开场：监控不能靠感觉
部署完RabbitMQ和Kafka后，这两个消息队列一直在跑。虽然看上去没什么问题，但心里总觉得不踏实：
- 它们运行正常吗？
- 资源占用多少？
- 有没有消息堆积？
- 性能瓶颈在哪里？
作为技术负责人，不能靠感觉，得有数据。所以决定搭个监控系统，把这些指标可视化出来。
Prometheus + Grafana是业界标配的监控方案。Prometheus负责采集和存储时序数据，Grafana提供美观的可视化界面。两者配合，可以轻松实现完整的监控体系。
今天就在openEuler上部署一套，把RabbitMQ和Kafka的运行状态全面监控起来。
一、为什么需要监控系统
1.1 没有监控的痛点
- 问题发现滞后：用户反馈才知道消息堆积，有监控一眼就能看出来
- 资源不清楚：不知道服务实际占用多少，配置靠猜
- 优化没依据：不知道瓶颈在哪，CPU高还是内存不够？
- 排查困难：只能看日志，效率低。有监控曲线，一眼定位时间点
1.2 监控的价值
- 实时掌握状态：打开Dashboard，消息队列数量、吞吐量、资源占用，一目了然
- 及时发现问题：设置告警规则，堆积超阈值自动通知
- 数据驱动决策：根据监控数据优化配置，根据趋势判断扩容时机
- 降低运维成本：可视化降低门槛，新人也能快速上手
1.3 选择Prometheus + Grafana
Prometheus：强大的时序数据库，Pull模式采集简单，支持PromQL查询，内置告警。
Grafana：美观的可视化界面，丰富图表，社区有大量现成Dashboard。
生态成熟：RabbitMQ、Kafka都有官方Exporter，Grafana有现成模板，文档齐全。
二、openEuler环境准备
2.1 当前环境
服务器还是之前那台2C4G的openEuler机器，hostname是tech-server-01。RabbitMQ和Kafka已经在上面跑了，现在要加上监控系统。
从截图看，目前运行着3个容器：
- rabbitmq：RabbitMQ消息队列
- zookeeper：Kafka的依赖
- kafka：Kafka消息队列
这3个容器已经稳定运行一段时间了，内存占用共566MB左右，CPU使用很低。openEuler的资源管理很高效，2C4G的配置还有不少余量，完全可以再部署监控系统。
2.2 资源评估
看一下系统资源情况：
- 内存：4GB总量，当前3个容器用了566MB，还剩3.4GB左右
- CPU：2核，当前使用率很低
- 磁盘：足够空间存储Prometheus的时序数据
部署Prometheus、Grafana和Node Exporter，预计再占用200-300MB内存，完全没问题。
2.3 openEuler的优势
资源利用率高：3个容器才用566MB内存，这要是在其他系统上，可能要800MB+。openEuler的内核优化确实做得好。
稳定可靠：容器长时间运行，内存占用没有增长，CPU调度稳定。这种稳定性对监控系统很重要，不能监控系统自己先挂了。
网络性能好：Prometheus要定期拉取指标，Grafana要实时刷新图表，都依赖网络性能。openEuler的网络栈性能不错，延迟低。
三、Docker快速部署Prometheus
3.1 监控架构设计
整体架构很清晰，一张图说明白：
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Plain Text ┌─────────────────────────────────────┐ │ openEuler 22.03 LTS (2C4G) │ │ tech-server-01 │ └─────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────────────┼───────────────────────────┐ │ │ │ │ ┌────────────────────┼────────────────────┐ │ │ │ Docker Network: kafka-network │ │ │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ RabbitMQ │ │ Zookeeper │ │ │ │ :5672 │ │ :2181 │ │ │ │ :15672 │ └──────────────┘ │ │ └──────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ ┌──────────────┐ │ │ │ │ Kafka │ │ │ │ │ :9092 │ │ │ │ └──────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ┌──────▼─────────────────────▼─────────┐ │ │ │ Prometheus :9090 │ │ │ │ (采集、存储时序数据) │ │ │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌───────────┼────────────┐ │ │ │ │ │ │ │ ┌──────▼──────┐ │ ┌──────▼──────┐ │ │ │ Node Exporter│ │ │ Grafana │ │ │ │ :9100 │ │ │ :3000 │ │ │ │ (系统监控) │ │ │ (可视化) │ │ │ └──────────────┘ │ └─────────────┘ │ │ │ │ └───────────────────────┼────────────────────────────────┘ │ ┌───────▼────────┐ │ 用户浏览器 │ │ 访问Dashboard │ └─────────────────┘ |
6个容器，各司其职：
- RabbitMQ (105MB)：消息队列，自带Prometheus metrics端点
- Zookeeper (80MB)：Kafka的协调服务
- Kafka (380MB)：消息队列，通过JMX Exporter暴露指标
- Prometheus (120MB)：时序数据库，每15秒采集一次指标
- Node Exporter (15MB)：采集openEuler系统资源指标
- Grafana (85MB)：查询Prometheus数据，展示可视化Dashboard
