Prometheus 监控平台详解与部署

一、Prometheus 基本介绍

Prometheus 是一套由 Go 语言开发的开源监控、报警与时间序列数据库组合，随着 Kubernetes 的流行而广泛应用。它能监控主机、服务、容器等多种对象，支持多种 exporter 采集数据，也可通过 pushgateway 进行数据上报，性能足以支撑上万万台规模集群的监控需求。

时间序列数据与优势

时间序列数据是按时间顺序记录系统、设备状态变化的数据，应用场景广泛，如系统日志、无人驾驶车辆运行数据、证券交易数据、运维监控数据等。

时间序列数据库主要优点：

性能优异：相比关系型数据库和普通 NOSQL，在处理大规模数据时 I/O 性能更出色
存储成本低：采用 metrics:key=value 的数据存储方式和高效压缩算法，平均每条数据仅占用约 3.5 字节存储空间

Prometheus 主要特征

多维度数据模型，支持多维度建模和查询
灵活的 PromQL 查询语言，提供 HTTP 查询接口，便于与 Grafana 等工具结合
不依赖分布式存储，支持单节点本地存储，也可对接第三方时序数据库
默认通过 HTTP 的 pull 模型拉取数据，也可通过中间网关支持 push 模型
支持服务发现或静态配置发现目标服务
支持多种图表和界面展示，可集成第三方工具

监控原理

Prometheus Server 定时从目标对象抓取 metrics 数据
每个被监控目标需暴露 HTTP 服务接口供 Prometheus 抓取

Pull 方式优势：能自动进行上游监控和水平监控，配置少、易扩展、灵活性高、易实现高可用，可降低耦合，避免推送模式中可能出现的监控系统过载问题。

配置文件解析

Prometheus 配置文件包含六个主要配置段：

scrape_configs：采集配置段
rule_files：告警、预聚合配置文件段
remote_read：远程查询段
remote_write：远程写入段
alerting：Alertmanager 信息段
global：全局配置段

各配置段组合可实现不同功能，如采集 + 传输、查询器、采集 + 告警触发等。

二、Prometheus 监控平台部署

部署方式选择

物理主机部署

需下载相关程序包：

bash

运行

复制代码

# Prometheus主程序包
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/tag/v3.0.0/prometheus-3.0.0.linux-amd64.tar.gz

# 远端主机监控插件
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/tag/v1.8.2/node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz

# 告警插件
wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/tag/v0.27.0/alertmanager-0.27.0.linux-amd64.tar.gz

# MySQL业务监控插件
wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/tag/v0.16.0/mysqld_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz

# 其他监控插件（haproxy、nginx等）
wget https://github.com/prometheus/haproxy_exporter/releases/tag/v0.15.0/haproxy_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz
wget https://github.com/nginxinc/nginx-prometheus-exporter/releases/tag/v1.3.0/nginx-prometheus-exporter_1.3.0_linux_amd64.tar.gz

容器部署

bash

运行

复制代码

docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prom/prometheus

具体部署步骤

1. 部署 Prometheus 服务监控端

bash

运行

复制代码

[root@prometheus ~]# tar xf prometheus-3.0.0.linux-amd64.tar.gz -C /home/
[root@prometheus ~]# cd /home/prometheus-3.0.0.linux-amd64/
[root@prometheus prometheus-3.0.0.linux-amd64]# nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml &
# 验证启动
[root@prometheus prometheus-3.0.0.linux-amd64]# netstat -anptu | grep prometheus

启动成功后，可通过http://IP:9090访问 Web 界面，通过http://IP:9090/metrics查看监控数据。

2. 监控远端业务机器

安装监控客户端：

bash

运行

复制代码

[root@server ~]# tar xf node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz -C /home/
[root@server ~]# cd /home/node_exporter-1.8.2.linux-amd64/
[root@server node_exporter-1.8.2.linux-amd64]# nohup /home/node_exporter-1.8.2.linux-amd64/node_exporter &
# 验证
[root@server node_exporter-1.8.2.linux-amd64]# netstat -anptu | grep node

