在实时系统中，系统的性能和稳定性是至关重要的。实时系统通常用于对时间敏感的应用场景，如工业自动化、航空航天、金融交易等。这些场景要求系统能够在严格的时间约束内完成任务，任何延迟都可能导致严重的后果。因此，实时系统的可观测性变得尤为重要。可观测性指的是能够通过外部测量来了解系统内部状态的能力。通过监控关键指标，如任务延迟、CPU利用率等，可以及时发现并解决潜在问题，确保系统的稳定运行。
Prometheus 和 Grafana 是目前最流行的开源监控工具组合。Prometheus 是一个强大的时间序列数据库，用于收集和存储监控数据；Grafana 则是一个功能强大的可视化工具，可以将 Prometheus 中的数据以直观的图表形式展示出来。通过将实时系统的延迟指标（如 cyclictest 和 ftrace 的结果）导出为 Prometheus 指标，并使用 Grafana 创建可视化仪表盘，我们可以实现对系统实时性能的持续监控和告警。
掌握 Prometheus 和 Grafana 的集成对于开发者来说具有重要的价值。它不仅可以帮助开发者更好地理解和优化实时系统，还可以在实际项目中提高系统的可靠性和性能。
核心概念
实时任务的特性
实时任务是指那些对时间有严格要求的任务。它们通常需要在规定的时间内完成，否则可能导致系统不稳定或数据错误。实时任务的关键特性包括：
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时间约束：任务必须在规定的时间内完成。
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优先级：高优先级的任务优先执行。
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确定性：任务的执行时间是可以预测的。
Prometheus
Prometheus 是一个开源的监控系统，主要用于收集和存储时间序列数据。它的核心概念包括：
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指标：Prometheus 中的数据以指标的形式存储。指标可以是计数器（Counter）、计时器（Gauge）、直方图（Histogram）等。
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目标：Prometheus 通过 HTTP API 从目标（如服务或设备）中抓取指标。
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存储：Prometheus 将抓取的指标存储在本地的时间序列数据库中。
Grafana
Grafana 是一个开源的可视化工具，用于展示 Prometheus 中的数据。它的核心概念包括：
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数据源：Grafana 可以连接到多种数据源，如 Prometheus、InfluxDB 等。
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仪表盘：Grafana 通过仪表盘展示数据。仪表盘可以包含多个图表，如折线图、柱状图等。
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告警：Grafana 可以设置告警规则，当数据超过阈值时发送通知。
环境准备
软硬件环境
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操作系统：Ubuntu 20.04 或更高版本
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开发工具 ：Prometheus、Grafana、
cyclictest、ftrace -
版本信息：
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Prometheus：2.30.0
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Grafana：8.0.0
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cyclictest：5.10.0 -
ftrace：5.10.0
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环境安装与配置
安装 Prometheus
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下载 Prometheus：
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.30.0/prometheus-2.30.0.linux-amd64.tar.gz-
解压并安装：
tar xvfz prometheus-2.30.0.linux-amd64.tar.gz cd prometheus-2.30.0.linux-amd64 -
配置 Prometheus：
编辑
prometheus.yml文件，配置 Prometheus 从目标抓取指标：global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] -
启动 Prometheus：
./prometheus --config.file=prometheus.yml安装 Grafana
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添加 Grafana 的官方仓库：
sudo apt-get install -y apt-transport-https
sudo apt-get install -y software-properties-common wget
wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add -
echo "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list-
安装 Grafana：
sudo apt-get update sudo apt-get install grafana -
启动 Grafana：
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server安装 cyclictest 和 ftrace
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安装
cyclictest：
sudo apt-get install rt-tests-
启用
ftrace：
sudo echo 1 > /sys/kernel/debug/tracing/tracing_on
sudo echo function > /sys/kernel/debug/tracing/current_tracer实际案例与步骤
步骤 1：导出 cyclictest 指标
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运行
cyclictest：
cyclictest -t -p 80 -n -i 1000 -l 100000这条命令会以 1000 微秒的间隔运行 cyclictest，持续 100000 次。
3. 导出指标：
创建一个简单的 Prometheus 导出器脚本 cyclictest_exporter.py：
#!/usr/bin/env python3
import subprocess
import time
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
CYCLICTEST_CMD = "cyclictest -t -p 80 -n -i 1000 -l 100000"
CYCLICTEST_GAUGE = Gauge('cyclictest_latency', 'Cyclictest latency')
def run_cyclictest():
process = subprocess.Popen(CYCLICTEST_CMD.split(), stdout=subprocess.PIPE)
while True:
output = process.stdout.readline()
if not output:
break
latency = float(output.split()[1])
CYCLICTEST_GAUGE.set(latency)