总资源占用：785MB内存，3% CPU。2C4G的openEuler服务器轻松跑6个容器。
3.2 配置Prometheus
先创建Prometheus的配置文件：
配置文件定义了4个采集任务：
- prometheus自身监控：
|-------------------------------------------------------------------------------|
| YAML - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] |
监控Prometheus自己的运行状态，包括采集延迟、存储占用等。
- 系统资源监控：
|-----------------------------------------------------------------------------|
| YAML - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['node-exporter:9100'] |
通过Node Exporter采集openEuler系统的CPU、内存、磁盘、网络等指标。
- RabbitMQ监控：
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| YAML - job_name: 'rabbitmq' static_configs: - targets: ['host.docker.internal:15672'] metrics_path: '/api/metrics' |
RabbitMQ 3.8+版本自带Prometheus metrics端点，在管理端口15672的/api/metrics路径。这里用host.docker.internal访问宿主机的RabbitMQ。
- Kafka监控：
|----------------------------------------------------------------------|
| YAML - job_name: 'kafka' static_configs: - targets: ['kafka:9090'] |
Kafka需要配置JMX Exporter来暴露指标。这里假设在Kafka容器内已经配置好，监听9090端口。
采集间隔：
|--------------------------------------------------------------------------------------|
| YAML global: scrape_interval: 15s # 每15秒采集一次 evaluation_interval: 15s # 每15秒评估一次告警规则 |
15秒的采集间隔是个平衡点：既能及时发现问题，又不会给系统带来太大负担。openEuler的网络性能好，这个频率完全没问题。
3.3 启动Prometheus
启动Prometheus容器：
从截图看，Prometheus容器启动成功，容器ID是a5a4fdd53fea，端口9090已经映射出来。
启动命令把配置文件挂载进容器：
|--------------------------------------------------------------|
| Bash -v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml |
这样修改配置后，只需重启容器就能生效，不用重新构建镜像。
另外加了--add-host=host.docker.internal:host-gateway参数，让容器可以通过host.docker.internal访问宿主机的服务（比如RabbitMQ的15672端口）。这是Docker 20.10+的新特性，很方便。
3.4 访问Prometheus Web界面
打开浏览器访问http://服务器IP:9090，就能看到Prometheus的Web界面。
界面很简洁，主要功能：
- Graph：查询和可视化指标数据
- Targets：查看各个采集目标的状态
- Alerts：查看告警规则和触发状态
- Status：查看Prometheus的运行状态
在Graph页面可以用PromQL查询指标，比如：
- up：查看哪些Target是在线的
- node_cpu_seconds_total：查看CPU使用时间
- rabbitmq_queue_messages：查看RabbitMQ队列消息数
不过Prometheus的界面主要是用来调试的，真正的可视化还得靠Grafana。
3.5 启动Node Exporter
Node Exporter启动成功，端口9100已经映射出来。
Node Exporter会采集openEuler系统的各种指标：
- CPU：使用率、空闲率、各个核心的负载
- 内存：总量、已用、可用、缓存、交换分区
- 磁盘：各个分区的空间、读写速率、IOPS
- 网络：各个网卡的流量、错误包、丢包率
- 文件系统：inode使用、挂载点状态
访问http://服务器IP:9100/metrics可以看到这些指标的原始数据，几百上千行。Prometheus会定期拉取这些数据，Grafana再把它们画成漂亮的图表。
四、部署Grafana可视化
4.1 启动Grafana
Grafana容器启动成功，端口3000已经映射出来。
启动后访问http://服务器IP:3000，会看到登录界面：
- 默认用户名：admin
- 默认密码：admin
首次登录会要求修改密码，改成自己的密码就行。
Grafana启动很快，几秒钟就能访问。这得益于openEuler的快速I/O和Docker的高效隔离。
4.2 配置Prometheus数据源
登录Grafana后，第一步是添加Prometheus作为数据源。
操作步骤：
- 左侧菜单 → Configuration → Data Sources
- 点击"Add data source"
- 选择"Prometheus"
- 配置参数：
- Name: Prometheus（名字随意）
- URL : http://prometheus:9090（容器名，因为在同一个Docker网络）
- Access: Server（默认）
- 点击"Save & Test"
如果配置正确，会显示绿色的"Data source is working"提示。
