1)源码安装
prometheus安装包最新版本下载地址:https://prometheus.io/download/
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.3.2/prometheus-2.3.2.linux-amd64.tar.gz
tar txvf prometheus-2.3.2.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.3.2.linux-amd64.tar.gz
./prometheus --config.file=prometheus.yml
注:通过执行
./prometheus -h
可以查看具体得执行参数,参数后面可以查看默认得参数。如下图所示。
2)docker 方式安装(前提docker已经安装完毕)
创建目录和prometheus配置文件
mkdir /prometheus
vim /prometheus/prometheus.yml
注:对于prometheus.yml文件的配置,稍后详细介绍。
拉取prometheus镜像
docker pull prom/prometheus
启动prometheus
docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus -v /home/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
注:参数的简要说明
a、-d选项启动独立模式下的prometheus容器,这意味着容器将在后台启动,这种情况下只有stop docker才可以关闭prometheus,而不能执行ctrl+c
b、-p选择指定端口号映射,通过访问本机的9090端口,即可访问prometheus容器的9090端口
c、–name指定容器的名称
d、-v选项建立本机文件和docker内文件的映射
e、–config.file指定运行docker内prometheus的配置文件
prometheus的配置文件采用的是yaml文件,yaml文件书写的要求如下:
大小写敏感
使用缩进表示层级关系
缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。
缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可
prometheus.yml的样例
# Prometheus全局配置项
global:
scrape_interval: 15s # 设定抓取数据的周期,默认为1min
evaluation_interval: 15s # 设定更新rules文件的周期,默认为1min
scrape_timeout: 15s # 设定抓取数据的超时时间,默认为10s
external_labels: # 额外的属性,会添加到拉取得数据并存到数据库中
monitor: 'codelab_monitor'
# Alertmanager配置
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ["localhost:9093"] # 设定alertmanager和prometheus交互的接口,即alertmanager监听的ip地址和端口
# rule配置,首次读取默认加载,之后根据evaluation_interval设定的周期加载
rule_files:
- "alertmanager_rules.yml"
- "prometheus_rules.yml"
# scape配置
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus' # job_name默认写入timeseries的labels中,可以用于查询使用
scrape_interval: 15s # 抓取周期,默认采用global配置
static_configs: # 静态配置
- targets: ['localdns:9090'] # prometheus所要抓取数据的地址,即instance实例项
- job_name: 'example-random'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
动态更新Prometheus的配置,即热更新加载,一共有两种方式:
1)向prometheus进程发送SIGHUP信号
2)curl -X POST http://localdns:9090/-/reload
参考链接:https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/qa/hotreload.html
此处介绍两种Prometheus数据界面化显示的方式。
1)表达式浏览器
在浏览器中,输入部署prometheus数据库的机器ip地址以及端口号
http://localdns:9090/graph
界面展示如下,就可以通过浏览器查看Prometheus中的数据。
2)Grafana图形界面
安装启动
wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-5.2.3.linux-amd64.tar.gz
tar zxvf grafana-5.2.3.linux-amd64.tar.gz
cd grafana-5.2.3.linux-amd64.tar.gz
bin/grafana-server web
Grafana默认服务端口号为3000,通过浏览器对Grafana进行访问。
http://localdns:3000
默认登录名密码为”admin/admin”。
创建一个Prometheus数据源Data source:
1 在左侧工具栏中,点击"Configuration"菜单。
2 点击"Data Sources"。
3 点击"Add data source"。
4 数据源Type选择“Prometheus”。
5 设置Prometheus服务访问地址(例如:http://localhost:9090)。
6 调整其他想要的设置(例如:关闭代理访问)。
7 点击“Add”按钮,保存这个新数据源。
之后,通过添加仪表盘(dashboards)进行数据的展示。
源码安装
mkdir -p $GOPATH/src/github.com/prometheus
cd $GOPATH/src/github.com/prometheus
git clone https://github.com/prometheus/alertmanager.git
cd alertmanager
make build
启动
./alertmanager-config.file= alertmanager.yml #默认配置项为alertmanager.yml
注:alertmanager.yml配置文件,默认是不存在的,需要新建。
# 全局配置项
global:
resolve_timeout: 5m #处理超时时间,默认为5min
smtp_smarthost: 'smtp.sina.com:25' # 邮箱smtp服务器代理
smtp_from: '******@sina.com' # 发送邮箱名称
smtp_auth_username: '******@sina.com' # 邮箱名称
smtp_auth_password: '******' # 邮箱密码或授权码
