Prometheus监控栈 监控redis和mongodb

我爱学习好爱好爱2025-12-26 8:29

prometheus监控栈监控redis,Prometheus监控栈:Prometheus+Grafana+Alertmanager

一、环境介绍

主机清单

职责 ip地址 备注
Prometheus服务器 192.168.92.11 docker模式的prometheus
待监控Linux(test) 192.168.92.12 待准备组件:redis6版本、mongodb4.2.5版本

redis概述

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的Key-Value数据库，并提供多种语言的API

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多包括string、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用

mongodb概述(这里没讲到)

MongoDB是一个基于分布式文件存储[1]的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似ison的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mong0最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引

二、prometheus监控Redis

docker安装(略)

docker-compose安装

复制代码 
#从github中拉取下载docker-compose
curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-Linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose

#设置文件具备执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

#查看已安装的版本，如果能正常输出版本号说明安装compose完毕
docker-compose -v

2.1待监控Linux安装Redis

创建docker-compose目录

复制代码 
#test虚拟机(第二台虚拟机)
mkdir /data/docker-compose -p
cd /data/docker-compose

创建docker-compose.yaml

复制代码 
version: '3.3' #指定 Docker Compose 文件格式版本为 3.3

services:  #所有服务的根节点
  redis:  #定义一个名为 "redis" 的服务
    image: redis:6   #使用 Redis 官方镜像，版本 6
    container_name: redis  #设置容器名称（而非自动生成的随机名称）
    restart: always   #容器退出时总是重启
    volumes:
      - /data/redis/data:/data   #将宿主机目录挂载到容器内部，格式：宿主机路径:容器内路径
    command: redis-server --maxmemory 512mb
    ports:
      - "6379:6379"

运行docker-compose

复制代码 
docker-compose up -d

查看docker 的信息

复制代码 
docker images
docker ps -a

2.2 待监控Linux安装redis_exporter

二进制安装或者docker安装(或者docker-compose安装)，此处选用docker-compose安装修改docker-compose.yaml文件

复制代码 
cd /data/docker-compose
vi docker-compose.yaml

yaml文件增加redis_exporter组件

复制代码 
version: '3.3'

services:
  redis_exporter:
    image: oliver006/redis_exporter  # 使用最新版
    container_name: redis_exporter
    restart: always
    environment:
      - REDIS_ADDR=192.168.92.12:6379  # 连接本地的Redis容器
      - REDIS_PASSWORD=  # 无密码
    ports:
      - "9121:9121"
    depends_on:
      - redis  # 确保redis先启动，如果 Redis 没启动，Redis Exporter 会启动失败或报连接错误

启动docker-compose.yaml

复制代码 
docker-compose up -d

访问redis_exporter

http:/192.168.92.12:9121/metrics

2.3 prometheus服务器添加redis_exporter的地址

192.168.92.11的prometheus上，修改prometheus的配置文件

复制代码 
#进入docker-prometheus目录
cd /data/docker-prometheus

#修改prometheus.yml
vi prometheus/prometheus.yml

添加待监控的redis_exporter

复制代码 
- job_name: 'redis-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.92.12:9121']
        labels:
          instance: 'redis服务器'

prometheus的热加载：

复制代码 
在prometheus中执行
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

刷新访问http://192.168.92.11:9090/targets?search=，确认新监控的redis服务器是否生效

down的http://192.168.92.12:9100/metrics是上一个虚拟机的node-exporter,因为我第二台虚拟机是测试服务器，拍摄了一个just set static ip 的快照，第三个实验我已经重置了just set static ip

2.4 redis服务器指标查询

复制代码 
redis_up 服务是否在线
redis_uptime_in_seconds 运行时长，单位s
rate(redis_cpu_sys_seconds_total[1m])+rate(redis_cpu_user_seconds_total[1m]) CPU使用时间
redis_memory_used_bytes 占用内存量
redis_memory_max_bytes 限制的最大内存
delta(redis_net_input_bytes_total[1m]) 网络接收的bytes
delta(redis_net_output_bytes_total[1m]) 网络发送的bytes
redis_connected_clients 客户端连接数
redis_connected_clients/redis_config_maxclients 连接数使用率
redis_rejected_connections_total 拒绝的客户端连接数
redis_connected_slaves slave连接数

2.5 grafana中对redis进行监控

copy id to clipboard->grafana的dashboards中lmport dashboard

https://grafana.com/grafana/dashboards

选一个redis的面板，复制id

grafana里导入这个面板，输入面板id导入

继续导入

然后就可以了，完成了grafana中对redis进行监控

三、prometheus监控mongodb

docker安装(略)

docker-compose安装(略)