在 Prometheus 添加监控信息：

yaml

复制代码

# 编辑prometheus.yml
  - job_name: 'server'	  # 定义名称
    static_configs:       # 定义具体配置
    - targets: ['192.168.166.13:9100']   # 定义目标

重启 Prometheus 服务后，在 Web 界面的 Status-Targets 页面可查看被监控机状态。

3. 监控 MySQL 服务

部署 MySQL 并创建监控用户：

bash

运行

复制代码

[root@server ~]# dnf -y install mysql-server 
[root@server ~]# systemctl enable --now mysqld

# 创建监控用户
mysql> create user 'hello'@'localhost' identified by '123456';
mysql> grant select,replication client,process on *.* to 'hello'@'localhost';
mysql> flush privileges;

部署监控插件：

bash

运行

复制代码

[root@server ~]# tar xf mysqld_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local
[root@server ~]# vim /home/mysqld_exporter-0.16.0.linux-amd64/.my.cnf
[client]
user=hello
password=123456

# 启动
[root@server ~]# nohup /home/mysqld_exporter-0.16.0.linux-amd64/mysqld_exporter --config.my-cnf=/home/mysqld_exporter-0.16.0.linux-amd64/.my.cnf &

在 Prometheus 配置文件中添加监控：

yaml

复制代码

  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.166.13:9104']

重启 Prometheus 后即可在 Web 界面查看 MySQL 监控状态。

三、Prometheus 与 Grafana 集成

Grafana 是一款功能强大的操作性仪表板，可将多个数据源的数据集成到统一界面，支持丰富的可视化选项和灵活的告警功能。

部署 Grafana

物理主机部署

bash

运行

复制代码

# yum安装
sudo yum install -y https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-11.3.1-1.x86_64.rpm

# 服务启动
[root@grafana ~]# systemctl enable grafana-server
[root@grafana ~]# systemctl start grafana-server

# 验证启动
[root@grafana ~]# lsof -i :3000

启动成功后，通过http://IP:3000访问，默认账号密码为 admin/admin。

Grafana 配置

设置数据源

登录后点击 "Add data source"
选择 Prometheus
配置 Prometheus 地址
点击 "Save & Test" 完成配置

绘制图形

添加仪表板
选择 "添加可视化"
配置查询指标
设置图表样式

导入模板

可从https://github.com/percona/grafana-dashboards下载 MySQL 监控模板，通过 Web 界面导入使用。

配置告警

修改 Grafana 配置文件设置 SMTP：

ini

复制代码

[smtp]
enabled = true
host = "smtp.163.com:25"
user = "your-email@163.com"
password = "your-password"
from_address = "your-email@163.com"
from_name = Grafana

重启 Grafana 后，在图形设置中配置告警规则和通知方式。

四、配置 Alertmanager 告警

部署 Alertmanager

bash

运行

复制代码

[root@grafana ~]# tar xf alertmanager-0.27.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local

配置 Alertmanager

yaml

复制代码

global:
  smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'
  smtp_from: 'your-email@163.com'
  smtp_auth_username: 'your-email@163.com'
  smtp_auth_password: 'your-password'
  smtp_require_tls: false
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 1h
  receiver: 'default'
receivers:
  - name: 'default'
    email_configs:
    - to: 'recipient@qq.com'
      send_resolved: true
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

启动服务：

bash

运行

复制代码

[root@grafana alertmanager-0.27.0.linux-amd64]# nohup ./alertmanager --web.listen-address=:9093 --config.file=/home/alertmanager-0.27.0.linux-amd64/alertmanager.yml &

关联 Prometheus 与 Alertmanager

修改 Prometheus 配置文件：

yaml

复制代码

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
           - 192.168.166.9:9093

rule_files:
  - "/etc/prometheus/rules/*.yml"

定义告警规则

创建/etc/prometheus/rules目录，添加告警规则文件，例如 CPU 使用率过高告警：

yaml

复制代码

groups:
- name: cpu-alerts
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: 100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High CPU Usage on {{ $labels.instance }}"
      description: "CPU usage has been above 80% for the last 2 minutes on instance {{ $labels.instance }}."

通过以上步骤，可构建一个功能完善的 Prometheus 监控平台，实现对主机、服务的全面监控、可视化展示和告警通知。