# prometheus搭建教程

## 主要概念

prometheus 主要功能是负责数据的手机存储， 手机的来源是各种exporter。 比如mysql 有mysql exporter ，服务器性能指标的exporter 等等。

因此为了能够监控到某些东西，如主机的CPU 使用率，我们需要使用到 Exporter。Prometheus 周期性的从 Exporter 暴露的HTTP 服务地址（通常是/metrics）拉取监控样本数据。

## prometheus安装部署

访问官网

https://prometheus.io/download/

选择linux版本下载

https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.42.0/prometheus-2.42.0.linux-amd64.tar.gz

上传到服务器

解压

修改配置文件

prometheus.yml文件

```

my global config

global: # global是一些常规的全局配置，这里只列出了两个参数：

scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. #每15s采集一次数据

evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. #每15s做一次告警检测

# scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration

alerting:

alertmanagers:

- static_configs:

- targets:

# - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.

rule_files: # rule_files指定加载的告警规则文件，告警规则放到下面来介绍

# - "first_rules.yml"

# - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:

# Here it's Prometheus itself.

scrape_configs:

# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.

- job_name: "prometheus" #

这是prometheus本机的一个监控节点，可以继续扩展加入其它需要被监控的节点，例如：

# metrics_path defaults to '/metrics'

# scheme defaults to 'http'.

#可以看到targets可以并列写入多个节点，用逗号隔开，机器名+端口号，端口号主要是exporters的端口，在这里9100其实是node_exporter的默认端口。配置完成后，prometheus就可以通过配置文件识别监控的节点，持续开始采集数据，prometheus基础配置也就搭建好了。

static_configs:

- targets: ["localhost:9090"] # 启动的端口

```

​

启动命令

*nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml > ./prometheus.log 2>&1 &*

## exporter 安装部署

下载地址

https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.5.0/node_exporter-1.5.0.linux-amd64.tar.gz

*nohup ./node_exporter > node_exporter.log 2>&1 &*

ps -ef |grep node_exporter

检查 是否正常启动

打开网页 http://10.50.51.30:9100/metrics

配置node_exporter的自启动

```

vi /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service

[Unit]

Description=node_export

Documentation=https://github.com/prometheus/node_exporter

After=network.target

[Service]

Type=simple

ExecStart= /usr/local/node_exporter-1.4.0/node_exporter

Restart=on-failure

[Install]

WantedBy=multi-user.target

```

## grafana安装部署

grafana官方下载地址：https://grafana.com/grafana/download?pg=get&plcmt=selfmanaged-box1-cta1

wget https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-9.3.6.linux-amd64.tar.gz

tar -zxvf grafana-enterprise-9.3.6.linux-amd64.tar.gz

参考教程

https://grafana.com/grafana/download?pg=get&plcmt=selfmanaged-box1-cta1

启动命令

nohup ./grafana-server &

需要配置邮箱信息

在grafana目录下创建目录config，在里面创建文件grafana.ini

```

#################################### SMTP / Emailing ##########################

# 配置邮件服务器

[smtp]

enabled = true

# 发件服务器

host = smtp.qq.com:465

# smtp账号

user = 2469278741@qq.com

# smtp 授权码

password = 123456

# 发信邮箱

from_address = 2469278741@qq.com

# 发信人

from_name = zhiweiliao

```

需要配置数据源文件 conf/ provisioning /datasource.yml

```

# config file version

apiVersion: 1

deleteDatasources: #如果之前存在name为Prometheus，orgId为1的数据源先删除

- name: Prometheus

orgId: 1

datasources: #配置Prometheus的数据源

- name: Prometheus

type: prometheus

access: proxy

orgId: 1

url: http://prometheus:9090 #在相同的docker compose下，可以直接用prometheus服务名直接访问

basicAuth: false

isDefault: true

version: 1

editable: true

