Prometheus监控报警-web，域名，端口， 钉钉版本

news/2024/5/18 22:44:20 标签: prometheus, 前端, 钉钉

Prometheus监控报警-web，域名，端口， 钉钉版本

采用文章

https://www.yuque.com/youngfit/qok2pe/nypstd#616a2e58

https://www.jianshu.com/p/eae67b770c3e

https://blog.csdn.net/Sebastien23/article/details/113645177

https://www.cnblogs.com/sheepboy/p/17242916.html#_label10

https://blog.csdn.net/W1124824402/article/details/128408290?spm=1001.2014.3001.5501

监控docker起的容器服务，探活，端口等

https://blog.csdn.net/weixin_43266367/article/details/129110541   

这个比较详细

钉钉报警实战

在企业中，如果企业要求使用钉钉进行工作交流，那我们也可以使用钉钉接收报警消息；

钉钉会有群，我们可以创建1个云计算团队的钉钉群，在群里创建1个报警机器人；

这个机器人只要报警，在群里的云计算/运维人员都能看见

流程：创建群聊->群设置->智能群助手->添加机器人->自定义

创建钉钉报警机器人

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Alertmanager 配置前的准备

需要额外安装钉钉报警的插件，从github官网上搜索即可

插件官网： https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk

img

[root@prometheus alertmanager]# pwd
/usr/local/alertmanager
[root@prometheus alertmanager]# wget https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk/releases/download/v2.0.0/prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64.tar.gz
[root@prometheus alertmanager]# tar -xvzf prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64.tar.gz
[root@prometheus alertmanager]# cd prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64
[root@prometheus prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64]# cp config.example.yml config.yml

[root@prometheus prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64]# vim config.yml

image-20230428152757051

#启动
[root@prometheus prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64]# nohup ./prometheus-webhook-dingtalk --config.file=config.yml &   #回车即可，当前目录下会产生nohup.out的日志文件
[root@prometheus prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64]# tail -f nohup.out

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[root@prometheus alertmanager]# pwd
/usr/local/alertmanager
[root@prometheus alertmanager]# vim /etc/alertmanager/alertmanager.yml

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三，安装钉钉服务(不推荐Docker安装，新版本的安装文档已经很久没更新)

1,二进制安装

  • **下载地址：**https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk/releases

  • 本次安装版本为2.1.0

  • 根据服务器情况选择安装目录，上传安装包。

  1. 部署包下载完毕，开始安装
cd /prometheus
tar -xvzf prometheus-webhook-dingtalk-2.1.0.linux-amd64.tar.gz
mv prometheus-webhook-dingtalk-2.1.0.linux-amd64 webhook_dingtalk
cd webhook_dingtalk

​

  • 编写配置文件（复制之后切记删除#的所有注释，否则启动服务时会报错），将上述获取的钉钉webhook地址填写到如下文件
vim dingtalk.yml

image-20230428164403050

timeout: 5s

targets:
  webhook_robot:
  	# 钉钉机器人创建后的webhook地址
    url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxxxx
  webhook_mention_all:
  	# 钉钉机器人创建后的webhook地址
    url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxxxx
    # 提醒全员
    mention:
      all: true
  • 进行系统service编写

创建webhook_dingtalk配置文件

cd /usr/lib/systemd/system
vim webhook_dingtalk.service
  • webhook_dingtalk.service 文件填入如下内容后保存:wq
[Unit]
Description=https://prometheus.io

[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/prometheus/webhook_dingtalk/prometheus-webhook-dingtalk --config.file=/prometheus/webhook_dingtalk/dingtalk.yml --web.listen-address=:8060

[Install]
WantedBy=multi-user.target
  • 查看配置文件
cat webhook_dingtalk.service

img

  • 刷新服务配置并启动服务
systemctl daemon-reload
systemctl start webhook_dingtalk.service
  • 查看服务运行状态
systemctl status webhook_dingtalk.service

img

  • 设置开机自启动
systemctl enable webhook_dingtalk.service

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配置Alertmanager

  • 打开 /prometheus/alertmanager/alertmanager.yml，修改为如下内容

    global:
  # 在没有报警的情况下声明为已解决的时间
  resolve_timeout: 5m

route:
  # 接收到告警后到自定义分组
  group_by: ["alertname"]
  # 分组创建后初始化等待时长
  group_wait: 10s
  # 告警信息发送之前的等待时长
  group_interval: 30s
  # 重复报警的间隔时长
  repeat_interval: 5m
  # 默认消息接收
  receiver: "dingtalk"

receivers:
  # 钉钉
  - name: 'dingtalk'
    webhook_configs:
    	# prometheus-webhook-dingtalk服务的地址
      - url: http://1xx.xx.xx.7:8060/dingtalk/webhook_robot/send
        send_resolved: true

在prometheus安装文件夹根目录增加alert_rules.yml配置文件，内容如下

我们引用子文件路径了

image-20230428165041581
image-20230428165126030

groups:
  - name: alert_rules
    rules:
      # CPU 使用率告警规则
      - alert: CpuUsageAlertWarning
        expr: sum(avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[5m])) without (cpu)) by (instance) > 0.60
        for: 2m
        labels:
          level: warning
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} CPU usage high"
          description: "{{ $labels.instance }} CPU 使用率超过 60%（当前值：{{ $value }}）"