3.1待监控Linux安装mongodb

test虚拟机，创建docker-compose目录

复制代码 
mkdir /data/docker-compose -p
cd /data/docker-compose

修改docker-compose.yaml，增加mongodb配置节

复制代码 
version: '3.3'  #指定 Docker Compose 文件格式版本为 3.3

services:
  # mongodb配置节
  mongo:  #定义一个名为 "mongo" 的服务
    image: mongo:4.2.5   #使用 MongoDB 官方镜像，版本 4.2.5
    container_name: mongo  #将容器命名为 "mongo"
    restart: always  #容器退出时总是自动重启
    volumes:
      - /data/mongo/db:/data/db  #将宿主机的 /data/mongo/db 目录挂载到容器的 /data/db    
    command: ["mongod", "--auth"]  #--auth：启用 MongoDB 的认证功能，需要用户名密码才能访问数据库
    ports:   #格式：宿主机端口:容器端口
      - "27017:27017"
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root   #初始化 root 用户名
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: "123456"   #初始化 root 密码

运行docker-compose up -d的命令，观察mongodb的程序是否成功运行

3.2待监控Linux安装monogodb_exporter(monogodb的监控器)

3.2.1 创建监控用户

test机器上，登录MongoDB创建监控用户,权限为"readAnyDatabase",如果是cluster环境,需要有"clusterMonitor"

登录MongoDB

复制代码 
docker exec -it mongo mongo admin

创建监控用户

复制代码 
> db.auth('root','123456')
1
> db.createUser({
...   user: 'exporter',
...   pwd: 'password',
...   roles: [
...     { role: 'readAnyDatabase', db: 'admin' },
...     { role: 'clusterMonitor', db: 'admin' }
...   ]
... }) 
#提示创建成功
#测试 使用上面创建的用户信息进行连接
> db.auth('exporter','password')
1
#表示成功
> exit

3.2.2 安装monogodb exporter

test机器上，编辑/data/docker-compose/docker-compose.yaml文件

复制代码 
version: '3.3'  #指定 Docker Compose 文件格式版本为 3.3

services:
  mongodb_exporter:  #定义一个名为 "mongodb_exporter" 的服务,专门用于从 MongoDB 收集监控指标
    image: percona/mongodb_exporter:0.30  # 使用官方认证的镜像（Percona 维护）
    container_name: mongodb_exporter  #将容器命名为 "mongodb_exporter"
    restart: always  #容器退出时总是自动重启
    environment:
      MONGODB_URI: "mongodb://exporter:password@192.168.92.12:27017/admin?ssl=false"
    ports:  #格式：宿主机端口:容器端口
      - "9216:9216"

宿主机上访问mongodb_exporter的metrics

http://192.168.92.12:9216/metrics

3.3 prometheus服务器添加monogodb_exporter的地址

192.168.92.11的prometheus上，修改prometheus的配置文件

复制代码 
#进入docker-prometheus目录
cd /data/docker-prometheus

#修改prometheus.yml
vi prometheus/prometheus.yml

添加待监控的monogodb_exporter

复制代码 
  - job_name: 'mongodb-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.92.12:9216']
        labels:
          instance: 'mongodb服务器'

prometheus的热加载：

复制代码 
在prometheus中执行
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

刷新访问http://192.168.92.11:9090/targets?search=,确认新监控的mongodb服务器是否生效

3.4 mongodb服务器指标查询

复制代码 
1. 连接数
mongodb_ss_connections{conn_type="available"} - 可用的连接数

mongodb_ss_connections{conn_type="current"} - 当前客户端连接数

2. 内存
mongodb_ss_mem_virtual - 虚拟内存大小

mongodb_ss_mem_resident - 常驻内存大小

3. 服务器状态
mongodb_up - 服务器是否在线 (值为1在线，0离线)

mongodb_ss_ok{cl_id="", cl_role="current", rs_state=""} - 服务器是否正常运行

mongodb_ss_uptime - 服务器的运行时长，单位：秒

4. 主机信息
mongodb_sys_cpu_num_cpus - 主机的CPU核数

5. 集合(collection)统计
mongodb_collstats_storageStats_count{database="xx", collection="xx"} - collection中的文档总数

mongodb_collstats_storageStats_size{database="xx", collection="xx"} - collection全部文档的体积，单位：bytes

mongodb_collstats_storageStats_storageSize{database="xx", collection="xx"} - collection全部文档占用的磁盘空间

delta(mongodb_collstats_latencyStats_reads_ops[1m]) - collection 1分钟内的读操作数

delta(mongodb_collstats_latencyStats_reads_latency[1m]) - collection 1分钟内的读操作延迟

delta(mongodb_collstats_latencyStats_writes_ops[1m]) - collection 1分钟内的写操作数

delta(mongodb_collstats_latencyStats_writes_latency[1m]) - collection 1分钟内的写操作延迟

3.5 grafana中对mongodb进行监控

copy id to clipboard->grafana的dashboards中Import dashboard

https://grafana.com/grafana/dashboards/12079-mongodb/


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