grafana&prometheus生产级容器化监控-1：生产级容器化

本文是grafana/prometheus生产级容器化实践系列文章的第一篇。

目录：

(1).grafana/prometheus简单回顾

(2).grafana/prometheus生产级实践

1.容器化多个prometheus实例

2.exporter组件

3.业务服务

4.grafana

(3).grafana/prometheus生产级容器化配置

1.注意事项

2.容器化步骤

3.关键配置

(4).相关文章

(1).grafana/prometheus简单回顾

prometheus是时序数据库，相比传统数据库更适合存储监控类数据;是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统;同时也是云原生时代监控的事实标准。

Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知，支持多种数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB。一般都使用prometheus作为其数据源。

每一个prometheus实例都有一个prometheus.xml配置，里边定义了抓取规则，从满足哪些条件的服务获取metircs数据，默认60秒抓一次；然后在grafana上制作dashboard，在dashboard中定义查询语句将监控数据展示为监控图表。

(2).grafana/prometheus生产级实践

原始图片位于：

https://github.com/hepyu/k8s-app-config/blob/master/product/standard/grafana-prometheus-pro/images/grafana-prometheus%E7%94%9F%E4%BA%A7%E7%BA%A7%E5%AE%9E%E8%B7%B5.jpg

如上图所示：

1.容器化多个prometheus实例

由于当数据量很大(metrics很多)或者grafana选择的时间跨度很大时，prometheus的吞吐性能会很有问题，再加上会有很多人通过grafana查看各业务数据，如果生产环境只部署一个prometheus，肯定是有问题的，prometheus会经常性崩溃。

同时，这样也可以设置不同的数据保存时间，比如对于mq来说，我希望保留更长时间的数据。

2.exporter组件

prometheus-expoerter组件是一个数据收集和聚合的组件，以exporter-rocketmq为例，prometheus通过prometheus.xml中定义的抓取规则定时从exporter-rocketmq拉取监控数据，exporter-rocketmq收到请求后，再从rocketmq集群获取监控数据，分析处理后聚合成metircs的格式返回给prometheus存储。

本文中的rocketmq-exporter没有使用官方的exporter，是根据笔者公司的情况自行开发，后续会另行发文/开源。

3.业务服务

prometheus不仅仅作为基础组件的监控数据存储，同样的，我们可以在业务服务中使用，去监控一些业务指标，比如笔者曾经开发的oss上传基础服务，笔者十分关心文件上传数，上传文件大小/时间，以及相关的p90等指标。帮助笔者发现/确认问题，事实上很有帮助，比如曾经发现有1G大小的文件被上传等异常现象。

成本强相关的服务（不局限于此）非常适合这样处理。

可以理解为监控打点。

下图为oss上传服务的上传文件大小的监控截图：

下图为oss上传服务架构图：

原图参见：

https://github.com/hepyu/k8s-app-config/blob/master/product/standard/grafana-prometheus-pro/images/caf-cdn%E6%96%B9%E6%A1%88.jpg

相关文章参见：

cdn-3：上传文件到oss-bucket生产级别的完整监控

4.grafana

主要说明3部分，grafana-web, provisioning-datasources, provisioning-dashboards

grafana-web:

通过丰富图表展示监控数据，这些图表有dashboard定义。

provisioning-datasources:

位于：

https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/grafana-prometheus-pro/grafana/provisioning/datasources

这个目录下只有一个文件datasource.yml，定义grafana获取查询数据的数据源，可以定义多个数据源，不同的图表/dashboard可以使用不同的数据源。

datasources:
 - name: prometheus-mq-rocketmq
   type: prometheus
   access: proxy
   orgId: 1
   url: http://prometheus-mq-rocketmq:9090
   isDefault: false
   jsonData:
      tlsAuth: false
      tlsAuthWithCACert: false

provisioning-dashboards:

https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/grafana-prometheus-pro/grafana/provisioning/dashboards

这个目录下有一个provision.yml配置文件，和不同监控组件的dashboard目录。

provision.yml定义了dashboard位置，用于grafana启动时加载。

providers:
 - name: 'storage-mysql'
   orgId: 1
   folder: 'storage-mysql'
   folderUid: ''
   type: file
   options:
     path: /var/lib/grafana/k8s-app-config/product/standard/grafana-prometheus-pro/grafana/provisioning/dashboards/storage-mysql

 - name: 'mq-rocketmq'
   orgId: 1
   folder: 'mq-rocketmq'
   folderUid: 'mq-rocketmq'
   type: file
   options:
     path: /var/lib/grafana/k8s-app-config/product/standard/grafana-prometheus-pro/grafana/provisioning/dashboards/mq-rocketmq

建议使用provisioning-dashboards方式去定义dashboard，这样的dashboard在grafana界面是不允许修改的，更加安全，防止误操作。

(3).grafana/prometheus生产级容器化配置

笔者提供了一个grafana/prometheus生产级的容器化配置，完全按照本文方式实现，位于：

https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/grafana-prometheus-pro

1.注意事项

a.本配置使用的是local-pv，生产使用要换成云存储，本配置提供nfs的配置(已注释)。

b.imagePullSecret是注释掉的，生产要打开，因为镜像仓库都是有secret的。

c.注意先建立pv目录和挂载，注意目录的权限，否则prometehus, grafana容器化失败，给775或777。

2.容器化步骤

kubectl apply -f grafana-prometheus-image-repo-secret.yaml(生产环境需要改成自己的秘钥，本地部署不要执行)

kubectl apply -f grafana-prometheus-namespace.yaml

分别进入子目录执行：kubectl apply -f .

容器化完成后的样例：

不过现在dashboard是没有数据显示的，如何将各类基础中间件纳入grafana/prometheus监控，请关注后续文章。

3.关键配置

下述关键配置位于文件：

https://github.com/hepyu/k8s-app-config/blob/master/product/standard/grafana-prometheus-pro/grafana/grafana-statefulset.yaml

下边的配置保证grafana启动前先把dashboards和datasources配置下载到本地。

initContainers:
      - name: dashboards-clear
        #存到你公司自己的镜像仓库，不要用docker官方仓库
        image: alpine/git:1.0.7
        command: ['sh', '-c', 'rm -rf inc-k8s-app-config']
        volumeMounts:
        - name: pv-metrics-grafana
          mountPath: /git
      - name: dashboards-sync
        #存到你公司自己的镜像仓库，不要用docker官方仓库
        image: alpine/git:1.0.7
        command: ['sh', '-c', 'git clone ']
        volumeMounts:
        - name: pv-metrics-grafana
          mountPath: /git

下图配置指定了grafana启动时从哪里加载dashboards和datasources，即之前git clone下的目录。

env:  
        #开启percona的dashboards，用于mysql监控dashboard显示，关闭，我们通过provisioning方式实现dashboard导入.
        #- name: GF_INSTALL_PLUGINS
        #  value: "percona-percona-app"
        - name: GF_PATHS_PROVISIONING
          value: "/var/lib/grafana"

(4).相关文章

1.cdn-3：上传文件到oss-bucket生产级别的完整监控

2.基于阿里云自建kubernetes集群与微服务的生产实践系列-1：整体架构-1