部署service discovery

prometheus 服务发现机制

① Prometheus Server的数据抓取工作于Pull模型，因而，它必需要事先知道各Targets的位置，然后才能从相应的Exporter或Instrumentation中抓取数据

② 对于小型的系统环境来说，通过static_configs指定各Target便能解决问题，这也是最简单的配置方法;每个Targets用一个网络端点(ip:port）进行标识;

② 对于中大型的系统环境或具有较强动态性的云计算环境来说，静态配置显然难以适用;因此，Prometheus为此专门设计了一组服务发现机制，以便于能够基于服务注册中心（服务总线）自动发现、检测、分类可被监控的各Target，以及更新发生了变动的Target指标抓取的生命周期

③ 在每个scrape_interval期间，Prometheus都会检查执行的作业(Job);这些作业首先会根据Job上指定的发现配置生成target列表，此即服务发现过程;服务发现会返回一个Target列表，其中包含一组称为元数据的标签，这些标签都以" meta_"为前缀;

④ 服务发现还会根据目标配置来设置其它标签，这些标签带有"“前缀和后缀，b包括"scheme”、" address"和" metrics path_"，分别保存有target支持使用协议(http或https，默认为http) 、 target的地址及指标的URI路径（默认为/metrics) ;

⑤ 若URI路径中存在任何参数，则它们的前缀会设置为" param"这些目标列表和标签会返回给Prometheus，其中的一些标签也可以配置中被覆盖;

⑥ 配置标签会在抓取的生命周期中被重复利用以生成其他标签，例如，指标上的instance标签的默认值就来自于address标签的值;

⑦ 对于发现的各目标，Prometheus提供了可以重新标记（relabel）目标的机会，它定义在job配置段的relabel_config配置中，常用于实现如下功能

1）将来自服务发现的元数据标签中的信息附加到指标的标签上

2）过滤目标（会利用于重打标签机制上）

3）之后便是数据抓取，以及指标返回的过程，抓取而来的指标在保存之前，还允许用户对指标重新打标过滤的方式它定义在job配置段的metric_relabel_configs配置中，常用于实现如下功能

删除不必要的指标

从指标中删除敏感或者不需要的标签

添加、编辑或者修改指标的标签值或标签格式

基于文件服务发现

基于文件的服务发现仅仅略优于静态配置的服务发现方式，它不依赖于任何平台或第三方服务，因而也是最为简单和通用的实现方式。

prometheus server定期从文件中加载target信息（pro-server pull指标发现机制-job_name 获取我要pull的对象target）文件可以只用json和yaml格式，它含有定义的target列表，以及可选的标签信息；以下配置，能够将prometheus默认的静态配置转换为基于文件的服务发现时所需的配置；（prometheus会周期性的读取、重载此文件中的配置，从而达到动态发现、更新的操作）

编写Prometheus.yml文件

[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/file_sd]# mv ../prometheus.yml prometheus.yml
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/file_sd]# ls
prometheus.yml
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/file_sd]# vim promethues.yml

编写yml文件的目录及yml文件

[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/file_sd]# mkdir targets
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/file_sd]# cd targets/
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/file_sd/targets]# ls
nodes_server.yml  prometheus_server.yml
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/file_sd/targets]# cat nodes_server.yml
- targets:- 192.168.37.101:9100- 192.168.37.102:9100- 192.168.37.107:9100labels:app: node-exporterjob: node
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/file_sd/targets]# cat prometheus_server.yml
- targets:- 192.168.37.100:9090labels:app: prometheusjob: prometheus

开启服务

[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64]# ./prometheus --config.file=./file_sd/prometheus.yml

在node节点也开启

[root@node1 ~]# systemctl start node_exporter.service[root@node2 ~]# systemctl start node_exporter.service[root@node3 ~]# systemctl start node_exporter.service

访问192.168.37.100:9090端口，可以看到此时的数据是基于文件发现的

文件发现的作用

如果增加node或者prometheus服务端节点只需要nodes_centos.yaml，prometheus_server.yaml两个文件添加地址就行，不需要停止服务

基于DNS自动发现

基于DNS的服务发现针对一组DNS域名进行定期查询，以发现待监控的目标查询时使用；DNS服务器由/etc/resolv.conf文件指定;该发现机制依赖于A、AAAA和SRv资源记录，且仅支持该类方法，尚不支持RFC6763中的高级DNS发现方式

PS:
SRV: SRV记录的作用是指明某域名下提供的服务。实例:

_http._tcp.example.com.SRV 10 5 80. www.example.comSRV后面项目的含义:

10 -优先级，类似MX记录

5 -权重

80-端口

www.example.com -实际提供服务的主机名。同时SRV可以指定在端口上对应哪个service

hprometheus 基于Dws的服务中的SRV记录，让prometheus发现指定target上对应的端口对应的是exporter或instrumentation

基于consul发现

安装consul_1.9.0版本

Prometheus节点部署consul 官网Downloads | Consul by HashiCorp

[root@prometheus /opt]# unzip consul_1.9.0_linux_amd64.zip -d /usr/local/bin/
Archive:  consul_1.9.0_linux_amd64.zipinflating: /usr/local/bin/consul

