控樣本資料的 HTTP 訪問地址。這樣的一個程式稱為Exporter，Exporter 的例項稱為一個 Target 。Prometheus 通過輪訓的方式定時從這些 Target 中獲取監控資料樣本，對於應用來講，只需要暴露一個包含監控資料的 HTTP 訪問地址即可，當然提供的資料需要滿足一定的格式，這個格式就是 Metrics 格式: metric name>{=, ...} 。label name是標籤,label value是標籤的值。
在這裡插入圖片描述
grafana監控springboot應用實現效果圖：

Prometheus+Grafana+Alertmanager等安裝配置

Prometheus以及相關元件使用的是2.x版本，Grafana使用的是7.x版本。

下載地址推薦使用清華大學或華為的開源映象站。

下載地址:
https://prometheus.io/download/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/grafana/

Prometheus以及相關元件百度網盤地址：

連結：https://pan.baidu.com/s/1btErwq8EyAzG2-34lwGO4w
提取碼：4nlh

Prometheus安裝

1，檔案準備

將下載好的Prometheus檔案解壓

輸入

tar -zxvf prometheus-2.19.3.linux-amd64.tar.gz

然後移動到/opt/prometheus資料夾裡面，沒有該資料夾則建立

2，配置修改

在prometheus-2.19.3.linux-amd64資料夾目錄下找到prometheus.yml配置檔案並更改

prometheus.yml檔案配置如下:

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
       - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.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: ['192.168.8.181:9090']

3，prometheus 啟動

在/opt/prometheus/prometheus-2.19.3.linux-amd64的目錄下輸入:

nohup ./prometheus   >/dev/null   2>&1 &

啟動成功之後，在瀏覽器上輸入 ip+9090可以檢視相關資訊。

在這裡插入圖片描述

Grafana安裝

1，檔案準備

將下載下來的grafana-7.1.1-1.x86_64.rpm的檔案通過apm方式安裝
輸入:

 rpm -ivh grafana-7.1.1-1.x86_64.rpm

進行安裝
如果出現如下錯誤:

error: Failed dependencies:
urw-fonts is needed by grafana-6.1.4-1.x86_64

一個依賴包沒有安裝，需要先安裝這個依賴包，然後再安裝grafana

# yum install -y urw-fonts

2，grafana 啟動

root使用者下啟動

輸入:

sudo /bin/systemctl start grafana-server.service

啟動成功之後，在瀏覽器上輸入 ip+3000可以檢視相關資訊

在這裡插入圖片描述

Alertmanager安裝

1，檔案準備

將下載好的Alertmanager檔案解壓

輸入

tar -zxvf alertmanager-0.21.0.linux-386.tar.gz

然後移動到/opt/prometheus資料夾裡面，沒有該資料夾則建立

2，alertmanager啟動

root使用者下啟動

輸入:

nohup ./alertmanager   >/dev/null   2>&1 &

啟動成功之後，在瀏覽器上輸入 ip+9093可以檢視相關資訊

示例圖:
在這裡插入圖片描述

Pushgateway 安裝

1，檔案準備

將下載好的pushgateway檔案解壓

輸入
tar -zxvf pushgateway-1.2.0.linux-amd64.tar.gz
然後移動到/opt/prometheus資料夾裡面，沒有該資料夾則建立

2，啟動

root使用者下啟動

輸入:

nohup ./pushgateway   >/dev/null   2>&1 &

啟動成功之後，在瀏覽器上輸入 ip+9091可以檢視相關資訊

在這裡插入圖片描述

5，Node_export安裝

1，檔案準備

將下載好的Node_export檔案解壓

輸入

tar -zxvf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz

然後移動到/opt/prometheus資料夾裡面，沒有該資料夾則建立

2，啟動

root使用者下啟動

輸入:

nohup ./consul_exporter   >/dev/null   2>&1 &

啟動成功之後，在瀏覽器上輸入 ip+9100可以檢視相關資訊

在這裡插入圖片描述

Prometheus使用教程

Prometheus介面地址: ip+9090。
這裡我就使用圖片加上註釋來進行講解。

1，基本使用

1>,Prometheus主介面說明

在這裡插入圖片描述

2>,Graph使用示例

在這裡插入圖片描述

3>,檢視執行資訊

在這裡插入圖片描述

4>,檢視命令標記值

在這裡插入圖片描述

5>,檢視配置資訊

在這裡插入圖片描述

6,>檢視整合的元件

整合的元件需要下載對應export服務並啟動執行，並且在prometheus的配置中進行新增！

在這裡插入圖片描述

7>,檢視服務發現

在這裡插入圖片描述

8>,檢視告警規則

first_rules.yml的配置。

在這裡插入圖片描述

9>,檢視是否觸發告警

在這裡插入圖片描述

Grafana使用

Grafanf 介面地址: ip+3000
初始賬號密碼: admin, admin
這裡我依舊用圖片加註釋來進行講解，想必這樣會更容易理解吧。。。

1>,主介面資訊

在這裡插入圖片描述

2>,建立儀表盤監控實現

1.新增資料來源

在這裡插入圖片描述

在這裡插入圖片描述
2.選擇prometheus

3.點選建立儀表盤

在這裡插入圖片描述

4.點選建立

在這裡插入圖片描述

5.輸入node_load1表示語句，填寫相關資訊，點選apply完成，並將名稱儲存為Test
在這裡插入圖片描述

6.點選搜尋Test，點選就可以檢視

在這裡插入圖片描述

3>,使用第三方儀表盤監控實現

注:需提前新增好資料來源。

1.點選左上角的加號，點選import

在這裡插入圖片描述

線上模式
地址:https://grafana.com/grafana/dashboards

在這裡插入圖片描述

離線模式

在這裡插入圖片描述

監控示例:

在這裡插入圖片描述

監控告警實現

監控告警實現需要依賴 Alertmanager，已經相關的元件，比如上述例項中的監控伺服器應用的node_server元件。

郵件告警實現

需要安裝Alertmanager，這裡因為郵件傳送比較簡單，所以這裡我就直接貼配置了，其中帶有xxx字元的引數是需要根據情況進行更改的。下面的企業微信告警同理。
Alertmanagers服務的alertmanager.yml的配置如下:

global:
  resolve_timeout: 5m
  smtp_from: 'xxx@qq.com'
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'
  smtp_auth_username: 'xxx@qq.com'
  smtp_auth_password: 'xxx'
  smtp_require_tls: false
  smtp_hello: 'qq.com'
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 5s
  group_interval: 5s
  repeat_interval: 5m
  receiver: 'email'
receivers:
- name: 'email'
  email_configs:
  - to: 'xxx@qq.com'
    send_resolved: true
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

注: smtp_from、smtp_auth_username、to的郵箱可以填寫同一個，smtp_auth_password填寫鑑權碼，需要開啟POS3。

如果不知道怎麼開啟POS3，可以檢視我的這篇文章: https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/10945698.html

Prometheus服務的Prometheus.yml配置如下:

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets: 
      - '192.168.214.129:9093'
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
   - "/opt/prometheus/prometheus-2.19.3.linux-amd64/first_rules.yml"
  # - "second_rules.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: ['192.168.214.129:9090']

  - job_name: 'server'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.214.129:9100']

注：targets如果有多個配置的話，在後面加上其他服務的節點即可。alertmanagers最好寫伺服器的ip，不然可能會出現告警資料無法傳送的情況。

Error sending alert" err="Post \"http://alertmanager:9093/api/v1/alerts\": context deadline exceeded

配置了Prometheus.yml之後，我們還需要配置告警的規則，也就是觸發條件，達到條件之後就進行觸發。我們新建一個first_rules.yml，用於檢測伺服器掛掉的時候進行傳送訊息

first_rules.yml告警配置:

注:job等於的服務名稱填寫Prometheus.yml配置對應的名稱，比如這裡設定的server對應Prometheus.yml配置的server。

groups:
- name: node
  rules:
  - alert: server_status
    expr: up{job="server"} == 0 
    for: 15s
    annotations:
      summary: "機器{{ $labels.instance }} 掛了"
      description: "報告.請立即檢視!"

