Docker部署Prometheus實現(xiàn)微信郵件報警

Prometheus 組成及架構(gòu)

Prometheus 生態(tài)圈中包含了多個組件，其中許多組件是可選的：

  • Prometheus Server: 用于收集和存儲時間序列數(shù)據(jù)。
  • Client Library: 客戶端庫，為需要監(jiān)控的服務生成相應的 metrics 并暴露給 Prometheus server。當 Prometheus server 來 pull 時，直接返回實時狀態(tài)的 metrics。
  • Push Gateway: 主要用于短期的 jobs。由于這類 jobs 存在時間較短，可能在 Prometheus 來 pull 之前就消失了。為此，這次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它們的 metrics。這種方式主要用于服務層面的 metrics，對于機器層面的 metrices，需要使用 node exporter。
  • Exporters: 用于暴露已有的第三方服務的 metrics 給 Prometheus。
  • Alertmanager: 從 Prometheus server 端接收到 alerts 后，會進行去除重復數(shù)據(jù)，分組，并路由到對應的接收方式，發(fā)出報警。常見的接收方式有：電子郵件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。

Prometheus 官方文檔中的架構(gòu)圖：

unmin.club

從上圖可以看出，Prometheus 的主要模塊包括：Prometheus server, exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager 以及圖形界面。

其大概的工作流程是：

  1. Prometheus server 定期從配置好的 jobs 或者 exporters 中拉 metrics，或者接收來自 Pushgateway 發(fā)過來的 metrics，或者從其他的 Prometheus server 中拉 metrics。
  2. Prometheus server 在本地存儲收集到的 metrics，并運行已定義好的 alert.rules，記錄新的時間序列或者向 Alertmanager 推送警報。
  3. Alertmanager 根據(jù)配置文件，對接收到的警報進行處理，發(fā)出告警。
  4. 在圖形界面中，可視化采集數(shù)據(jù)。

Prometheus官網(wǎng)：https://prometheus.io/

1. Prometheus安裝及配置

192.168.16.251      Prometheus，grafana，alertmanager，Node-exporter
192.168.16.252      Node-exporter，Jmx-exporter，Cadvisor

創(chuàng)建Prometheus配置文件prometheus.yml
本地宿主機/root/prometheus/conf/下創(chuàng)建

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.
alerting:       #指定alertmanager報警組件地址
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets: [ '192.168.16.251:9093']

rule_files:  #指定報警規(guī)則文件
  - "rules.yml"

scrape_configs:
  - job_name: 'nodehost'   
    static_configs:
      - targets: ['192.168.16.251:9100']
        labels:
          appname: 'Node1'
 static_configs:
      - targets: ['192.168.16.252:9100']
        labels:
          appname: 'Node2'
  - job_name: 'tomcat'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.16.173:12345']
        labels:
          appname: 'mytest'
  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
      - targets: [ '192.168.16.251:8080','192.168.16.252:8080','192.168.16.173:8080']
        labels:
          appname: 'cadvisor'
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: [ '192.168.16.251:9090']
        labels:
          appname: 'prometheus'

上面我們使用靜態(tài)的方式指定了各Metris的地址，但后面應用數(shù)量越來越多，手動的添加就不太現(xiàn)實了，Prometheus支持服務發(fā)現(xiàn)等多種方式
Consul服務發(fā)現(xiàn)配置下篇：http://www.itdecent.cn/p/085edb535070
具體信息移步官網(wǎng) https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/

創(chuàng)建Prometheus規(guī)則文件rules.yml
本地宿主機/root/prometheus/conf/下創(chuàng)建
下面監(jiān)控宿主機和容器的內(nèi)存，CPU，磁盤等狀態(tài)