启动开发者模式

consul开发者模式，可以快速开启单节点的consul服务，具有完整功能，方便开发测试

创建consul工作目录

[root@prometheus ~]# mkdir -p /consul/data
[root@prometheus ~]# mkdir /etc/consul && cd /etc/consul

运行开发者模式

[root@prometheus /etc/consul]# consul agent -dev -ui -data-dir=/consul/data/ \
> -config-dir=/etc/consul/ -client=0.0.0.0

agent -dev:运行开发模式
agent -server：运行server模式
-ui：ui界面
-data-dir：数据位置
/etc/consul:可以以文件形式定义各个services的配置，也可以基于api接口直接配置
-client：监听地址

编辑/etc/consul目录下的prometheus-servers.json配置文件

[root@prometheus /etc/consul]# cat prometheus-servers.json
{"services": [{"id": "prometheus-server-node01","name": "prom-server-node01","address": "192.168.37.100","port": 9090,"tags": ["prometheus"],"checks": [{"http": "http://192.168.37.100:9090/metrics","interval": "5s"}]}]
}

重载配置文件

[root@prometheus /etc/consul]# consul reload
Configuration reload triggered

创建consul自动发现的prometheus.yml文件

[root@prometheus /etc/consul]# cd /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64]# ls
console_libraries  consoles  data  file_sd  LICENSE  NOTICE  prometheus  promtool
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64]# mkdir consul-sd
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64]# cd consul-sd/
[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/consul-sd]# vim prometheus.yml

指点配置文件启动

[root@prometheus /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64]# ./prometheus --config.file=./consul-sd/prometheus.yml

consul服务一定要开启，之前已经开启了，开始注册其他node节点

在192.168.37.100 /etc/consul/目录下编辑nodes.json文件

[root@prometheus /etc/consul]# cat nodes.json
{"services": [{"id": "node_exporter-node01","name": "node01","address": "192.168.37.101","port": 9100,"tags": ["nodes"],"checks": [{"http": "http://192.168.37.101:9100/metrics","interval": "5s"}]},{"id": "node_exporter-node02","name": "node02","address": "192.168.37.102","port": 9100,"tags": ["nodes"],"checks": [{"http": "http://192.168.37.102:9100/metrics","interval": "5s"}]},{"id": "node_exporter-node03","name": "node03","address": "192.168.37.107","port": 9100,"tags": ["nodes"],"checks": [{"http": "http://192.168.37.107:9100/metrics","interval": "5s"}]}]
}

重载consul配置文件

[root@prometheus /etc/consul]# consul reload
Configuration reload triggered

重启其他node节点

[root@node1 ~]# systemctl restart node_exporter.service
[root@node2 ~]# systemctl restart node_exporter.service
[root@node3 ~]# systemctl restart node_exporter.service

访问192.168.37.100:9090或者8500

Grafana部署及模板展示

grafana是一款基于go语言开发的通用可视化工具，支持从不同的数据源加载并展示数据，可作为其数据源的部分储存系统如下所示：

TSDB：Prometheus、InfluxDB、OpenTSDB和Graphit

日志和文档存储：Loki和ElasitchSearch

分布式请求跟踪：Zipkin、Jaeger和Tenpo

SQL DB：Mysql、PostgreSQL和Microsoft SQL server

grafana基础默认监听于TCP协议的3000端口，支持集成其他认证服务，且能够通过/metrics输出内建指标；

数据源（Data Source）：提供用于展示的数据的储存系统

仪表盘（Dashboard）：组织和管理数据的可视化面板（Panel）

团队和用户：提供了面向企业组织层级的管理能力；

centos系统上的部署Grafana(端口3000）步骤（版本7.3.6）

将grafana包拖进来，因为下载的是rpm包不考虑依赖关系直接yum安装

[root@prometheus /opt]# yum install grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm -y

开启grafana

[root@prometheus /opt]# systemctl start grafana-server.service

访问192.168.37.100:3000端口，账号密码默认为admin,admin

grafana默认配置文件目录 /etc/grafana/grafana.ini，170-180左右标识密码用户 security模块

配置Prometheus的数据源

设置自己的IP地址

导入Prometheus

应用数据源

可以看到多种多样的形式

接下来监控自己主机的信息，导入node expor

grafana模板
Dashboards | Grafana Labs

输入1860或者导入文件即可，这部分图忘截了。。。。

剩下的就导入即可

此时就可以管理节点了是不是很酷........

总结

Prometheus的几种动态服务发现

基于文件发现：如需再添加node节点不需要停止服务，只需在所指的位置下添加地址即可

DNS发现;它是发现针对一组DNS域名进行定期查询，以发现待监控的目标查询时使用

基于consul发现：用于自动发现同时使用prometheus做为client端获取consul上注册的服务，从而进行获取数据

Grafana的部署和展示有多种存储系统如tsdb、日志存储、团队开发等等一些通用的可视化展示工具

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