      - alert: CpuUsageAlertSerious
        #expr: sum(avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[5m])) without (cpu)) by (instance) > 0.85
        expr: (100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job=~".*",mode="idle"}[5m])) * 100)) > 85
        for: 3m
        labels:
          level: serious
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} CPU usage high"
          description: "{{ $labels.instance }} CPU 使用率超过 85%（当前值：{{ $value }}）"

      # 内存使用率告警规则
      - alert: MemUsageAlertWarning
        expr: avg by(instance) ((1 - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes) * 100) > 70
        for: 2m
        labels:
          level: warning
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} MEM usage high"
          description: "{{$labels.instance}}: 内存使用率超过 70%（当前值：{{ $value }}）"

      - alert: MemUsageAlertSerious
        expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes > 0.90
        for: 3m
        labels:
          level: serious
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} MEM usage high"
          description: "{{ $labels.instance }} 内存使用率超过 90%（当前值：{{ $value }}）"

      # 磁盘使用率告警规则
      - alert: DiskUsageAlertWarning
        expr: (1 - node_filesystem_free_bytes{fstype!="rootfs",mountpoint!="",mountpoint!~"/(run|var|sys|dev).*"} / node_filesystem_size_bytes) * 100 > 80
        for: 2m
        labels:
          level: warning
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} Disk usage high"
          description: "{{$labels.instance}}: 磁盘使用率超过 80%（当前值：{{ $value }}）"

      - alert: DiskUsageAlertSerious
        expr: (1 - node_filesystem_free_bytes{fstype!="rootfs",mountpoint!="",mountpoint!~"/(run|var|sys|dev).*"} / node_filesystem_size_bytes) * 100 > 90
        for: 3m
        labels:
          level: serious
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} Disk usage high"
          description: "{{$labels.instance}}: 磁盘使用率超过 90%（当前值：{{ $value }}）"

      # 文件句柄数告警规则
      - alert: NodeFileDescriptorUsage
        expr: avg by (instance) (node_filefd_allocated{} / node_filefd_maximum{}) * 100 > 60
        for: 2m
        labels:
          level: warning
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} File Descriptor usage high"
          description: "{{$labels.instance}}: 文件句柄数超过 60%（当前值：{{ $value }}）"

      # 负载情况告警规则
      - alert: NodeLoad15
        expr: avg by (instance) (node_load15{}) > 80
        for: 2m
        labels:
          level: warning
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} Load15 usage high"
  • 执行curl -XPOST localhost:9090/-/reload刷新prometheus配置
  • 执行systemctl restart alertmanger.service或docker restart alertmanager刷新alertmanger服务

验证配置

  • 打开prometheus服务，可以看到alerts栏出现了很多规则
    image-20230428165252542

  • 此时我们手动关闭一个节点

    docker stop  mysqld

  • 刷新prometheus，可以看到有一个节点颜色改变，进入了pending状态

    img

  • 稍等片刻，alertmanager.yml 配置为等待5m，颜色变为红色，进入了firing状态

    img

  • 查看alertmanager服务，也出现了相关告警节点

    img

  • 此时如果配置无误，会收到钉钉机器人的一条信息

    img

  • 这时我们重启mysqld-exporter服务

    docker start mysqld

  • 过了配置的等待时长，若服务没有在期间断开，钉钉机器人会发送一条恢复状态的信息

优化报警模板

钉钉报警插件默认使用的是最简单的模板

[root@prometheus-server prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64]# vim config.yml

img

img

自定义模板

[root@prometheus-server prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64]# cat ding.tmpl 
{{ define "ding.link.content" }}
{{ if gt (len .Alerts.Firing) 0 -}}
告警列表:
-----------
{{ template "__text_alert_list" .Alerts.Firing }}
{{- end }}
{{ if gt (len .Alerts.Resolved) 0 -}}
恢复列表:
{{ template "__text_resolve_list" .Alerts.Resolved }}
{{- end }}
{{- end }}
[root@prometheus-server prometheus-webhook-dingtalk-2.0.0.linux-amd64]# vim config.yml

img

img

img

[root@node1 ~]# systemctl stop node_exporter

告警标签、路由、分组

标签：给每个监控项添加标签，记住“标签”，有大用！！！

[root@prometheus prometheus]# pwd
/usr/local/prometheus
[root@prometheus prometheus]# cat rules/host_monitor.yml 
在定义报警规则的时候，每个监控，定义好一个可识别的标签，可以作为报警级别，比如
severity: error
severity: warning
severity: info
不同的报警级别，发送到不同的接收者；
这里就以severity: warning为例，在应用场景中，也就是，不同的报警级别，发送到不同的接收者；

[root@prometheus alertmanager]# vim alertmanager.yml

img

img

img

[root@prometheus alertmanager]# systemctl restart alertmanager

说明：group by指定以什么标签进行分组，我这里指定的是severity;

默认接收者是dingding，如果报警信息中没有severity类的标签，匹配不到，会默认发送给dingdind接收者；

常规匹配到severity: warning，发送到wechat接收者；

正则匹配到severity: warning或者severity: critical，发送到email接收者；

接收者要定义好，按照如上配置，email，wechat接收者，会接收到报警消息；

测试报警

[root@node1 ~]# systemctl stop node_exporter

[root@node1 ~]# systemctl start node_exporter

3. 优化配置规则

这里列举两个常用的规则文件，其余根据实际情况自行修改(可以去prometheus的web页面上自己先查一遍，看表达式是否正确查出数据)
对应这里
image-20230428175759817

