hyperf 服务监控之Prometheus+Grafana项目实战

阅读目录

• Prometheus
  • 什么是 Prometheus ?
  • docker 安装 Prometheus
  • 配置 Prometheus
• hypef 集成 Prometheus
• 集成 Grafana
  • docker 安装 Grafana
  • 启动 Grafana
  • Grafana 配置 Prometheus 数据源
  • 导入官方提供的 Grafana 指标
  • 自定义统计指标

服务上线之后，我们需要清楚的知道各个服务的健康状态、服务器资源使用情况、慢查询、业务埋点数据等等。通过监控了解各个盲区，进一步优化系统。

业内常见的解决方案就是我们今天要介绍的主题 Prometheus 和 Grafana，这是一对绝佳CP。

那什么是 Prometheus 和 Grafana 呢？

Prometheus（普罗米修斯） 是由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统和时序列数据库（TSDB），Prometheus 使用 Go 语言开发，是 Google BorgMon 监控系统的开源版本。

Grafana 是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。

简单来说，Prometheus 是时间序列数据库，它提供数据指标，Grafana 负责对这些数据指标进行可视化展示。

这里不会对他们进行过多详细的介绍，你只需要了解 Prometheus 是时序数据库，Grafana 是可视化工具即可。

docker 安装 Prometheus

docker pull prom/prometheus

配置 Prometheus

新建配置文件 prometheus.yml 如下：

# 全局配置
global:
  # 每15秒向目标采样点拉取数据
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
# 告警管理器（Alertmanager）的配置
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
# 告警规则有哪些
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
# 抓取监控信息的目标，一个job_name就是一个目标
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:
    - targets: ['192.168.72.80:9091']
  - job_name: 'hyperf'
    # 默认路由是 /metrics
    static_configs:
    - targets: ['192.168.72.80:9503']
  - job_name: 'grafana'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.72.80:3000']

Prometheus 的配置分为四部分，分别是 global 全局配置、alerting