groups:
- name: example #定義規(guī)則組
  rules:
  - alert: InstanceDown  #定義報警名稱
    expr: up == 0   #Promql語句，觸發(fā)規(guī)則
    for: 1m            # 一分鐘
    labels:       #標簽定義報警的級別和主機
      name: instance
      severity: Critical
    annotations:  #注解
      summary: " {{ $labels.appname }}" #報警摘要，取報警信息的appname名稱
      description: " 服務停止運行 "   #報警信息
      value: "{{ $value }}%"  # 當前報警狀態(tài)值
- name: Host
  rules:
  - alert: HostMemory Usage
    expr: (node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes)) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 >  80
    for: 1m
    labels:
      name: Memory
      severity: Warning
    annotations:
      summary: " {{ $labels.appname }} "
      description: "宿主機內(nèi)存使用率超過80%."
      value: "{{ $value }}"
  - alert: HostCPU Usage
    expr: sum(avg without (cpu)(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[5m]))) by (instance,appname) > 0.65
    for: 1m
    labels:
      name: CPU
      severity: Warning
    annotations:
      summary: " {{ $labels.appname }} "
      description: "宿主機CPU使用率超過65%."
      value: "{{ $value }}"
  - alert: HostLoad 
    expr: node_load5 > 4
    for: 1m
    labels:
      name: Load
      severity: Warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.appname }} "
      description: " 主機負載5分鐘超過4."
      value: "{{ $value }}"
  - alert: HostFilesystem Usage
    expr: 1-(node_filesystem_free_bytes / node_filesystem_size_bytes) >  0.8
    for: 1m
    labels:
      name: Disk
      severity: Warning
    annotations:
      summary: " {{ $labels.appname }} "
      description: " 宿主機 [ {{ $labels.mountpoint }} ]分區(qū)使用超過80%."
      value: "{{ $value }}%"
  - alert: HostDiskio
    expr: irate(node_disk_writes_completed_total{job=~"Host"}[1m]) > 10
    for: 1m
    labels:
      name: Diskio
      severity: Warning
    annotations:
      summary: " {{ $labels.appname }} "
      description: " 宿主機 [{{ $labels.device }}]磁盤1分鐘平均寫入IO負載較高."
      value: "{{ $value }}iops"
  - alert: Network_receive
    expr: irate(node_network_receive_bytes_total{device!~"lo|bond[0-9]|cbr[0-9]|veth.*|virbr.*|ovs-system"}[5m]) / 1048576  > 3 
    for: 1m
    labels:
      name: Network_receive
      severity: Warning
    annotations:
      summary: " {{ $labels.appname }} "
      description: " 宿主機 [{{ $labels.device }}] 網(wǎng)卡5分鐘平均接收流量超過3Mbps."
      value: "{{ $value }}3Mbps"
  - alert: Network_transmit
    expr: irate(node_network_transmit_bytes_total{device!~"lo|bond[0-9]|cbr[0-9]|veth.*|virbr.*|ovs-system"}[5m]) / 1048576  > 3
    for: 1m
    labels:
      name: Network_transmit
      severity: Warning
    annotations:
      summary: " {{ $labels.appname }} "
      description: " 宿主機 [{{ $labels.device }}] 網(wǎng)卡5分鐘內(nèi)平均發(fā)送流量超過3Mbps."
      value: "{{ $value }}3Mbps"
- name: Container
  rules:
  - alert: ContainerCPU Usage
    expr: (sum by(name,instance) (rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[5m]))*100) > 60
    for: 1m
    labels:
      name: CPU
      severity: Warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.name }} "
      description: " 容器CPU使用超過60%."
      value: "{{ $value }}%"
  - alert: ContainerMem Usage
#    expr: (container_memory_usage_bytes - container_memory_cache)  / container_spec_memory_limit_bytes   * 100 > 10  
    expr:  container_memory_usage_bytes{name=~".+"}  / 1048576 > 1024
    for: 1m
    labels:
      name: Memory
      severity: Warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.name }} "
      description: " 容器內(nèi)存使用超過1GB."
      value: "{{ $value }}G"

部署Prometheus

docker run -d -p 9090:9090 --name=prometheus \
 -v  /root/prometheus/conf/:/etc/prometheus/  \
prom/prometheus

上面采用的官方鏡像，因為啟動參數(shù)沒有指定--web.enable-lifecycle，所以無法使用熱加載，時區(qū)也是相差八個小時，我們可以通過官方提供的Dockerfile進行修改
下載源碼包，制作Prometheus鏡像
https://github.com/prometheus/prometheus

FROM   centos:7
LABEL maintainer "The Prometheus Authors <prometheus-developers@googlegroups.com>, Custom by <leichen.china@gmail.com>"
COPY prometheus                             /bin/prometheus
COPY promtool                               /bin/promtool
COPY console_libraries/                     /usr/share/prometheus/console_libraries/
COPY consoles/                              /usr/share/prometheus/consoles/

