在本站我们我们介绍过prometheus+grafana相关的教程。本文记录下使用docker-compose搭建prometheus+grafana+node-exporter系统，监控springboot项目的教程。
一、准备docker+docker-compose
这里的话首先我们需要在服务器上安装docker环境及docker-compose环境，这里我们已经安装好了，示例如下：
二、准备prometheus+grafana+node-exporter配置文件
这里的话，我们进行如下的操作：
1）创建目录
这里我们在服务器上创建一个目录，所有的配置文件都放在里面，示例如下：
#创建目录 mkdir -p /home/pubserver/monitor #进入目录 cd /home/pubserver/monitor
2）创建配置文件
接下来我们创建三个配置文件，并且把内容粘贴进去
创建prometheus.yml文件，并且把如下的内容复制进去
# 配置全局配置 global: # 数据拉取间隔 scrape_interval: 15s # 规则(主要是报警规则)拉取间隔 evaluation_interval: 15s # 单次数据拉取超时，当报context deadline exceeded错误时需要在特定的job下配置该字段 scrape_timeout: 10s # 配置告警插件告警插件 alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: - alertmanager:9093 # 配置告警规则，直接引用相关的目录即可 rule_files: - "node_exporter_rules.yml" # 触动采集的job配置 scrape_configs: - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: ["192.168.31.254:9090"] - job_name: "node-exporter" static_configs: - targets: ["192.168.31.254:9100"] - job_name: "alertmanager" static_configs: - targets: ["192.168.31.254:9093"] - job_name: "spring-boot" metrics_path: '/actuator/prometheus' static_configs: - targets: ["192.168.31.115:8080"] #多个服务模块对应端口
创建altermanager.yml文件，并且把如下的内容复制进去
#配置全局配置，主要是邮件的信息，可以根据需要配置的邮件信息进行配置 global: smtp_smarthost: 'mail.xx.com:465' smtp_from: 'monitor@xx.com' smtp_auth_username: 'monitor@xx.com' smtp_auth_password: '123456789' smtp_require_tls: false #配置告警路由 route: group_by: ['alertname'] group_wait: 10s group_interval: 10s repeat_interval: 24h receiver: 'wechat' #配置警报接收者 receivers: #邮件发送 - name: 'mail' email_configs: - to: 'user@xxxx.com' #微信发送 - name: 'wechat' wechat_configs: - corp_id: 'id' agent_id: 1000001 api_secret: 'xxxxxxxxxxxxxxx' to_user: 'wxuid' send_resolved: true
创建node_exporter_rules.yml文件，并且把如下的内容复制进去：
# 服务器资源告警策略
groups:
- name: 服务器资源监控
rules:
- alert: 内存使用率过高
expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100 > 90
for: 5m # 告警持续时间，超过这个时间才会发送给alertmanager
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{{ $labels.instance }} 内存使用率过高，请尽快处理！"
description: "{{ $labels.instance }}内存使用率超过90%,当前使用率{{ $value }}%."
- alert: 服务器宕机
expr: up == 0
for: 3m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{{$labels.instance}} 服务器宕机，请尽快处理！"
description: "{{$labels.instance}} 服务器延时超过3分钟，当前状态{{ $value }}. "
- alert: CPU高负荷
expr: 100 - (avg by (instance,job)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 90
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{{$labels.instance}} CPU使用率过高，请尽快处理！"
description: "{{$labels.instance}} CPU使用大于90%，当前使用率{{ $value }}%. "
- alert: 磁盘IO性能
expr: avg(irate(node_disk_io_time_seconds_total[1m])) by(instance,job)* 100 > 90
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{{$labels.instance}} 流入磁盘IO使用率过高，请尽快处理！"
description: "{{$labels.instance}} 流入磁盘IO大于90%,当前使用率{{ $value }}%."
- alert: 网络流入
expr: ((sum(rate (node_network_receive_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance,job)) / 100) > 102400
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{{$labels.instance}} 流入网络带宽过高，请尽快处理！"
description: "{{$labels.instance}} 流入网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用量{{$value}}."
- alert: 网络流出
expr: ((sum(rate (node_network_transmit_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance,job)) / 100) > 102400
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{{$labels.instance}} 流出网络带宽过高,请尽快处理！"
description: "{{$labels.instance}} 流出网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用量{$value}}."
