目录

1.node_exporter简介

2.部署node_exporter

2.1.安装node_exporter

2.2.编写system启动脚本

3.prometheus监控Linux主机

3.1.修改配置文件增加主机节点

3.2.主机添加成功

4.监控Linux主机CPU、内存、磁盘使用率

4.1.监控CPU使用率

4.1.1.获取空闲CPU监控数据

4.1.2.获取5分钟内的监控数据

4.1.3.获取5分钟内的CPU平均空闲情况

4.1.4.获取CPU5分钟内使用率

4.2.监控内存使用率

4.2.1.获取空闲内存

4.2.2.获取空闲内存率

4.2.3.获取内存使用率

4.3.监控磁盘使用率

4.3.1.获取磁盘空闲率

4.3.2.获取磁盘使用率

5.监控系统服务状态

5.1.配置node_exporter启动参数

5.2.查看服务的监控状态

1.node_exporter简介

node_exporter常用于系统监控，使用go语言编写的指标收集器

node_exporter操作文档：https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/

prometheus支持的exporters列表：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

2.部署node_exporter

环境准备，在所有机器上都部署node_exporter，步骤都一样

2.1.安装node_exporter

node_exporter下载地址： https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.0.1/node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz

tar xf node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz

mv node_exporter-1.0.1.linux-amd64 /data/node_exporter/

cp /data/node_exporter/node_exporter /usr/bin/

2.2.编写system启动脚本

1.编写文件

vim /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service

[Unit]

Description=https://prometheus.io

[Service]

Restart=on-failure

ExecStart=/data/node_exporter/node_exporter

[Install]

WantedBy=multi-user.target

2.启动

systemctl daemon-reload

systemctl start node_exporter.service

systemctl enable node_exporter.service

3.prometheus监控Linux主机

3.1.修改配置文件增加主机节点

我们使用自动发现来实现，修改完配置加载一下

1.修改配置文件

[root@prometheus-server ~]# vim /data/prometheus/prometheus.yml

- job_name: 'centos7-node'

file_sd_configs:

- files: ['/data/prometheus/targets/node/*.yml']

refresh_interval: 5s

2.加载配置

[root@prometheus-server ~]# curl -XPOST 192.168.81.210:9090/-/reload

3.编写自动发现文件

[root@prometheus-server ~]# mkdir /data/prometheus/targets/node

[root@prometheus-server ~]# vim /data/prometheus/targets/node/node.yml

- targets:

- '192.168.81.210:9100'

- '192.168.81.220:9100'

- '192.168.81.230:9100'

labels:

idc: "bj"

3.2.主机添加成功

4.监控Linux主机CPU、内存、磁盘使用率

4.1.监控CPU使用率

CPU的监控项名称是：node_cpu_seconds_total，使用总量

直接执行node_cpu_seconds_total查询后会出现很多监控指标，显然不是想要的

node_cpu_seconds_total执行后会出现很多监控指标，其中各种类型的比如系统态、用户态都会由mode标签来区分

我们想要查询CPU的使用率的思路是:

​ 查出当前空闲的CPU百分比，最后用100减去，mode标签值idle就表示当前空闲的CPU值

4.1.1.获取空闲CPU监控数据

mode标签值为idle的为空闲

node_cpu_seconds_total{mode='idle'}

4.1.2.获取5分钟内的监控数据

上一步虽然可以查出来结果，但是不太理想，因为CPU是不断波动的，我们可以在增加一个条件，查询5分钟内的一个CPU使用情况

4.1.3.获取5分钟内的CPU平均空闲情况

我们可以使用irate和avg函数结合刚才查询出5分钟内数据做一个平均情况展示

函数的使用方法：函数(指标获取方式)

avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode=‘idle’}[5m])) by (instance)

by(instance)表示以instance标签进行分组

4.1.4.获取CPU5分钟内使用率

最后我们可以*100得出一个百分比的空闲率，再由100-即可得到CPU的使用率

100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[5m])) by (instance) *100)

4.2.监控内存使用率

由于内存的监控项没有像CPU一样区分了很多标签，因此内存监控相较于CPU则需要结合很多个监控项

node_memory_MemFree_bytes //空闲内存

node_memory_MemTotal_bytes //总内存

node_memory_Cached_bytes //缓存

node_memory_Buffers_bytes //缓冲区内存

监控内存使用的思路：

​ 1.空闲内存+缓存+缓冲区内存得出空闲总内存

​ 2.得出的空闲总内存再除总内存大小再乘100，得出空闲率

​ 3.再用100-空闲率就得出使用率

4.2.1.获取空闲内存

(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)

4.2.2.获取空闲内存率

(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100

4.2.3.获取内存使用率

100 - ((node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100)

4.3.监控磁盘使用率

关于磁盘使用率，这里我们用到的主要有：

​ node_filesystem_free_bytes //剩余磁盘空间

​ node_filesystem_size_bytes //磁盘空间总大小

这两个监控项中都有相同的标签可以关联，我们这里用到的标签有fstype，fstype标签值是关于磁盘的文件系统类型，对于磁盘监控，我们主要对xfs、ext4等文件系统的磁盘进行监控，像tmpfs这种的不必要监控，另一个主要的标签是mountpoint，这个标签值主要用来储存磁盘的挂载点，我们可以通过标签来选择要对那个挂载点的磁盘进行监控

磁盘使用率实现思路：

​ 1.由磁盘空闲容量除磁盘总容量乘100即可得到磁盘空闲率

​ 2.用100减磁盘空闲率即可得到磁盘使用率

在使用逻辑运算时最好习惯性加一个()防止错误

我们监控/目录的磁盘使用情况

4.3.1.获取磁盘空闲率

node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs",mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs",mountpoint="/"} *100

可以看到得出的结果和系统df命令查到的是一致的，空闲84，代表已经使用16

4.3.2.获取磁盘使用率

100 - (node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs",mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs",mountpoint="/"} *100)

所差不多

5.监控系统服务状态

监控服务的状态，例如nginx、docker这种服务器的启动状态

node_exporter是根据systemd去监控的，因此只有能用systemctl启动的服务器才能被监控到

配置非常简单，只需要在启动时开启system监控，并指定监控什么服务即可

配置system监控的参数：

–collector.systemd //开启system监控

–collector.systemd.unit-whitelist=".+" //对那些服务启动system监控，可以使用正则匹配

5.1.配置node_exporter启动参数

三台监控主机都要操作

vim /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service

ExecStart=/data/node_exporter/node_exporter --collector.systemd --collector.systemd.unit-whitelist=(docker|sshd|node_exporter).service

重启服务

systemctl daemon-reload

systemctl restart node_exporter.service

5.2.查看服务的监控状态

以docker为例，我们查询docker存活状态

node_systemd_unit_state使用这个监控项查看，里面也有很多标签，name=“docker.service”，标签name表示服务的名称， state=“active”，state表示服务的状态，active表示活动的，对应的监控值也是1，如果为1则表示正常，不为1表示异常

node_systemd_unit_state{name="docker.service", state="active"}

存活状态

node_systemd_unit_state使用这个监控项查看，里面也有很多标签，name=“docker.service”，标签name表示服务的名称， state=“active”，state表示服务的状态，active表示活动的，对应的监控值也是1，如果为1则表示正常，不为1表示异常

node_systemd_unit_state{name="docker.service", state="active"}