docker监控学习笔记.pdf
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cadvisor安装
测试环境
Centos7.6
docker19.03.8
安装cadvisor
安装前提:首先要装好docker，并启动。
安装cAdvisor, cAdisor的安装很简单，直接用docker镜像就可以安装。cAdvisor是用于分析运行中容器
的资源占用和性能指标的开源工具。CAdvisor是一个运行时的守护进程，负责收集、聚合、处理和输出
运行中容器的信息。
官方安装命令（不执行，只参考）
应该的安装命令
gcr.io这是google的docker镜像库，很不幸的是国内很多代理无法使用，只能通过我自己的
Github + DockerHub 自动构建功能构建我自己的镜像
VERSION=v0.35.0 # use the latest release version from
https://github.com/google/cadvisor/releases
sudo docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
gcr.io/google-containers/cadvisor:$VERSION
# 通过如下github地址查看最新的版本是多少，然后再设置VERSION的值！！！
# https://github.com/google/cadvisor/releases
# 20200411最新版本为v0.35.0
VERSION=v0.35.0
sudo docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/home/data/docker-data-root/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
guodongli/cadvisor:$VERSION
Prometheus学习
简介
Prometheus 是一个开放性的监控解决方案，用户可以非常方便的安装和使用 Prometheus 并且能够非
常方便的对其进行扩展。为了能够更加直观的了解 Prometheus Server，接下来我们将在本地部署并运
行一个 Prometheus Server实例，通过 Node Exporter 采集当前主机的系统资源使用情况。 并通过
Grafana 创建一个简单的可视化仪表盘。
Prometheus 基于 Golang 编写，编译后的软件包，不依赖于任何的第三方依赖。用户只需要下载对应
平台的二进制包，解压并且添加基本的配置即可正常启动 Prometheus Server。
prometheus docker中数据目录
参考prometheus的dockerfile文件：https://github.com/prometheus/prometheus/blob/master/Doc
kerfile可以看到起工作目录是：/prometheus，配置文件路径是：/etc/prometheus/prometheus.yml
Prometheus 配置详解
Prometheus配置方式有两种
命令行，用来配置不可变命令参数，主要是Prometheus运行参数，比如数据存储位置
配置文件，用来配置Prometheus应用参数，比如数据采集，报警对接
不重启进程配置生效方式也有两种
对进程发送信号 SIGHUP
HTTP POST请求，需要开启 --web.enable-lifecycle 选项 curl -X POST
http://192.168.66.112:9091/-/reload
配置文件
配置文件使用yml格式，配置文件中一级配置项
数据拉取配置
scrape_configs 主要用于配置拉取数据节点，每一个拉取配置主要包含以下参数：
job_name：定义job名称，是一个拉取单元。每个job_name都会自动引入默认配置如
honor_labels： 用于解决拉取数据标签有冲突，当设置为 true, 以拉取数据为准，否则以服务配置
为准
params：数据拉取访问时带的请求参数
scrape_interval： 拉取时间间隔
scrape_timeout: 拉取超时时间
metrics_path： 拉取节点的 metric 路径
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