```

打开页面

http://10.50.51.30:3000/

跳过用户名密码访问

添加prometheus数据源

点击右侧小齿轮图标 ==》add data source

选择prometheus 填入url http://localhost:9090 点击save&test成功

测试查询

点击explorer 小图标

选择顶部 explore 右边的 下拉框里的 prometheus

metric里选择 go_gc_duration_seconds

label filters instance

localhost:9090 点击左上角的runQuery 就有图表数据出来了

## pushgateway安装部署

有些指标是能通过拉取来实现的，但是有些数据是事件触发的，或者我们想推送到prometheus怎么办这个时候就需要pushgateway了。

下载地址：https://github.com/prometheus/pushgateway/releases/download/v1.5.1/pushgateway-1.5.1.linux-amd64.tar.gz

启动命令 nohup ./pushgateway &

查看端口

netstat -apn | grep 9091

查看pushgateway页面

打开`pushgateway`的web页面，`http://10.50.51.30:9091`，发现Metrics栏没有任何数据。因为此时还没有客户端推送数据给`pushgateway`。

修改 prometheus server 配置文件，定义一个job

在prometheus server的prometheus.yml文件中定义个job，然后tagets指向pushgateway所在的ip和9091端口：

```

[root@ip-10-50-51-30 prometheus-2.42.0.linux-amd64]# ps -ef|grep prometheus

root 25157 22948 0 Feb20 pts/0 00:02:01 ./prometheus --config.file=prometheus.yml

root 25310 22948 2 14:35 pts/0 00:00:00 grep --color=auto prometheus

[root@ip-10-50-51-30 prometheus-2.42.0.linux-amd64]# kill -9 25157

[root@ip-10-50-51-30 prometheus-2.42.0.linux-amd64]# nohup ./prometheus --config.file=promeths.yml > ./prometheus.log 2>&1 &

ps -ef|grep prometheus

```

编辑采集脚本采集主机数据，然后推送给pushgateway

vim pushgateway.sh

```

#!/bin/bash

instance_name=`hostname -f | cut -d'.' -f1` 截取主机名

vim pushgateway.sh#编写pushgateway脚本采集数据

#!/bin/bash

instance_name=`hostname -f | cut -d'.' -f1`#截取主机名

if [ $instance_name == "localhost" ];then

echo "Must FQDN hostname"#要求主机名不能是localhost，不要主机名区别不了

exit 1

fi

label="count_netstat_wait_connections"#定义一个key

count_netstat_wait_connections=`netstat -an| grep -i wait| wc -l`#定义values

#推送数据给pushgateway

echo "$label $count_netstat_wait_connections" | curl --data-binary @- http://10.50.51.30:9091/metrics/job/${instance_name}

```

echo "$label $count_netstat_wait_connections" | curl --data-binary @- http://10.50.51.30:9091/metrics/job/${instance_name}

然后给脚本授权执行

再打开prometheus或者grafana进行查看就可以了

http://10.50.51.30:9090/graph?


count_netstat_wait_connections


换成用java 进行推送

java 推送pushgateway

方案1 推送到gateway

推送的话 数据量太大了 ，其实是http请求，每次都以http请求进行发送 物理机的还好，

用户的数据量太大了。 目前来看 用户的数据是grpc实时上报的，udp是定时上报的。

方案2 写到redis中

方案3 写到本地日志中

方案4 prometheus拉取的时候取消费kafka

取了大量的时候 返回

边缘节点有prometheus 为什么么要集中到中心节点 总结领导sb

和同时讨论 prometheus 是适合存储监控指标，不适合记录每一个记录， 他时候定时的记录监控目标的瞬间状态，但是 你要让他存储完整的记录 ，他有translog 吗，他的存储是通过拉取的方式 就不适合当做数据库取用！！！！！！！！

---------------------------------------------------完结撒花-------------------------------------------

## docker部署

待续

## 参考

官网： https://prometheus.io/download/

csdn： https://blog.csdn.net/weixin_44352521/article/details/127947313

​ https://blog.csdn.net/MssGuo/article/details/127599745

java推送 https://blog.csdn.net/qq_21389711/article/details/125183313