WORKDIR    /prometheus
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai  /etc/localtime
ENTRYPOINT [ "/bin/prometheus" ]
CMD        [ "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml", \
             "--storage.tsdb.path=/prometheus", \
             "--web.console.libraries=/usr/share/prometheus/console_libraries", \
             "--web.enable-lifecycle", \
             "--web.console.templates=/usr/share/prometheus/consoles" ]

創(chuàng)建容器并運行

docker build  -t prometheus:latest .
docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus   -v  /root/prometheus/conf/:/etc/prometheus/    prometheus:latest

訪問prometheus的9090端口，可以查看監(jiān)控數(shù)據(jù)


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2. 部署Node-exporter

docker run -d -p 9100:9100   -v "/:/host:ro,rslave" quay.io/prometheus/node-exporter --path.rootfs /host

3. 部署Cadvisor-exporter

 docker run --volume=/:/rootfs:ro --volume=/var/run:/var/run:rw --volume=/sys:/sys:ro --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro --publish=8080:8080 --detach=true --name=cadvisor --net=host google/cadvisor:latest

訪問cadvisor的8080端口，可以看到容器的監(jiān)控指標


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4. 部署Jmx-exporter

下載jar ：https://github.com/prometheus/jmx_exporter （jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar ）
配置文件： https://github.com/prometheus/jmx_exporter/tree/master/example_configs
中間件啟動參數(shù)添加：
CATALINA_OPTS="-javaagent:/app/tomcat-8.5.23/lib/jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar=1234:/app/tomcat-8.5.23/conf/config.yaml"

具體查看http://www.unmin.club

5. Grafana安裝及配置

docker run -d -i -p 3000:3000 -e "GF_SERVER_ROOT_URL=http://grafana.server.name" -e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret" --net=host grafana/grafana

web訪問 192.168.16.251:3000
user：admin，passwd：secret
首先我們添加數(shù)據(jù)源


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import導入8919Node-exporter展示模板

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針對容器和JMX的監(jiān)控模板，我們可以去https://grafana.com/dashboards自行查找。

6. 配置報警alertmanager

創(chuàng)建alertmanager.yml報警通知文件

global:
  resolve_timeout: 2m
  smtp_smarthost: smtp.163.com:25
  smtp_from: 12345678@163.com
  smtp_auth_username: 12345678@163.com
  smtp_auth_password: 123456 (授權(quán)碼)

templates:     ##消息模板
  - '/etc/alertmanager/template/wechat.tmpl'
route:
  group_by: ['alertname_wechat']
  group_wait: 30s
  group_interval: 60s
  receiver: 'wechat'    # 優(yōu)先使用wechat發(fā)送
  repeat_interval: 1h
  routes:  #子路由，使用email發(fā)送
  - receiver: email
    match_re: 
      serverity: email
receivers:
- name: 'email'
  email_configs:
  - to: '11111122@qq.com'
    send_resolved: true  # 發(fā)送已解決通知
- name: 'wechat'
  wechat_configs:
  - corp_id: 'wwd402ce40b1120f24' #企業(yè)ID
    to_party: '2'  # 通知組ID
    agent_id: '1000002'    
    api_secret: '9nmYa4pWq63sQ123kToCbh_oNc' # 生成的secret
    send_resolved: true

編寫微信通知模板

{{ define "wechat.default.message" }}
{{ range $i, $alert :=.Alerts }}
========監(jiān)控報警==========
告警狀態(tài)：{{   .Status }}
告警級別：{{ $alert.Labels.severity }}
告警類型：{{ $alert.Labels.alertname }}
告警應用：{{ $alert.Annotations.summary }}
告警主機：{{ $alert.Labels.instance }}
告警詳情：{{ $alert.Annotations.description }}
觸發(fā)閥值：{{ $alert.Annotations.value }}
告警時間：{{ $alert.StartsAt.Format "2006-01-02 15:04:05" }}
========end=============
{{ end }}
{{ end }}

部署alertmanager

docker run -d -p 9093:9093 --name alertmanager  -v /root/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml -v /root/alertmanager/template:/etc/alertmanager/template docker.io/prom/alertmanager:latest

訪問alertmanager的9093端口，可以看到當前報警狀態(tài)


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