主机存活告警文件,分组名为servers_survival：
groups:
- name: servers_survival
  rules:
  - alert: 节点存活--工具--应用服务器
    expr:  up{job="node1"} == 0
    for: 1m
    labels:
      level: critical
    annotations:
      summary: "机器 {{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "服务器{{$labels.instance}} 挂了 (当前值: {{ $value }})"

  - alert: 节点存活--开发--开发环境服务器
    expr:  up{job="node2"} == 0
    for: 1m  
    labels:
      level: critical
    annotations:
      summary: "机器 {{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "{{$labels.instance}} 宕机(当前值: {{ $value }})"

  - alert: 节点存活--测试--测试环境服务器   
    expr:  up{job="node3"} == 0
    for: 1m    
    labels:    
      level: critical
    annotations:   
      summary: "机器 {{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "{{$labels.instance}} 宕机(当前值: {{ $value }})"   

  - alert: 节点存活--jenkins--jenkins服务器   
    expr:  up{job="node4"} == 0
    for: 1m    
    labels:    
      level: critical
    annotations:   
      summary: "机器 {{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "{{$labels.instance}} 宕机(当前值: {{ $value }})"
b. 主机状态告警文件,分组名为servers_status：
groups:
- name: servers_status
  rules:
  - alert: CPU负载1分钟告警
    expr:  node_load1{job!~"(node4|node1|node2|node3)"} / count (count (node_cpu_seconds_total{job!~"(node4|node1|node2|node3)"}) without (mode)) by (instance, job) > 2.5
    for: 1m  
    labels:
      level: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} CPU负载告警 "
      description: "{{$labels.instance}} 1分钟CPU负载(当前值: {{ $value }})"

  - alert: CPU使用率告警
    expr:  1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle",job!~"(IDC-GPU|node2|nodes-test-GPU|node4)"}[30m])) by (instance) > 0.85
    for: 1m  
    labels:
      level: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} CPU使用率告警 "
      description: "{{$labels.instance}} CPU使用率超过85%(当前值: {{ $value }} )"

  - alert: CPU使用率告警 
    expr: 1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle",job=~"(IDC-GPU|node2)"}[30m])) by (instance) > 0.9
    for: 1m
    labels:
      level: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} CPU负载告警 "
      description: "{{$labels.instance}} CPU使用率超过90%(当前值: {{ $value }})"

  - alert:  内存使用率告警
    expr:  (1-node_memory_MemAvailable_bytes{job!="IDC-GPU"} /  node_memory_MemTotal_bytes{job!="IDC-GPU"}) * 100 > 90
    labels:
      level: critical
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 可用内存不足告警"
      description: "{{$labels.instance}} 内存使用率已达90% (当前值: {{ $value }})"


  - alert:  磁盘使用率告警
    expr: 100 - (node_filesystem_avail_bytes{fstype=~"ext4|xfs", mountpoint !~ "/var/lib/[kubelet|rancher].*" } / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs", mountpoint !~ "/var/lib/[kubelet|rancher].*"}) * 100 > 85
    labels:
      level: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 磁盘使用率告警"
      description: "{{$labels.instance}} 磁盘使用率已超过85% (当前值: {{ $value }})"

去web上查看确认rules是否被prometheus加载

image-20230504152015673

三. 配置Alertmanger

prometheuswebook_620">修改prometheus-webook配置文件绑定申请的机器人

我只绑定了一个webhook所以只要配置到webhook1

root@rancher2x.hw:/opt/prometheus-webhook# cat config.yml

## Customizable templates path
templates:
##  - templates/alertmanager-dingtalk.tmpl
  - /opt/alertmanager/dingding3.tmpl # 配置告警模板的所在位置

#default_message:
#  title: '{{ template "legacy.title" . }}'
#  text: '{{ template "legacy.content" . }}'

## Targets, previously was known as "profiles"
targets:
  webhook1:
    url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxx  # 配置机器人的webhook_url
    # secret for signature
    secret: SEC65342be21ab54b730da9347be9307b7831bd65adf1c99406fedc786f62fecb98 # 配置加签（申请的时候那串数字）
    message:
      title: '{{ template "ops.title" . }}'  #  给这个webhook应用上 模板标题 （ops.title是我们模板文件中的title 可在下面给出的模板文件中看到）
      text: '{{ template "ops.content" . }}' #  给这个webhook应用上 模板内容  （ops.content是我们模板文件中的content 可在下面给出的模板文件中看到）

image-20230505133537586

3. 告警模板文件

root@rancher2x.hw:/opt/# cat /opt/alertmanager/dingding3.tmpl 

{{ define "__subject" }}
[{{ .Status | toUpper }}{{ if eq .Status "firing" }}:{{ .Alerts.Firing | len }}{{ end }}]
{{ end }}
 
 
{{ define "__alert_list" }}{{ range . }}
---
    **告警类型**: {{ .Labels.alertname }} 
    **告警级别**: {{ .Labels.level }}
    **故障主机**: {{ .Labels.instance }} 
    **告警信息**: {{ .Annotations.description }}
    **触发时间**: {{ (.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}  
{{ end }}{{ end }}
 
