最近在搞zabbix监控docker以及docker内部应用状态信息，网上找的资料好少，只找到了一个大神的一篇文章，用的是python实现监控docker容器的基本状态，我在他给的脚本基础上进行修改，另外，增加了docker内部常用应用的状态监控，目前在测试环境上部署成功了，具体还需要在线上环境部署后才能检验出效果如何。

好了，根据惯例，废话讲完了，开始进入正题了。

首先，介绍下该监控套件有三个脚本，一个是自动发现主机上的docker容器脚本，另一个是用python写的获取每个docker容器的系统状态，包括CPU使用率，内存使用率以及网络资源使用率，最后这个脚本添加了一些我公司常用的应用的状态监控，包括应用占用内存，cpu资源以及进程的存活状态，至于读者们需要监控其他docker里面的应用，可以依照我的脚本来进行修改。

首先，需要编辑自动发现docker中容器个数的脚本，内容如下：

# cat /usr/local/zabbix/scripts/docker_low_discovery.sh
#!/bin/bash
#Fucation:docker low-level discovery
docker() {port=($(sudo docker ps -a|grep -v "CONTAINER ID"|awk '{print $NF}'))printf '{\n'printf '\t"data":[\n'for key in ${!port[@]}doif [[ "${#port[@]}" -gt 1 && "${key}" -ne "$((${#port[@]}-1))" ]];thenprintf '\t {\n'printf "\t\t\t\"{#CONTAINERNAME}\":\"${port[${key}]}\"},\n"else [[ "${key}" -eq "((${#port[@]}-1))" ]]printf '\t {\n'printf "\t\t\t\"{#CONTAINERNAME}\":\"${port[${key}]}\"}\n"fidoneprintf '\t ]\n'printf '}\n'
}
case $1 in
docker)
docker
;;
*)
echo "Usage:`basename $0` {docker}"
;;
esac

上面这个脚本是用来获取到docker里面应用的容器，并对其进行json化输出的，效果如下：

# sh /usr/local/zabbix/scripts/docker_low_discovery.sh docker
{
"data":[{
"{#CONTAINERNAME}":"hopeful_brown"},{
"{#CONTAINERNAME}":"happy_einstein"}]
}

这样就能被zabbix_server获取到了，然后是python脚本,使用python获取docker的参数需要使用一个扩展包，可以通过pip或者easy_install安装docker-py扩展：

pip install docker-py或者easy_install docker-py或者不想这样安装的话可以去python官网下载docker-py的安装包，解压后使用docker docker-py-1.4.0/setup.py install命令安装，扩展包我将会打包放在附件中。

下面是python脚本：

# cat /usr/local/zabbix/scripts/docker_monitor.py
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
#author:Xianglin Hu
#email: a714585725@qq.com
from docker import Client
import sys
import subprocess
import osdef check_container_stats(container_name,collect_item):container_collect=docker_client.stats(container_name)old_result=eval(container_collect.next())new_result=eval(container_collect.next())container_collect.close()if collect_item == 'cpu_total_usage':result=new_result['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] - old_result['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage']elif collect_item == 'cpu_system_usage':result=new_result['cpu_stats']['system_cpu_usage'] - old_result['cpu_stats']['system_cpu_usage']elif collect_item == 'cpu_percent':cpu_total_usage=new_result['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] - old_result['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage']cpu_system_uasge=new_result['cpu_stats']['system_cpu_usage'] - old_result['cpu_stats']['system_cpu_usage']cpu_num=len(old_result['cpu_stats']['cpu_usage']['percpu_usage'])result=round((float(cpu_total_usage)/float(cpu_system_uasge))*cpu_num*100.0,2)elif collect_item == 'mem_usage':result=new_result['memory_stats']['usage']elif collect_item == 'mem_limit':result=new_result['memory_stats']['limit']elif collect_item == 'mem_percent':mem_usage=new_result['memory_stats']['usage']mem_limit=new_result['memory_stats']['limit']result=round(float(mem_usage)/float(mem_limit)*100.0,2)elif collect_item == 'network_rx_bytes':network_check_command="""sudo /usr/bin/docker exec %s cat /proc/net/dev|sed -n 3p|awk '{print $2,$10}'"""%container_nameresult=os.popen(network_check_command).read().split()[0]elif collect_item == 'network_tx_bytes':network_check_command="""sudo /usr/bin/docker exec %s cat /proc/net/dev|sed -n 3p|awk '{print $2,$10}'"""%container_nameresult=os.popen(network_check_command).read().split()[1]return result
if __name__ == "__main__":docker_client = Client(base_url='unix://var/run/docker.sock', version='1.17')container_name=sys.argv[1]collect_item=sys.argv[2]print check_container_stats(container_name,collect_item)

