Docker 安装部署Prometheus

介绍

Prometheus 是一款开源的时序数据监控与告警工具，由 SoundCloud 于 2015 年开源，2016 年加入 CNCF（云原生计算基金会），2018 年成为 CNCF 毕业项目，目前是云原生环境中最主流的监控方案之一。

一、核心功能与特点

Prometheus 专注于时序数据（按时间序列存储的指标数据，如服务器 CPU 使用率、接口响应时间等）的采集、存储、查询和告警，核心特点包括：

时序数据优先：专为时序数据设计，存储高效，支持高基数标签（如多实例、多环境的指标区分）。
Pull 模式采集：主动从目标（如服务器、应用）拉取指标（默认 HTTP 协议），无需目标主动推送，适合动态环境（如 Kubernetes pods 频繁启停）。
灵活的查询语言（PromQL）：支持复杂的指标计算、聚合和过滤，可快速生成监控视图或告警条件。
内置告警机制：通过规则定义告警条件，结合 Alertmanager 实现告警的分组、抑制、路由（如邮件、Slack 通知）。
动态服务发现：支持多种服务发现机制（如 Kubernetes、Consul、DNS），自动识别新增的监控目标。
无依赖存储：默认使用本地时序数据库存储数据，也可集成远程存储（如 Thanos、Cortex）扩展容量。

二、架构组成

Prometheus 生态由多个组件构成，核心架构如下：

复制代码

[Exporters/Pushgateway] → [Prometheus Server] → [Alertmanager] → [通知渠道]
                                                ↓
                                          [Grafana 可视化]

Prometheus Server：核心组件，负责：

- 从目标（Exporters 或 Pushgateway）拉取指标；
- 将指标存储到本地时序数据库；
- 执行 PromQL 查询和告警规则。

Exporters：指标暴露工具，将非 Prometheus 格式的指标（如服务器硬件信息、数据库性能）转换为 Prometheus 可识别的格式，并通过 HTTP 接口暴露。常见 Exporters：

- Node Exporter：监控服务器 CPU、内存、磁盘、网络等；
- MySQL Exporter：监控 MySQL 数据库性能；
- Blackbox Exporter：监控 HTTP 接口、ICMP 连通性等。

Pushgateway：用于短生命周期任务（如定时脚本）的指标推送。这类任务存活时间短，Prometheus 可能来不及拉取，因此先推送到 Pushgateway，再由 Prometheus 从 Pushgateway 拉取。
Alertmanager：处理 Prometheus Server 发送的告警，支持：

- 分组（将同一服务的多个告警合并）；
- 抑制（避免级联告警，如服务器宕机时不告警依赖它的应用）；
- 路由（按告警级别发送到不同渠道，如邮件、企业微信）。

可视化工具 ：Prometheus 自带简单的 Web UI，更常用 Grafana 集成，通过丰富的仪表盘展示监控数据。

三、基本使用步骤

以下以"监控服务器指标"为例，介绍 Prometheus 的核心使用流程。

1. 安装 Prometheus Server

推荐通过 Docker 快速部署（二进制安装见后续章节）：

复制代码

# 拉取镜像
docker pull prom/prometheus
 
# 创建配置文件目录（存放 prometheus.yml）
mkdir -p /data/prometheus
 
# 启动容器（挂载配置文件和数据目录）
docker run -itd --name=prometheus --restart=always -p 9090:9090 prom/prometheus

2. 安装 Grafana

Grafana 是一个跨平台开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询后可视化展示，并支持及时通知。

默认账户密码：admin/admin

复制代码

# 拉取镜像
docker pull grafana/grafana
 
# 启动容器
docker run -itd --name=grafana \
--restart=always \
-p 3000:3000 \
-v $PWD/grafana-storage:/var/lib/grafana \
grafana/grafana

3. 安装 Node Exporter

Prometheus 本身不具备监控功能，需通过对应的 Exporter 收集数据。Node Exporter 用于收集服务器硬件指标（CPU、内存等）。

复制代码

# 拉取镜像
docker pull prom/node-exporter
 
# 启动容器（挂载主机系统目录以获取硬件信息）
docker run -itd --name=node-exporter \
--restart=always \
-p 9100:9100 \
-v "/proc:/host/proc:ro" \
-v "/sys:/host/sys:ro" \
-v "/:/rootfs:ro" \
prom/node-exporter

容器创建成功后，可通过 http://服务器IP:9100/metrics 查看收集的监控数据：

4. 验证基础服务启动

启动后，访问 http://服务器IP:9090 可打开 Prometheus Web UI：

5. 配置监控目标（prometheus.yml）

Prometheus 通过配置文件定义"要监控的目标"，步骤如下：

复制容器内默认配置文件到本地：

docker cp prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml $PWD

编辑配置文件：

vim prometheus.yml

修改内容如下（添加 Node Exporter 监控目标）：

复制代码

scrape_configs:
  # 监控 Prometheus 自身
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
        labels:
          app: "prometheus"
 
  # 监控 Node Exporter（替换为实际服务器IP）
  - job_name: "node-promo"
    static_configs:
      - targets: ["192.168.87.250:9100"]  # Node Exporter 所在服务器的IP:端口
        labels:
          app: "node-promo"

将修改后的配置文件复制回容器并重启：

docker cp $PWD/prometheus.yml prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml
docker restart prometheus

6. 在被监控节点安装 Node Exporter（如需监控多节点）

若需监控其他服务器，在目标节点重复执行以下命令安装 Node Exporter：

复制代码

# 拉取镜像
docker pull prom/node-exporter
 
# 启动容器
docker run -itd --name=node-exporter \
--restart=always \
-p 9100:9100 \
-v "/proc:/host/proc:ro" \
-v "/sys:/host/sys:ro" \
-v "/:/rootfs:ro" \
prom/node-exporter

7. 验证监控目标配置

在 Prometheus Web UI 中查看监控目标状态：

访问 http://服务器IP:9090，点击菜单栏 Status → Targets。
确认 node-promo 任务的状态为 UP（表示监控正常）。

8. Grafana 集成 Prometheus

访问 Grafana（http://服务器IP:3000），使用默认账号 admin/admin 登录（首次登录需修改密码）。
点击左侧菜单 Configuration → Data Sources ，选择 Add data source ，搜索并选择 Prometheus。
在配置页填写 Prometheus 地址（如 http://localhost:9090，若 Grafana 与 Prometheus 不在同一主机，需填写实际 IP），点击 Save & test。

8.1 Grafana 数据可视化

访问 Grafana 官网仪表盘库，选择合适的仪表盘（如服务器监控相关）。
记录目标仪表盘的 ID（如示例中 ID 为 1860）。
下载仪表盘的 JSON 配置文件（可选，也可直接通过 ID 导入）。
回到 Grafana 控制台，通过 + → Import 导入仪表盘，输入 ID 或上传 JSON 文件，完成配置。
完成后可查看监控可视化效果：