{{ define "__resolved_list" }}{{ range . }}
---
    **告警类型**: {{ .Labels.alertname }} 
    **告警级别**: {{ .Labels.level }}
    **故障主机**: {{ .Labels.instance }} 
    **触发时间**: {{ (.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}  
    **恢复时间**: {{ (.EndsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}
{{ end }}{{ end }}
 
 
{{ define "ops.title" }}
{{ template "__subject" . }}
{{ end }}
 
{{ define "ops.content" }}
{{ if gt (len .Alerts.Firing) 0 }}
**====侦测到{{ .Alerts.Firing | len  }}个故障====**
{{ template "__alert_list" .Alerts.Firing }}
---
{{ end }}
 
{{ if gt (len .Alerts.Resolved) 0 }}
**====恢复{{ .Alerts.Resolved | len  }}个故障====**
{{ template "__resolved_list" .Alerts.Resolved }}
{{ end }}
{{ end }}
 
{{ define "ops.link.title" }}{{ template "ops.title" . }}{{ end }}
{{ define "ops.link.content" }}{{ template "ops.content" . }}{{ end }}
{{ template "ops.title" . }}
{{ template "ops.content" . }}

4. 修改alertmanager配置文件为如下内容

注：这里也加上了邮件相关的配置

root@rancher2x.hw:/opt/alertmanager# cat alertmanager.yml 
global:
  resolve_timeout: 5m
  smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'
  smtp_from: 'xxx@163.com'
  smtp_auth_username: 'xxxx@163.com'
  smtp_auth_password: '邮箱的授权码'
  smtp_require_tls: false
templates:
  - '/opt/alertmanager/*.tmpl'  #告警模板位置
route:
  group_by: ['servers_survival','servers_status'] # 根据告警规则组名进行分组
  group_wait: 30s # 分组内第一个告警等待时间，10s内如有第二个告警会合并一个告警
  group_interval: 5m  # 发送新告警间隔时间
  repeat_interval: 30m #重复告警间隔发送时间，如果没处理过多久再次发送一次
  receiver: 'dingtalk_webhook' # 接收人

receivers:
 - name: 'ops'
   email_configs:
   - to: 'tianye@163.com'
     html: '{{ template "email.to.html" .}}'
     headers: { Subject: "[WARNING]Prometheus告警邮件" }
     send_resolved: true
 - name: 'dingtalk_webhook'
   webhook_configs:
   - url: 'http://localhost:8060/dingtalk/webhook1/send' # 填写prometheus-webhook的webhook1 url
     send_resolved: true     # 在恢复后是否发送恢复消息给接收人

image-20230505152409772

测试报警

停止一个node服务

image-20230505134000343

钉钉群报警

image-20230505134156530

恢复过来
image-20230505134300007

测试内存报警

写一个服务

#!/bin/bash

MEMORY_TO_USE=$(echo "$(awk '/^MemTotal/ {print $2}' /proc/meminfo) * 0.85" | bc -l | awk '{printf("%d\n",$1 + 0.5)}') # 计算需要使用的内存大小，单位为 KB
echo "将占用 ${MEMORY_TO_USE}KB 的内存"

docker run -it --rm -m ${MEMORY_TO_USE}KB --memory-swap ${MEMORY_TO_USE}KB busybox sh -c 'sleep 120'


下面是一个使用 Docker 容器临时占用内存 85% 并在 2 分钟后停止的示例：
这个脚本会执行以下操作：

使用 awk 命令获取系统的总内存大小（单位为 KB），并根据要占用的内存比例（85%）计算需要占用的内存大小。
使用 docker run 命令启动一个基于 Busybox 镜像的容器，并限制其最大可用内存和交换空间大小为所需占用的内存大小。
在容器中运行 sleep 120 命令，即让容器休眠 2 分钟后自动停止。
需要注意的是，由于这个脚本会占用大量的系统资源，建议仅在测试和调试环境中使用。同时，该脚本需要您已经安装了 Docker 环境并具有足够的权限来执行 Docker 命令

Alertmanager之抑制

当我们的分级告警时，比如：

  1. 平时监控 server-01机器的存活，也监控这台机器的nginx服务存活时，当主机宕机后，我们会同时收到 server-01挂掉和nginx服务挂掉 两条警报（甚至连带更多），显然对我们来讲，这都是没必要发出的邮件，真正造成这个告警的原因是-主机宕机这个警告，所以我们只需要关注这个就好，别的没必要发了。
  2. 平时监控 jenkins主机的内存使用率，85%定为warnning级别，90%定为critical级别 ，在内存飙升的过程中，可能刚触发完85%又触发了90%，所以我们也会收到两个告警。比如下图：
    image-20230505135211174

所以这个情况需要，一段时间内，同一个主机的critical级别要抑制住warning级别，减少冗余发送。

操作

我们用监控nginx和docker服务做一个实践

使用Prometheus监控docker容器

image-20230506102234833

常用的监控指标有内存、CPU、磁盘、网络。一般使用Google开源的cAdvisor (Container Advisor)来收集正在运行的容器资源信息和性能信息（参见 https://github.com/google/cadvisor）。

使用cAdvisor采集监控数据（被监控端）

2.安装cAdvisor 来收集容器信息

使用Docker部署cadvisor。

docker run -d --volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro --volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 --detach=true \
--name=cadvisor google/cadvisor:latest
# 访问http://主机IP:8080

cAdvisor不负责存储采集到的监控数据，因此只能查看实时数据。cAdvisor为Prometheus提供的数据采集接口为http://被监控主机IP:8080/metrics。

image-20230505173214212

第二种方式
docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--restart=always \
google/cadvisor:latest

