Prometheus系列01-单机版二进制部署

本文最后更新于：January 5, 2021 am

作为 CNCF 中最成功的开源项目之一，Prometheus 已经成为了云原生监控的代名词，被广泛应用在 Kubernetes和OpenShift 等项目中，同时有很多第三方解决方案也会集成 Prometheus。随着 Kubernetes 在容器调度和管理上确定领头羊的地位，Prometheus 也成为Kubernetes容器监控的标配。

考虑到k8s系统的复杂性和上手难度较高，本文将从最简单最基础的部分开始循序渐进，主要介绍如何在CentOS8系统上直接使用二进制文件和systemd进行Prometheus server的单机版本部署，本文只涉及到最基础的Prometheus server、node_exporter和Grafana三个模块，暂未涉及Pushgateway和Alertmanager两个模块。

一般来说，Prometheus server是用于作为服务端来存储各类exporter在被监控节点上面采集的数据，而Grafana则负责将Prometheus server上的数据可视化，因此Prometheus server和Grafana不一定要部署在同一台机器上面，只需要部署两者的机器能够互相通信即可，同理，各类exporter应该部署在需要被监控的节点机器上。这里由于机器数量有限且只作为测试，会将三者都部署在同一台机器上。

Prometheus最初起源于SoundCloud构建的监控系统和告警工具，是Google BorgMon监控系统的开源版本。它基于Go语言且自带时序型数据库，这也就意味着DevOps工程师在部署Prometheus监控系统的时候无需再额外搭建数据库，当然如果有更高的需求也可以自行搭建其他的时序性数据库（TSDB）。

Prometheus的基本原理是通过 HTTP周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的 HTTP 接口并且符合 Prometheus 定义的数据格式，就可以接入Prometheus监控。此外，使用Grafana 的Prometheus的数据可视化程度非常高，告警规则也十分多样，还支持传统服务器监控以及云原生监控，可以称为是监控系统中的“瑞士军刀”。

1、部署prometheus

我们去官网选择合适的二进制版本进行下载并解压

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wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.23.0/prometheus-2.23.0.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf prometheus-2.23.0.linux-amd64.tar.gz

为了方便管理，我们需要创建一个单独的prometheus用户来运行prometheus，同时要保证安全，创建的用户只用来运行prometheus而不能使用shell登录。

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groupadd prometheus
useradd -g prometheus -s /sbin/nologin prometheus
chown -R prometheus.prometheus /home/prometheus

为了方便管理，我们可以配置使用systemd对进程进行管理

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vim /usr/lib/systemd/system/prometheus.service

[Unit]
Description=Prometheus
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target

[Service]
# Type设置为notify时，服务会不断重启
Type=simple
User=prometheus
# --storage.tsdb.path是可选项，默认数据目录在运行目录的./dada目录中
ExecStart=/home/prometheus/prometheus --config.file=/home/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/home/prometheus
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target


chown prometheus.prometheus /usr/lib/systemd/system/prometheus.service
systemctl daemon-reload
systemctl enable prometheus.service
systemctl start prometheus.service
systemctl status prometheus.service

如无意外应该已经可以正常运行了，同时访问服务器的9090端口可以查看到简单的UI界面

2、部署node_exporter

我们去官网选择合适的二进制版本进行下载并解压

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wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.0.1/node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-1.0.1.linux-amd64 node_exporter
chown -R prometheus.prometheus /home/node_exporter

同样的我们使用systemd进行管理

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

[Unit]
Description=Prometheus-node_exporter
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target
# 注意下面这两项参数是CentOS8的systemd才支持的
StartLimitBurst=1
StartLimitIntervalSec=15s

[Service]
Type=simple
User=prometheus
ExecStart=/home/node_exporter/node_exporter
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

chown prometheus.prometheus /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service
systemctl daemon-reload
systemctl enable node_exporter.service
systemctl start node_exporter.service
systemctl status node_exporter.service

如果顺利的话，node_exporter应该就正常运行在默认的9100端口了，再查看9090端口的prometheus的web页面种的Status里面的Targets应该就能够看到已经运行起来的监控了。

接着我们需要修改Prometheus的配置文件/home/prometheus/prometheus.yml，添加对应的job，使其监听对应IP的9100端口获取信息并重启Prometheus。

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scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.100.100:9090']

  - job_name: 'tiny-server'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.100.100:9100']

3、部署grafana

官网给出了多种版本系统的安装教程，我们这里使用的是CentOS，可以直接下载对应的RPM包然后直接安装，对应的操作如下

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wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm
sudo yum install grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm

systemctl daemon-reload
systemctl enable grafana-server.service
systemctl start grafana-server.service
systemctl status grafana-server.service

对应的配置文件位于/etc/grafana/grafana.ini，如果有需要可以进行更改，然后重启服务。

默认情况下我们直接访问对应服务器的3000端口，然后使用初始的用户名和密码admin/admin进行登录并且修改初始密码。

随后我们开始添加数据源

接下来在配置中填入相应的网址和端口即可，一般如果没有进行特殊修改，使用默认的配置即可读取到相应的数据源

前面我们已经部署了node_exporter，它会采集相应的数据到部署的机器的9100端口，我们这里再到Grafana中添加对应的dashboard就可以看到对应的图表数据了。Grafana官方提供的dashboard非常多，对应node_exporter的可以进行搜索下载，然后再上传到Grafana中，当然如果网络正常的话，我们也可以直接在导入面板中输入对应的ID编号就可以直接导入，由于我们的版本足够新，所以这里我们使用中文版本的node_exporter的dashboard，可以点击这里查看详情。

部分效果展示如下：