依次啟動prometheus、altermanagers、node_server服務，檢視告警，然後停止node_export服務，等待一段時間在檢視。

在這裡插入圖片描述

企業微信告警實現

和上面的示例操作基本一致，主要是配置的區別。

1.在企業微信中建立一個應用，並得到secret、corp_id和agent_id配置。

在這裡插入圖片描述

在這裡插入圖片描述

2.然後修改alertmanager.yml配置，alertmanager.yml配置如下:

global:
  resolve_timeout: 5s
  wechat_api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/'
  wechat_api_secret: 'xxx'
  wechat_api_corp_id: 'xxx'
templates:
- '/opt/prometheus/alertmanager-0.21.0.linux-386/template/wechat.tmpl'
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 10s
  receiver: 'wechat'
receivers:
- name: 'wechat'
  wechat_configs:
  - send_resolved: true
    to_party: '2'
    agent_id: xxx
    corp_id: 'xxx'
    api_secret: 'xxx'
    api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/'
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

在這裡插入圖片描述

配置成功之後，操作和上述郵件傳送的一致，即可在企業微信看到如下資訊。

在這裡插入圖片描述

如果覺得上述的示例不好友好的話，我們也可以制定告警模板。

新增告警模板:

在alertmanagers的資料夾下建立一個template資料夾，然後在該資料夾建立一個微信告警的模板wechat.tmpl，新增如下配置:

{{ define "wechat.default.message" }}
{{ range .Alerts }}
========start=========
告警程式: prometheus_alert
告警級別: {{ .Labels.severity}}
告警型別: {{ .Labels.alertname }}
故障主機: {{ .Labels.instance }}
告警主題: {{ .Annotations.summary }}
告警詳情: {{ .Annotations.description }}
=========end===========
{{ end }}
{{ end }}

然後再到alertmanager.yml 新增如下配置:

templates:
- '/opt/prometheus/alertmanager-0.21.0.linux-386/template/wechat.tmpl'

在這裡插入圖片描述

效果圖:
在這裡插入圖片描述

應用服務監控告警實現

Prometheus 監控應用的方式非常簡單，只需要程式暴露了一個用於獲取當前監控樣本資料的 HTTP
訪問地址。這樣的一個程式稱為Exporter，Exporter 的例項稱為一個 Target 。Prometheus通過輪訓的方式定時從這些 Target 中獲取監控資料樣本，對於應用來講，只需要暴露一個包含監控資料的 HTTP訪問地址即可，當然提供的資料需要滿足一定的格式，這個格式就是 Metrics 格式: metric name>{=, ...} 。label name是標籤,label value是標籤的值。

Springboot應用實現步驟
1.在pom檔案新增

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2.在程式碼中新增如下配置：

private Counter requestErrorCount;
    private final MeterRegistry registry;
    @Autowired
    public PrometheusCustomMonitor(MeterRegistry registry) {
        this.registry = registry;
    }
    @PostConstruct
    private void init() {
        requestErrorCount = registry.counter("requests_error_total", "status", "error");
    }
    public Counter getRequestErrorCount() {
        return requestErrorCount;
    }

3.在異常處理中新增如下記錄:

monitor.getRequestErrorCount().increment();

4.在prometheus的配置中新增springboot應用服務監控

-  job_name: 'springboot' 
     metrics_path: '/actuator/prometheus' 
     scrape_interval: 5s
     static_configs:
     - targets: ['192.168.8.45:8080']

5.Prometheu.yml配置如下:

  - job_name: 'springboot' 
    metrics_path: '/actuator/prometheus' 
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
    - targets: ['192.168.8.45:8080']

規則檔案配置如下:
在這裡插入圖片描述

6.在prometheus監控即可檢視

在這裡插入圖片描述
企業微信告警效果圖:

監控的springboot專案地址:https://github.com/xuwujing/springBoot-study

其他配置

prometheus動態載入配置

Prometheus資料來源的配置主要分為靜態配置和動態發現, 常用的為以下幾類:

static_configs: 靜態服務發現
file_sd_configs: 檔案服務發現
dns_sd_configs: DNS 服務發現
kubernetes_sd_configs: Kubernetes 服務發現
consul_sd_configs:Consul 服務發現（推薦使用）

file_sd_configs的方式提供簡單的介面，可以實現在單獨的配置檔案中配置拉取物件，並監視這些檔案的變化並自動載入變化。基於這個機制，我們可以自行開發程式，監控監控物件的變化自動生成配置檔案，實現監控物件的自動發現。

在prometheus資料夾目錄下建立targets.json檔案
配置如下:

[
    {
      "targets": [ "192.168.214.129:9100"],
      "labels": {
        "instance": "node",
        "job": "server-129"
      }
    },
    {
        "targets": [ "192.168.214.134:9100"],
        "labels": {
          "instance": "node",
          "job": "server-134"
        }
      }
  ]

然後在prometheus目錄下新增如下配置:

 - job_name: 'file_sd'   
    file_sd_configs:
      - files:
        - targets.json

在這裡插入圖片描述

一些告警配置

這是本人整理的一些服務應用告警的配置，也歡迎大家共同討論一些常用的相關配置。

記憶體告警設定

- name: test-rule
  rules:
  - alert: "記憶體報警"
    expr: 100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes * 100) / node_memory_MemTotal_bytes) > 30
    for: 15s
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "服務名:{{$labels.instance}}記憶體使用率超過30%了"
      description: "業務500報警: {{ $value }}"
      value: "{{ $value }}"

示例圖:

在這裡插入圖片描述

磁碟設定:

總量百分比設定:

(node_filesystem_size_bytes {mountpoint ="/"} - node_filesystem_free_bytes {mountpoint ="/"}) / node_filesystem_size_bytes {mountpoint ="/"} * 100

在這裡插入圖片描述

檢視某一目錄的磁碟使用百分比

(node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/boot"}-node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/boot"})/node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/boot"} * 100

正規表示式來匹配多個掛載點

(node_filesystem_size_bytes{mountpoint=~"/|/run"}-node_filesystem_free_bytes{mountpoint=~"/|/run"})
/ node_filesystem_size_bytes{mountpoint=~"/|/run"} * 100

預計多長時間磁碟爆滿

predict_linear(node_filesystem_free_bytes {mountpoint ="/"}[1h],
43600) < 0 predict_linear(node_filesystem_free_bytes
{job="node"}[1h], 43600) < 0

CPU使用率

100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by
(instance) * 100)

空閒記憶體剩餘率

(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)
/ node_memory_MemTotal_bytes * 100

記憶體使用率

100 -
(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)
/ node_memory_MemTotal_bytes * 100

磁碟使用率

100 - (node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"} /
node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"} * 100)

其他

這段時間比較忙，ELK相關得等待一段時間在進行更新，雖然發表的部落格才對應去年整理的部落格。。。。
本篇文章準備了好久，邊整理編寫，沒想到寫了這麼多。不過感覺這樣也不錯，一次寫出來或許比分開一次次的寫對讀者而言要好上不上，畢竟不用一篇篇的去找了。

音樂推薦

原創不易，如果感覺不錯，希望給個推薦！您的支援是我寫作的最大動力！
版權宣告:
作者：虛無境
部落格園出處：http://www.cnblogs.com/xuwujing
CSDN出處：http://blog.csdn.net/qazwsxpcm
掘金出處：https://juejin.im/user/5ae45d5bf265da0b8a6761e4　　　　
個人部落格出處：http://www.panchengming.com