注意:
服务起不来如何解决？

mount -o remount,rw '/sys/fs/cgroup'
ln -s /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct,cpu

验证收集效果传递

访问

image-20230505174330784

prometheus_866">修改prometheus配置文件

在prometheus.yml的scrape_configs中添加监控作业。

- job_name: "my_docker"
  static_configs:
  - targets: ['被监控主机IP:8080']

image-20230505174656413
然后重启容器：docker restart prometheus。可以在http://主机IP:9090/targets 页面可以查看prometheus监控的目标。在http://主机IP:9090/graph 页面可以查看监控参数的简单图形化展示

访问测试

进入首页会看到

image-20230505174740514

如果我们想看docker容器的信息

在官网查找与docker有关的模板导入并使用

找到一款全部适合的（ID：11600）

image-20230505175352303

image-20230505175114885

image-20230505175208137

备注：cadvisor容器监控仪表盘ID推荐使用：10619

d. 主节点prometheus.yml将已安装的各应用节点配置后，并重启主节点prometheus

注意：prometheus.yml配置文件内容及注释都建议不要加中文，否则因编码格式不一致导致普罗米修斯重启失败

image-20230506094112638

我的配置文件

image-20230506101129901

以下是这些应用节点安装并配置完成后，监控显示如下

1） 以下是监控Linux系统资源：

image-20230506094203821

以下是容器资源监控

image-20230506094226845

这个优化我用了不知道咋回事不适配，大家可以尝试使用一下

prometheus_job__922">配置prometheus收集容器对应的 job 和规则

# 全局配置
global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).
# 告警配置
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ['192.168.31.241:9093']
# 加载一次规则，并根据全局“评估间隔”定期评估它们。
rule_files:
  - "/etc/prometheus/rules/*.yml"
# 控制Prometheus监视哪些资源
# 默认配置中，有一个名为prometheus的作业，它会收集Prometheus服务器公开的时间序列数据。
scrape_configs:
  # 作业名称将作为标签“job=<job_name>`添加到此配置中获取的任何数据。
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.31.241:9091']

  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.31.241:9100','192.168.31.239:9100','192.168.31.240:9100','192.168.31.245:9100']
        labels:
          env: dev
          role: docker

优化告警规则能适配- targets里面所有ip

root@debian:/etc/prometheus/rules# cat servers_survival.yml
- name: servers_survival
  rules:
  - alert: 节点存活--工具--应用服务器
    expr: up{job="node1", instance=~"192\\.168\\.31\\.241.*"} == 0
    for: 1m
    labels:
      level: critical
    annotations:
      summary: "机器 {{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "服务器{{$labels.instance}} 挂了 (当前值: {{ $value }})"

  - alert: 节点存活--开发--开发环境服务器
    expr: up{job="node2", instance=~"192\\.168\\.31\\.239.*"} == 0
    for: 1m  
    labels:
      level: critical
    annotations:
      summary: "机器 {{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "{{$labels.instance}} 宕机(当前值: {{ $value }})"

  - alert: 节点存活--测试--测试环境服务器   
    expr: up{job="node3", instance=~"192\\.168\\.31\\.240.*"} == 0
    for: 1m    
    labels:    
      level: critical
    annotations:   
      summary: "机器 {{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "{{$labels.instance}} 宕机(当前值: {{ $value }})"   

  - alert: 节点存活--jenkins--jenkins服务器   
    expr: up{job="node4", instance=~"192\\.168\\.31\\.245.*"} == 0
    for: 1m    
    labels:    
      level: critical
    annotations:   
      summary: "机器 {{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "{{$labels.instance}} 宕机(当前值: {{ $value }})"

优化告警规则能适配- targets里面所有ip

- name: servers_status
  rules:
  - alert: CPU负载1分钟告警
    expr: node_load1 / count(count(node_cpu_seconds_total{job=~"node", mode!="idle"}) without (mode)) by (instance, job) > 2.5 and instance !~ "{{ join \"|\" .Values.node_ips }}"
    for: 1m  
    labels:
      level: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} CPU负载告警 "
      description: "{{$labels.instance}} 1分钟CPU负载(当前值: {{ $value }})"

  - alert: CPU使用率告警
    expr: 1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle", job=~"node"})[30m]) by (instance) > 0.85 and instance !~ "{{ join \"|\" .Values.node_ips }}"
    for: 1m  
    labels:
      level: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} CPU使用率告警 "
      description: "{{$labels.instance}} CPU使用率超过85%(当前值: {{ $value }} )"

  - alert: CPU使用率告警 
    expr: 1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle", job=~"node2|node4"})[30m]) by (instance) > 0.9 and instance !~ "{{ join \"|\" .Values.node_ips }}"
    for: 1m
    labels:
      level: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} CPU负载告警 "
      description: "{{$labels.instance}} CPU使用率超过90%(当前值: {{ $value }})"

  - alert:  内存使用率告警
    expr: (1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100 > 90 and job=~"node" and instance !~ "{{ join \"|\" .Values.node_ips }}"
    labels:
      level: critical
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 可用内存不足告警"
      description: "{{$labels.instance}} 内存使用率已达90% (当前值: {{ $value }})"