这里面使用到了docker里面的Client类，获取到某个docker容器的当前状态信息，然后进行运算，返回运算结果。但是容器当前信息那个dict中的network的key获取到的信息不准确，于是我使用了docker exec命令来获取docker容器内部的网络流量信息。这也是我在大神的基础上进行改进的地方，这里的改进将python脚本的执行时间缩短了，将有助于server获取duocker容器信息时减少长连接的数量，提升zabbix_server的性能。这里的docker exec命令将会在下一个脚本中大量使用来获取docker容器中的应用状态信息。

下面是获取容器应用状态信息的脚本：

# cat docker_processmonitor.sh
#!/bin/bash
#license:GPL
#mail:a714585725@qq.com
#date:2015.09.22
processmem(){sudo /usr/bin/docker exec $1 ps aux|grep $2|grep -v "grep"|grep -v "processstatus.sh"|awk '{sum+=$6}; END{print sum}'
}
processcpu(){sudo /usr/bin/docker exec $1 ps aux|grep $2|grep -v "grep"|grep -v "processstatus.sh"|awk '{sum+=$3}; END{print sum}'
}
processport(){sudo /usr/bin/docker exec $1 ss -antlp|grep $2|grep LISTEN|wc -l
}
case "$3" in
mem)
processmem $1 $2
;;
cpu)
processcpu $1 $2
;;
port)
processport $1 $2
;;
*)
echo "Usage: $0 {docker_containername}{processname}{mem|cpu|port}"
;;
esac

这个脚本其实没啥说的，从我以前写的那个脚本上面修改来的，使用了一个case来判断需要获取的docker容器的名称以及该容器中应用的状态信息，只不过这里获取docker容器状态信息使用的是docker exec命令来进行获取。另外这里面添加了对于应用是否存活的状态监测，那就是检测该应用是否侦听了网络端口，假如该应用侦听的网络端口个数为0的话，可以认为该应用存在异常。这些应用只是我公司使用比较多的应用，各位读者可以根据自己需求修改相应应用的监控。

由于docker是以root权限来启用的，而zabbix监控是使用zabbix用户来执行的，所以需要给予zabbix用户相应的权限，需要编辑visudo：

echo "zabbix ALL=(root) NOPASSWD:/bin/docker,/usr/bin/python,/usr/local/zabbix/scripts/docker_monitor.py,/usr/local/zabbix/scripts/docker_low_discovery.sh,/usr/local/zabbix/scripts/docker_processmonitor.sh">>/etc/sudoers

并且还需要注释掉这条记录：#Defaults    requiretty（PS：注意，这条记录是要求使用sudo命令时需要有终端界面，注释掉这一条之后就可以不需要终端执行sudo命令了。）

然后就是编辑zabbix_agentd.conf文件,添加下面几行：

# tail -3 /usr/local/zabbix/etc/zabbix_agentd.conf
UserParameter=docker_low_discovery[*],/bin/bash /usr/local/zabbix/scripts/docker_low_discovery.sh $1
UserParameter=docker_stats[*],sudo /usr/bin/python /usr/local/zabbix/scripts/docker_monitor.py $1 $2
UserParameter=docker_process[*],/bin/bash /usr/local/zabbix/scripts/docker_processmonitor.sh $1 $2  $3

保存配置并重启zabbix_agentd服务，然后修改脚本的属主属组以及权限：

chown zabbix.zabbix /usr/local/zabbix/scripts/*

chmod 755 /usr/local/zabbix/scripts/*

然后可以在zabbix_server端测试是否能够获取到相应的数据：

[root@test1 ~]# /usr/local/zabbix-2.4.4/bin/zabbix_get -s x.x.x.x -k"docker_low_discovery[docker]"
{
"data":[{
"{#CONTAINERNAME}":"hopeful_brown"},{
"{#CONTAINERNAME}":"happy_einstein"}]
}
[root@test1 ~]# /usr/local/zabbix-2.4.4/bin/zabbix_get -s x.x.x.x -k"docker_stats[happy_einstein,network_tx_bytes]"
9664252
[root@test1 ~]# /usr/local/zabbix-2.4.4/bin/zabbix_get -s x.x.x.x -k"docker_process[happy_einstein,nginx,port]"
2

这里的IP地址我就用x.x.x.x代替了，这里应该填写客户端的IP地址。如上所示，能够正确获取到agentd的数据以后，然后就需要在zabbix_server这边配置监控模版了，关于监控模版的配置我在之前的文章中提及了很多次，相信大家应该都不会陌生了，这回就不详细描述模板的建立了，稍后我会将模板打包一起上传至附件中，这个模板目前还是半成品，各位可以根据模板进行修改，可以根据你们的需求来做，下面，演示一下监控出来的效果（PS：只是在测试环境小规模的部署，项目还不错，于是没有做成筛选出来。）

上面这些显示的是监控的结果，各位也可以根据自己的需求来进行修改，总之一句话，zabbix可以做到任何你想做的监控，嘻嘻！！！