Grafana新手教程-實現儀表盤建立和告警推送
2023-11-15
Grafana
PopClip使用教程圖文詳解
2022-12-12
Git使用教程圖文詳解
2016-03-01
Git
Android圖文混排實現方式詳解
2017-08-31
Android
圖文詳解Prometheus監控+Grafana+Alertmanager告警安裝使用
2020-07-07
PrometheusGrafana
CentOS 7安裝教程（圖文詳解）
2024-06-14
CentOS
JasperReport初級教程(2.0.3)圖文詳解
2009-11-17
令牌桶演算法原理及實現(圖文詳解)
2023-02-28
演算法
iOS推送——本地推送與遠端推送詳解（一圖看懂）
2016-05-23
iOS
圖文詳解mac蘋果電腦重灌系統教程
2020-04-28
Mac蘋果
Prometheus+Grafana+Alertmanager搭建全方位的監控告警系統
2021-02-26
PrometheusGrafana
SSM 實現支付寶支付功能（圖文詳解+完整程式碼）
2019-05-15
SSM
iOS9.2-iOS9.3.3完美越獄教程圖文詳解
2016-07-25
iOS
十分鐘快速掌握HashMap底層實現原理（圖文詳解）
2020-11-26
HashMap
Git常用命令符和GitHub使用教程圖文詳解
2018-08-18
Github
apple watch升級watch os3教程（圖文詳解）
2016-06-23
APPS3
蘋果iOS9.3.3正式版升級教程（圖文詳解）
2016-07-19
蘋果iOS
iOS10電話黑名單設定教程圖文詳解
2016-06-21
iOS
[轉]詳解Xcode 4釋出程式圖文並茂教程
2011-10-11
XCode
Java泛型詳解，史上最全圖文詳解！
2022-02-14
Java泛型
如何正確且高效實現OSSIM中文化的解決方案（圖文詳解）
2017-11-30
[教程文件]tuzicms系統安裝圖文詳細教程
2019-05-11
Kali 2021.2 最新安裝教程圖文詳解（保姆式）
2021-06-17
Win10動畫效果開啟與關閉教程圖文詳解
2016-06-12
Win10動畫
告警與恢復告警原理及實現
2023-03-14
PyCharm的使用教程【圖文結合-詳細】
2021-12-02
PyCharm
分頁機制圖文詳解
2018-03-11
快速實現釘釘告警通知、處理告警、關閉告警
2020-03-19
iOS10自帶軟體刪除恢復教程圖文詳解
2016-06-30
iOS
基於 Prometheus+Grafana+Alertmanager 搭建 K8S 雲監控告警平臺（附配置告警至QQ、釘釘）
2024-10-07
PrometheusGrafanaK8S
圖的拓撲排序詳解與實現
2020-11-08
排序
vmware安裝win10教程 (詳細圖文)
2022-08-15
Win10
一文詳解ATK Loss論文復現與程式碼實戰
2023-02-27
利用Serverchan進行微信告警推送
2017-12-21
Server
實現TouchID指紋解鎖（圖文並茂）
2017-08-07
圖文詳解23種設計模式
2021-12-29
設計模式
圖文並茂詳解 NAT 協議！
2022-02-23
協議
微信公共號申請圖文詳解
2017-02-21

Prometheus+Grafana+Alertmanager實現告警推送教程 ----- 圖文詳解

前言

Prometheus 介紹

Prometheus的適用場景

Prometheus核心元件介紹

Prometheus UI

Grafana介紹

Grafana特點

Grafana UI

Prometheus+Grafana+Alertmanager等安裝配置

Prometheus安裝

1，檔案準備

2，配置修改

3，prometheus 啟動

Grafana安裝

1，檔案準備

2，grafana 啟動

Alertmanager安裝

1，檔案準備

2，alertmanager啟動

Pushgateway 安裝

1，檔案準備

2，啟動

5，Node_export安裝

1，檔案準備

2，啟動

Prometheus使用教程

1，基本使用

1>,Prometheus主介面說明

2>,Graph使用示例

3>,檢視執行資訊

4>,檢視命令標記值

5>,檢視配置資訊

6,>檢視整合的元件

7>,檢視服務發現

8>,檢視告警規則

9>,檢視是否觸發告警

Grafana使用

1>,主介面資訊

2>,建立儀表盤監控實現

3>,使用第三方儀表盤監控實現

監控告警實現

郵件告警實現

企業微信告警實現

應用服務監控告警實現

其他配置

prometheus動態載入配置

一些告警配置

CPU使用率

空閒記憶體剩餘率

記憶體使用率

磁碟使用率

其他

音樂推薦

相關文章