  - alert:  磁盘使用率告警
    expr: 100 - (node_filesystem_avail_bytes{fstype=~"ext4|xfs", mountpoint !~ "/var/lib/[kubelet|rancher].*", job=~"node"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs", mountpoint !~ "/var/lib/[kubelet|rancher].*", job=~"node"}) * 100 > 85 and instance !~ "{{ join \"|\" .Values.node_ips }}"
    labels:
      level: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 磁盘使用率告警"
      description: "{{$labels.instance}} 磁盘使用率已超过85% (当前值: {{ $value }})"

创建一个名为 cadvisor_rules.yml 的告警规则文件，定义需要监控的指标和阈值：

groups:
- name: cadvisor_alerts
  rules:
   
    - alert: 内存使用率超过90%时报警
      expr: (sum(container_memory_usage_bytes{image!="",container_name!="POD"}) / sum(machine_memory_bytes)) * 100 > 90
      for: 5m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        summary: "Container memory usage is high"
        description: "{{$labels.instance}}: {{$value}}% of memory is in use"

 
    - alert: 容器 CPU 使用率超过80%时报警
      expr: (sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="",container_name!="POD"}[5m])) / count(node_cpu_seconds_total{mode="system"}) * 100) > 80
      for: 5m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        summary: "Container CPU usage is high"
        description: "{{$labels.instance}}: {{$value}}% of CPU is in use"

 
    - alert: 容器文件系统使用率超过90%时报警
      expr: (sum(container_fs_usage_bytes{image!="",container_name!="POD"}) / sum(container_fs_limit_bytes{image!="",container_name!="POD"})) * 100 > 90
      for: 5m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        summary: "Container filesystem usage is high"
        description: "{{$labels.instance}}: {{$value}}% of file system is in use"


    - alert: 容器服务状态异常时报警
      expr: max(up{job="docker_cadvisor", instance=~".+:8080"}) by (name, image) < 1
      for: 5m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
        summary: "Container service is down"
        description: "{{$labels.instance}}: {{$labels.name}}/{{$labels.image}} container service is not reachable"

查看报警

image-20230506163343867

恢复

image-20230506163407065

监控微服务探活

简介： BlackBox Exporter 顾名思义就是在应用程序的外部对其进行探测， 支持 HTTP、HTTPS、DNS、TCP、ICMP等方式对目标进行检测。

image-20230508092654701

官方下载链接

https://github.com/prometheus/blackbox_exporter/releases/download/v0.21.1/blackbox_exporter-0.21.1.linux-amd64.tar.gz

各版本下载网址

https://github.com/prometheus/blackbox_exporter/releases

*解压*

tar -zxf blackbox_exporter-0.21.1.linux-amd64.tar.gz

mv blackbox_exporter-0.21.1.linux-amd64 /usr/local/blackbox_exporter
使用systemd管理blackbox_exporter服务
vim /usr/lib/systemd/system/blackbox_exporter.service

[Unit]

Description=blackbox_exporter

After=network.target

[Service]

User=root

Type=simple

ExecStart=/usr/local/blackbox_exporter/blackbox_exporter --config.file=/usr/local/blackbox_exporter/blackbox.yml

Restart=on-failure

[Install]

WantedBy=multi-user.target


systemctl daemon-reload

systemctl start blackbox_exporter

systemctl enable blackbox_exporter

查看启动
image-20230508094223833

prometheus_1172">配置好blackbox_exporter 后来到prometheus配置
vim prometheus.yml
模板
#监控端口存活
  - job_name: 'port_status'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [tcp_connect]
    static_configs:
      - targets:
        - 192.168.11.141:9090
        - 192.168.11.143:3306    #可以写多个ip+端口

    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target

      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance

      - target_label: __address__
        replacement: 192.168.11.143:9115

#监控主机存活
  - job_name: 'ping_status'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [icmp]

    static_configs:
      - targets:
        - 192.168.11.141
        - 192.168.11.143 #可以写多个ip

    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target

      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance

      - target_label: __address__
        replacement: 192.168.11.143:9115

模板二

# 网站监控
  - job_name: 'http_status'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [http_2xx]
    static_configs:
      - targets: ['http://www.lzfn.com', 'wiki.lzfn.com']
        labels:
          instance: http_status
          group: web
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: 192.168.5.85:9115

# ping 检测
  - job_name: 'ping_status'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [icmp]
    static_configs:
      - targets: ['192.168.5.85']
        labels:
          instance: 'ping_status'
          group: 'icmp'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: 192.168.5.85:9115

# 端口监控
  - job_name: 'port_status'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [tcp_connect]
    static_configs:
      - targets: ['192.168.5.85:80', '192.168.5.85:9000', '192.168.5.85:8080']
        labels:
          instance: 'port_status'
          group: 'port'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: 192.168.5.85:9115

最终适配版本

#监控端口存活
  - job_name: 'tcp_ports' 
    scrape_interval: 15s
    metrics_path: '/probe'
    params:
      module: [tcp_connect]
    static_configs:
      - targets: ['192.168.31.241:9090','192.168.31.241:5432']
        labels:
           groups: "tcp_up"
    relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      target_label: __param_target
    - source_labels: [__param_target]
      target_label: instance
    - target_label: __address__
      replacement: 192.168.31.241:9115