这里用容器名prometheus作为URL，是因为Grafana和Prometheus都在kafka-network网络里，Docker会自动解析容器名为IP地址。这比用IP地址方便，容器重启后IP可能变，但名字不会变。
4.3 导入现成的Dashboard
Grafana社区有大量现成的Dashboard，直接导入就能用，省去自己配置的麻烦。
导入方法（三个Dashboard都一样）：
- 左侧菜单 → Dashboards → Import
- 输入Dashboard ID
- 选择数据源：Prometheus
- 点击Import
推荐的Dashboard：
|----------|--------------|-------------------------------------------|
| 监控对象 | Dashboard ID | 关键指标 |
| RabbitMQ | 10991 | 队列数量、消息速率、连接数、内存使用 |
| Kafka | 7589 | Topic/Partition、吞吐量、Consumer Lag、Broker状态 |
| 系统资源 | 1860 | CPU、内存、磁盘、网络 |
点击图片可查看完整电子表格
导入后，Dashboard自动读取Prometheus的数据，图表实时更新。
RabbitMQ Dashboard：一眼看出消息是否堆积、发布/消费速率是否正常。
Kafka Dashboard：监控分区状态、消费延迟、吞吐量趋势。
系统资源Dashboard：openEuler的CPU、内存、磁盘、网络一目了然。2核CPU大部分时间空闲，内存占用稳定在800MB左右，磁盘I/O不高，网络流畅。
五、openEuler上的监控系统表现
5.1 多容器稳定运行
现在服务器上运行着6个容器：
|---------------|---------|-----------|---------|
| 容器名 | 用途 | 内存占用 | CPU占用 |
| rabbitmq | 消息队列 | ~105 MiB | 0.20% |
| zookeeper | Kafka依赖 | ~80 MiB | 0.15% |
| kafka | 消息队列 | ~380 MiB | 1.20% |
| prometheus | 监控采集 | ~120 MiB | 0.50% |
| node-exporter | 系统监控 | ~15 MiB | 0.10% |
| grafana | 可视化 | ~85 MiB | 0.80% |
| 总计 | | ~785 MiB | ~2.95% |
点击图片可查看完整电子表格
数据分析：
6个容器同时运行，总内存占用才785MB，不到4GB的20%。这个资源利用率非常优秀。
CPU占用总共不到3%，大部分算力都是空闲的。这说明openEuler的进程调度很高效，容器之间没有抢占资源。
对比其他系统：
如果换成其他发行版，6个容器可能要占用1.2GB+的内存。openEuler能节省30%+的资源，这在生产环境很有价值：
- 同样的硬件可以跑更多服务
- 或者可以选更低配的服务器，节省成本
5.2 监控数据采集性能
Prometheus采集延迟低：
Prometheus每15秒拉取一次指标，从日志看，采集时间都在10ms以内。这说明：
- openEuler的网络性能好，容器间通信快
- Exporter响应快，没有阻塞
- Prometheus处理效率高
Grafana刷新流畅：
Grafana设置为5秒自动刷新Dashboard，图表更新很流畅，没有卡顿。这得益于：
- Prometheus查询快，PromQL执行效率高
- openEuler的磁盘I/O好，时序数据读取快
- Grafana渲染性能好
在其他系统上，图表刷新有时会卡顿，尤其是时间范围拉长的时候。openEuler上完全没这个问题。
5.3 长期稳定性
监控系统已经运行了一段时间，观察到：
内存占用稳定：
- Prometheus的内存占用在120MB左右波动，没有持续增长
- Grafana内存占用在85MB左右，很稳定
- 没有内存泄漏的迹象
CPU调度合理：
- 容器间没有抢占资源
- CPU使用率波动平滑，没有尖刺
- 系统响应及时
容器不卡顿：
- 长时间运行后，容器启动/停止依然很快
- 没有因为资源不足导致容器被kill
- Docker网络没有出现过问题
这种稳定性让人很放心。监控系统如果自己不稳定，那就失去意义了。openEuler在这方面表现很好。
六、实际使用心得
6.1 监控带来的价值
可视化就是生产力：
- 打开Grafana，RabbitMQ有多少消息、Kafka吞吐量多少、系统资源够不够，一目了然
- 图表有异常波动，第一时间发现问题，不用等用户反馈
- 回看历史曲线，快速定位问题发生的时间点
数据驱动决策：
- 根据CPU/内存使用率优化配置，节省资源
- 根据消息速率趋势判断是否需要扩容
- 对比不同参数下的性能，找到最优配置
6.2 openEuler表现优秀
资源高效：6个容器才785MB内存、3% CPU。同样的容器在其他系统可能要1.2GB+内存。openEuler的内核优化确实有效果。
性能稳定：Prometheus采集延迟10ms以内，Grafana刷新流畅不卡顿。长时间运行性能不衰减。
部署简单：Docker支持完善，1-2小时搞定。兼容RHEL生态，工具链齐全，遇到问题容易解决。
6.3 适合多种场景
- 开发测试：2C4G小服务器就能跑完整监控系统+业务服务，成本低效果好
- 生产环境：稳定可靠，资源占用低，监控数据准确
- 中小规模业务：不需要复杂的分布式监控，一台openEuler服务器搞定
七、总结
监控不是可选项，是生产环境的必需品。没有监控，只能凭感觉；有了监控，所有指标一目了然。
这次在openEuler上部署Prometheus + Grafana，体验很好：
资源高效：6个容器785MB内存、3% CPU。同配置能跑更多服务，或者选更低配服务器节省成本。
性能稳定：Prometheus采集快（10ms以内），Grafana刷新流畅，长期运行不衰减。
部署简单：Docker支持完善，兼容RHEL生态，1-2小时搞定。
后续优化：
- 配置告警规则（消息堆积、资源过高、容器异常）
- 调整Dashboard（自定义指标、优化刷新频率）
- 扩展监控（日志Loki、链路追踪Jaeger）
一句话总结：openEuler + Prometheus + Grafana，资源高效、稳定可靠，让服务状态一目了然。
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