if __name__ == '__main__':
start_http_server(8000)
while True:
run_cyclictest()
time.sleep(1)-
启动导出器：
python3 cyclictest_exporter.py步骤 2：配置 Prometheus 抓取 cyclictest 指标
-
编辑 Prometheus 配置文件：
在
prometheus.yml文件中添加一个新的抓取任务：
scrape_configs:
- job_name: 'cyclictest'
static_configs:
- targets: ['localhost:8000']-
重启 Prometheus：
./prometheus --config.file=prometheus.yml步骤 3：配置 Grafana
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添加 Prometheus 数据源：
打开 Grafana 的 Web 界面（默认地址为
http://localhost:3000），登录后进入设置页面，添加 Prometheus 作为数据源。 -
创建仪表盘：
创建一个新的仪表盘，添加一个图表，选择
cyclictest_latency指标作为数据源。 -
配置告警：
在 Grafana 中设置告警规则，当
cyclictest_latency超过某个阈值时发送通知。
步骤 4：导出 ftrace 指标
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运行
ftrace：
sudo echo 1 > /sys/kernel/debug/tracing/tracing_on
sudo echo function > /sys/kernel/debug/tracing/current_tracer-
导出指标：
创建一个简单的 Prometheus 导出器脚本
ftrace_exporter.py：
#!/usr/bin/env python3
import subprocess
import time
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
FTRACE_CMD = "cat /sys/kernel/debug/tracing/trace"
FTRACE_GAUGE = Gauge('ftrace_latency', 'Ftrace latency')
def run_ftrace():
process = subprocess.Popen(FTRACE_CMD.split(), stdout=subprocess.PIPE)
while True:
output = process.stdout.readline()
if not output:
break
latency = float(output.split()[1])
FTRACE_GAUGE.set(latency)
if __name__ == '__main__':
start_http_server(8-
while True: run_ftrace() time.sleep(1)
- 启动导出器：
bashpython3 ftrace_exporter.py
步骤 5：配置 Prometheus 抓取 ftrace 指标
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编辑 Prometheus 配置文件：
在
prometheus.yml文件中添加一个新的抓取任务：
scrape_configs:
- job_name: 'ftrace'
static_configs:
- targets: ['localhost:8001']-
重启 Prometheus：
./prometheus --config.file=prometheus.yml步骤 6：在 Grafana 中添加 ftrace 指标
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添加图表：
在 Grafana 的仪表盘中添加一个新的图表，选择
ftrace_latency指标作为数据源。 -
配置告警：
设置告警规则，当
ftrace_latency超过某个阈值时发送通知。
常见问题与解答
Q1: Prometheus 无法抓取指标
问题描述：Prometheus 无法从目标中抓取指标。
解决方案：
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确保目标服务正在运行，并且端口已正确配置。
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检查 Prometheus 的配置文件，确保抓取任务的配置正确。
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使用
curl测试目标服务是否可以访问：
curl http://localhost:8000/metricsQ2: Grafana 无法显示指标
问题描述：Grafana 无法显示 Prometheus 中的指标。
解决方案：
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确保 Grafana 已正确添加 Prometheus 作为数据源。
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检查 Grafana 的查询语句是否正确。
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确保 Prometheus 中的指标名称和 Grafana 中的查询一致。
Q3: 告警规则无法触发
问题描述：Grafana 中的告警规则无法触发。
解决方案：
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确保告警规则的阈值设置合理。
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检查告警规则的查询语句是否正确。
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确保 Prometheus 中的指标数据是实时更新的。
实践建议与最佳实践
调试技巧
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使用 Prometheus 的 Web 界面：Prometheus 提供了一个 Web 界面，可以用来测试查询语句和查看指标数据。
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查看 Grafana 的日志：如果 Grafana 无法显示数据，可以通过查看 Grafana 的日志来排查问题。
性能优化
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合理设置抓取间隔：抓取间隔过短会增加系统负担，过长则可能导致数据不及时。建议根据实际需求设置合理的抓取间隔。
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优化 Grafana 的查询语句：复杂的查询语句会影响 Grafana 的性能，建议优化查询语句以提高性能。
常见错误解决方案
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指标名称冲突：如果 Prometheus 中存在多个相同名称的指标，可能会导致数据不一致。建议为指标添加唯一的标签。
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数据源连接失败：如果 Grafana 无法连接到 Prometheus 数据源，可能是由于网络问题或配置错误。建议检查网络连接和数据源配置。
总结与应用场景
通过本教程，我们学习了如何将实时系统的关键延迟指标（如 cyclictest 和 ftrace 的结果）导出为 Prometheus 指标，并使用 Grafana 创建可视化仪表盘。我们还探讨了如何配置 Prometheus 和 Grafana，以及如何解决常见问题。掌握这些技能对于开发者来说具有重要的价值，可以帮助他们在实际项目中更好地监控和优化实时系统的性能。
实时系统的可观测性是确保系统稳定运行的关键。通过 Prometheus 和 Grafana 的集成，我们可以实现对系统实时性能的持续监控和告警。希望读者能够将所学知识应用到真实项目中，提高系统的可靠性和性能。