配置完检测一下语法

 ./promtool check config prometheus.yml                                                   

然后重启一下prometheus
 systemctl restart prometheus

来到web端看下

image-20230508094718854

然后来到Grafana配置监控页面

直接搜索模板库按需下载

具体grafana配置请看

https://grafana.com/grafana/dashboards/?search=blackbox_exporter

ID: 13659
模板ID： 9965

image-20230508095129540

配置告警规则

root@debian:/etc/prometheus/rules# cat tcp_up_down.yml 
groups:
- name: tcp_ports
  rules:
    - alert: 服务器端口失败    # 标识 名字
      expr: probe_success{groups="tcp_up"} == 0
      for: 1m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        description: 'API service: {{$labels.instance}} 端口检查失败，服务不可用，请检查'
        summary: consumer lag behind
配置多个任务
root@debian:/etc/prometheus/rules# cat tcp_up_down.yml 
groups:
- name: tcp_ports
  rules:
    - alert: 服务器端口失败
      expr: probe_success{groups=~"tcp_up|tcp_up2"} == 0
      for: 1m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        description: 'API service: {{$labels.instance}} 端口检查失败，服务不可用，请检查'
        summary: consumer lag behind

image-20230508140955447

测试报警

image-20230508141030164

查看grafana
image-20230508141049331

查看钉钉群
image-20230508141242739

恢复

image-20230508142143604

最终配置文件
prometheus.yml

image-20230508144220934

image-20230508144311071

image-20230508144432816

监控微web-域名

添加web任务

#监控web页面
  - job_name: '239_web'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [ http_2xx ]
    static_configs:
      - labels:
          group: '239_web'
          instance: '239_web'
        targets:
          - "https://www.baidu.com"
          - "https://measure-dev.beehooo.com"
          - "https://measure-mall-dev.beehooo.com"
    relabel_configs:
      - source_labels: [ __address__ ]
        target_label: __param_target
      - source_labels: [ __param_target ]
        target_label: instance
      - target_label: __address__
        replacement: 192.168.31.239:9115

查看grafana
image-20230508153305285

查看后台
image-20230508153329738

编辑告警规则

groups:
- name: blackbox
  rules:


  - alert: Blackbox 探测失败告警
    expr: probe_success == 0  # 如果探测成功指标值为1，否则为0
    for: 0m  # 规则必须满足条件的时间长度（这里是0分钟）
    labels:
      severity: critical  # 告警级别设置为critical
    annotations:
      summary: Blackbox 探测失败 (实例 {{ $labels.instance }})  # 告警摘要信息
      description: "探测失败\n  VALUE = {{ $value }}\n  LABELS = {{ $labels }}"  # 告警详情信息

 
  - alert: Blackbox 探测过慢告警
    expr: avg_over_time(probe_duration_seconds[1m]) > 1  # 控制器耗时平均值大于1秒
    for: 1m  # 规则必须满足条件的时间长度（这里是1分钟）
    labels:
      severity: warning  # 告警级别设置为warning
    annotations:
      summary: Blackbox 探测过慢 (实例 {{ $labels.instance }})  # 告警摘要信息
      description: "探测用时超过1秒\n  VALUE = {{ $value }}\n  LABELS = {{ $labels }}"  # 告警详情信息


  - alert: Blackbox HTTP 探测失败告警
    expr: probe_http_status_code <= 199 OR probe_http_status_code >= 400  # HTTP 状态码不在200~399之间时触发告警
    for: 0m  # 规则必须满足条件的时间长度（这里是0分钟）
    labels:
      severity: critical  # 告警级别设置为critical
    annotations:
      summary: Blackbox HTTP 探测失败 (实例 {{ $labels.instance }})  # 告警摘要信息
      description: "HTTP 状态码不在200~399之间\n  VALUE = {{ $value }}\n  LABELS = {{ $labels }}"  # 告警详情信息


  - alert: Blackbox HTTP 探测过慢告警
    expr: avg_over_time(probe_http_duration_seconds[1m]) > 1  # HTTP 请求用时平均值大于1秒
    for: 1m  # 规则必须满足条件的时间长度（这里是1分钟）
    labels:
      severity: warning  # 告警级别设置为warning
    annotations:
      summary: Blackbox HTTP 探测过慢 (实例 {{ $labels.instance }})  # 告警摘要信息
      description: "HTTP 请求用时超过1秒\n  VALUE = {{ $value }}\n  LABELS = {{ $labels }}"  # 告警详情信息

  
  - alert: Blackbox Ping 探测过慢告警
    expr: avg_over_time(probe_icmp_duration_seconds[1m]) > 1  # Ping 请求用时平均值大于1秒
    for: 1m  # 规则必须满足条件的时间长度（这里是1分钟）
    labels:
      severity: warning  # 告警级别设置为warning
    annotations:
      summary: Blackbox Ping 探测过慢 (实例 {{ $labels.instance }})  # 告警摘要信息
      description: "Ping 请求用时超过1秒\n  VALUE = {{ $value }}\n  LABELS = {{ $labels }}"  # 告警详情信息
产生报警

image-20230508160811135

恢复

image-20230508160822985

配置不同环境

{{ $labels.instance }}) # 告警摘要信息
description: “探测用时超过1秒\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS = {{ $labels }}” # 告警详情信息