wechat_api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/' # 企业微信地址
# 定义模板信心
templates:
- 'template/*.tmpl'
# 定义路由树信息
route:
group_by: ['alertname'] # 报警分组依据
group_wait: 10s # 最初即第一次等待多久时间发送一组警报的通知
group_interval: 10s # 在发送新警报前的等待时间
repeat_interval: 1m # 发送重复警报的周期 对于email配置中,此项不可以设置过低,否则将会由于邮件发送太多频繁,被smtp服务器拒绝
receiver: 'email' # 发送警报的接收者的名称,以下receivers name的名称
# 定义警报接收者信息
receivers:
- name: 'email' # 警报
email_configs: # 邮箱配置
- to: '******@163.com' # 接收警报的email配置
html: '{
{ template "test.html" . }}' # 设定邮箱的内容模板
headers: { Subject: "[WARN] 报警邮件"} # 接收邮件的标题
webhook_configs: # webhook配置
- url: 'http://127.0.0.1:5001'
send_resolved: true
wechat_configs: # 企业微信报警配置
- send_resolved: true
to_party: '1' # 接收组的id
agent_id: '1000002' # (企业微信-->自定应用-->AgentId)
corp_id: '******' # 企业信息(我的企业-->CorpId[在底部])
api_secret: '******' # 企业微信(企业微信-->自定应用-->Secret)
message: '{
{ template "test_wechat.html" . }}' # 发送消息模板的设定
# 一个inhibition规则是在与另一组匹配器匹配的警报存在的条件下,使匹配一组匹配器的警报失效的规则。两个警报必须具有一组相同的标签。
inhibit_rules:
- source_match:
severity: 'critical'
target_match:
severity: 'warning'
equal: ['alertname', 'dev', 'instance']
注:
1)repeat_interval配置项,对于email来说,此项不可以设置过低,否则将会由于邮件发送太多频繁,被smtp服务器拒绝
2)企业微信注册地址:https://work.weixin.qq.com
上述配置的email、webhook和wechat三种报警方式。目前Alertmanager所有的报警方式有以下几个方面:
email_config
hipchat_config
pagerduty_config
pushover_config
slack_config
opsgenie_config
victorops_config
1)test.tmpl
{
{ define "test.html" }}
<table border="1">
<tr>
<td>报警项</td>
<td>实例</td>
<td>报警阀值</td>
<td>开始时间</td>
</tr>
{
{ range $i, $alert := .Alerts }}
<tr>
<td>{
{ index $alert.Labels "alertname" }}</td>
<td>{
{ index $alert.Labels "instance" }}</td>
<td>{
{ index $alert.Annotations "value" }}</td>
<td>{
{ $alert.StartsAt }}</td>
</tr>
{
{ end }}
</table>
{
{ end }}
注:上述Labels项,表示prometheus里面的可选label项。annotation项表示报警规则中定义的annotation项的内容。
2)test_wechat.tmpl
{
{ define "cdn_live_wechat.html" }}
{
{ range $i, $alert := .Alerts.Firing }}
[报警项]:{
{ index $alert.Labels "alertname" }}
[实例]:{
{ index $alert.Labels "instance" }}
[报警阀值]:{
{ index $alert.Annotations "value" }}
[开始时间]:{
{ $alert.StartsAt }}
{
{ end }}
{
{ end }}
注:此处range遍历项与email模板中略有不同,只遍历当前没有处理的报警(Firing)。此项如果不设置,则在Alert中已经Resolved的报警项,也会被发送到企业微信。
alertmanager_rules.yml样例配置文件(与prometheus同目录下)
groups:
- name: test-rules
rules:
- alert: InstanceDown # 告警名称
expr: up == 0 # 告警的判定条件,参考Prometheus高级查询来设定
for: 2m # 满足告警条件持续时间多久后,才会发送告警
labels: #标签项
team: node
annotations: # 解析项,详细解释告警信息
summary: "{
{$labels.instance}}: has been down"
description: "{
{$labels.instance}}: job {
{$labels.job}} has been down "
value: {
{$value}}
1)inactive:表示当前报警信息即不是firing状态也不是pending状态
2)pending:表示在设置的阈值时间范围内被激活的
3)firing:表示超过设置的阈值时间被激活的
启动prometheus和alertmanager,满足报警条件后,就可以收到报警邮件了。
在浏览器输入alertmanager的配置地址,即可查看所监控到的报警信息
http://localdns:9093/#/alerts
如图所示:
1)原始邮箱告警展示
2)模板邮箱告警展示
https://www.kancloud.cn/cdh0805010118/prometheus/719379
https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/alertmanager/what.html
https://www.kancloud.cn/cdh0805010118/prometheus/719380
https://blog.csdn.net/qq_21398167/article/details/76008594?locationNum=10&fps=1
https://blog.qikqiak.com/post/alertmanager-of-prometheus-in-practice/
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