- alert: TCP连接数
expr: node_netstat_Tcp_CurrEstab > 10000
for: 2m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: " TCP_ESTABLISHED过高！"
description: "{{$labels.instance}} TCP_ESTABLISHED大于100%,当前使用率{{ $value }}%."
- alert: 磁盘容量
expr: 100-(node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"}/node_filesystem_size_bytes {fstype=~"ext4|xfs"}*100) > 90
for: 1m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{{$labels.mountpoint}} 磁盘分区使用率过高，请尽快处理！"
description: "{{$labels.instance}} 磁盘分区使用大于90%，当前使用率{{ $value }}%."这是网上关于springboot相关的告警配置，大家根据实际情况调整即可。
三、创建docker-compose.yml配置
接下来我们就需要编写docker-compose的配置了，这里需要启动的实例有：
1、prometheus 2、node-exporter 3、altermanager 4、grafana
所以这里我们在docker-compose.yml配置文件中配置的内容是：
version: '3.3' services: prometheus: image: prom/prometheus container_name: prometheus hostname: prometheus restart: always ports: - "9090:9090" volumes: - "/home/pubserver/monitor/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml" - "/home/pubserver/monitor/node_exporter_rules.yml:/etc/prometheus/node_exporter_rules.yml" node-exporter: image: quay.io/prometheus/node-exporter container_name: node-exporter hostname: node-exporter restart: always ports: - "9100:9100" alertmanager: image: prom/alertmanager container_name: alertmanager hostname: alertmanager restart: always volumes: - "/home/pubserver/monitor/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml" ports: - "9093:9093" grafana: image: grafana/grafana container_name: grafana hostname: grafana restart: always ports: - "3000:3000" networks: default: name: net-monitor
这里的docker-compose.yml文件我们也是放在/home/pubserver/monitor目录下的。
四、配置springboot
这里既然我们需要监控springboot项目，那么需要找一个测试用例，需要在maven的pom里面添加如下的依赖：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> </dependency>
这里我们不需要填写版本号，springboot-parent里面已经自带了这些组件，主要是把他利用起来而已。然后我们在application.yml文件中进行如下的配置：
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
tags:
application: ${spring.application.name}然后我们把项目启动起来：
五、启动docker实例
接下来我们去服务器上把docker-compose实例启动起来
#进入到monitor目录 cd /home/pubserver/monitor #启动实例 docker-compose up -d
启动之后，使用docker ps就能看到所有的实例了：
六、查看监控是否生效
接下来我们访问下prometheus，查看下监控是否正确开启，首先访问：http://192.168.31.254:9090（需要把ip修改为自己部署机器的ip）
这里点击Status选项，然后点击Targets，示例图如下：
看到所有的状态都是up即可，示例图如下：
上面示例图全是up，说明都是生效的，也就是正在采集springboot的信息，如果不是up状态，大家检查下对应的服务是否有问题即可。
七、配置grafana
接下来我们就登录grafana的dashboard了，访问：http://192.168.31.254:3000（需要把ip修改为自己的ip）。默认的用户名和密码是admin
登录进去之后，找到左侧菜单，选择Add New Connection:
点击添加一个数据源，然后选择prometheus:
在connection里面添加prometheus的url，如下图：
其他的选项不用填写，拉到最下面，我们点击Save & test，之后就可以在数据源看到刚才添加的prometheus的数据源了：
接着我们找到左侧导航，选择Dashboards
在这里我们直接点击创建一个dashboard
点击这里的Create Dashboard之后，会弹出如下图所示：
点击第三个 Import Dashboard按钮，会出现如下的界面：
这里主要是添加仪表盘，在grafana的官网里面提供了很多的仪表盘，我们找一个来使用即可，点击这上面的网址：
就会跳到grafana的仪表盘仓库地址，我们搜索下springboot：
然后找一个比较多的仪表盘，右键，选择复制链接地址，把想要的仪表盘地址复制出来，然后再进入到我们刚才的grafana界面上，把他填进去：
然后点击load就可以看到确认引入的信息：
然后选择我们刚才配置的prometheus数据源，
再点击import，就可以看到完整的仪表盘了。
以上就是使用使用prometheus+grafana+node-exporter监控springboot案例教程，大家可以尝试一下，然后根据自己的情况来进行调整即可。
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