  • alert: Blackbox HTTP 探测失败告警
    expr: probe_http_status_code <= 199 OR probe_http_status_code >= 400 # HTTP 状态码不在200~399之间时触发告警
    for: 0m # 规则必须满足条件的时间长度（这里是0分钟）
    labels:
    severity: critical # 告警级别设置为critical
    annotations:
    summary: Blackbox HTTP 探测失败 (实例 {{ $labels.instance }}) # 告警摘要信息
    description: “HTTP 状态码不在200~399之间\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS = {{ $labels }}” # 告警详情信息

  • alert: Blackbox HTTP 探测过慢告警
    expr: avg_over_time(probe_http_duration_seconds[1m]) > 1 # HTTP 请求用时平均值大于1秒
    for: 1m # 规则必须满足条件的时间长度（这里是1分钟）
    labels:
    severity: warning # 告警级别设置为warning
    annotations:
    summary: Blackbox HTTP 探测过慢 (实例 {{ $labels.instance }}) # 告警摘要信息
    description: “HTTP 请求用时超过1秒\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS = {{ $labels }}” # 告警详情信息

  • alert: Blackbox Ping 探测过慢告警
    expr: avg_over_time(probe_icmp_duration_seconds[1m]) > 1 # Ping 请求用时平均值大于1秒
    for: 1m # 规则必须满足条件的时间长度（这里是1分钟）
    labels:
    severity: warning # 告警级别设置为warning
    annotations:
    summary: Blackbox Ping 探测过慢 (实例 {{ $labels.instance }}) # 告警摘要信息
    description: “Ping 请求用时超过1秒\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS = {{ $labels }}” # 告警详情信息


###### 产生报警

[外链图片转存中...(img-UF5Xjkhp-1683535390294)]

###### 恢复

[外链图片转存中...(img-J8DukiPP-1683535390294)]

### 配置不同环境

![image-20230508161836854](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1fc8e528d9474f810c4ea36d29537498.png)

http://www.niftyadmin.cn/n/301059.html

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数据血缘分析工具SQLFLow自动画出数据库的 ER 模型

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马哈鱼数据血缘分析器通过分析你所提供的 SQL 脚本&#xff0c;或者连接到数据库&#xff0c;可以自动画出数据库的 ER 模型&#xff0c;可视化表和字段的关系&#xff0c;帮助你迅速了解数据库的设计模型&#xff0c;进行高效的团队沟通。 马哈鱼通过两种途径来为你自动可视化…
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Packet Tracer - 使用 CLI 配置 IOS 入侵防御系统 (IPS)

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Packet Tracer - 使用 CLI 配置 IOS 入侵防御系统 (IPS) 拓扑图 地址分配表 设备 接口 IP 地址 子网掩码 默认网关 交换机端口 R1 G0/1 192.168.1.1 255.255.255.0 不适用 S1 F0/1 S0/0/0 10.1.1.1 255.255.255.252 不适用 不适用 R2 S0/0/0 (DCE) 10.1.1.…
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「字节跳动测试开发面经」一二三面+hr面+超级全资料+复习资料

「字节跳动测试开发面经」一二三面+hr面+超级全资料+复习资料

​ 说在前面&#xff0c;面试时最好不要虚报工资。本来字节跳动是很想去的&#xff0c;几轮面试也通过了&#xff0c;最后没offer&#xff0c;自己只想到几个原因&#xff1a; 1、虚报工资&#xff0c;比实际高30%&#xff1b; 2、有更好的人选&#xff0c;这个可能性不大&am…
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多元统计分析-主成分分析的原理与实现

多元统计分析-主成分分析的原理与实现

目录 一、什么是主成分分析&#xff1f; 二、主成分分析的原理 三、主成分分析的应用 四、使用sklearn实现主成分分析 五、总结 一、什么是主成分分析&#xff1f; 主成分分析&#xff08;Principal Component Analysis&#xff0c;PCA&#xff09;是一种常用的多元统计分…
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第四十一章 Unity 输入框 (Input Field) UI

第四十一章 Unity 输入框 (Input Field) UI

本章节我们学习输入框 (Input Field)&#xff0c;它可以帮助我们获取用户的输入。我们点击菜单栏“GameObject”->“UI”->“Input Field”&#xff0c;我们调整一下它的位置&#xff0c;效果如下 我们在层次面板中发现&#xff0c;这个InputField UI元素包含两个子元素&…
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生成式AI浪潮下，请把焦点留给年轻创业者

生成式AI浪潮下，请把焦点留给年轻创业者

比尔盖茨在《AI 时代已经开始》的文章中提到两次革命性的技术演示&#xff1a; 第一次是1980年&#xff0c;名叫Charles Simonyi的年轻人向盖茨展示了图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;&#xff0c;而后诞生了Windows&#xff0c;开启了长达30年的互联网浪潮&#xff1…
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C++学习day--09 字符串比较、运算符

C++学习day--09 字符串比较、运算符

1、项目练习 第 1 节 项目需求、项目实现 项目实现&#xff1a; #include <iostream> #include <Windows.h> #include <string> using namespace std; int main( void ) { string name; string pwd; std::cout << " 请输入账号&am…
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Segment Anything模型部分结构和代码解析

Segment Anything模型部分结构和代码解析

0x0. 前言 上个月Meta提出的Segment Anything Model&#xff08;SAM&#xff09;希望在视觉领域通过Prompt基础大模型的套路来解决目标分割的问题。经过实测&#xff0c;在大多数场景中SAM的表现都足够惊艳&#xff0c;并且基于SAM的各种二创工作也爆发了比如 检测一切的Groun…
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