go-zero docker-compose 搭建课件服务（七）：prometheus+grafana服务监控

0、转载

go-zero docker-compose 搭建课件服务（七）：prometheus+grafana服务监控

0.1源码地址

https://github.com/liuyuede123/go-zero-courseware

1、什么是prometheus

Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包。自2012年启动以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。Prometheus于2016年加入云原生计算基金会，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。

特性：

• 一个多维数据模型，包含由指标名称和键/值对（Tag）标识的时间序列数据
• PromQL是一种灵活的查询语音，用于查询并利用这些维度数据
• 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自治的
• 时间序列收集是通过HTTP上的pull模型进行的（支持Pull）
• 推送时间序列是通过一个中间网关来支持的（也支持Push）
• 目标是通过服务发现或静态配置发现的
• 多种模式的图形和仪表盘支持

2、什么是grafana

grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，他提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。

Grafana是一个开源的，拥有丰富dashboard和图表编辑的指标分析平台，和Kibana不同的是Grafana专注于时序类图表分析，而且支持多种数据源，如Prometheus、Graphite、InfluxDB、Elasticsearch、Mysql、K8s、Zabbix等。

3、prometheus部署

根目录下增加prometheus的Dockerfile

FROM bitnami/prometheus:latest

LABEL maintainer="liuyuede123 <[email protected]>"

增加prometheus配置

# my global config
global:
  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
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'file_ds'
    file_sd_configs:
      - files:
          - targets.json

[
  {
    "targets": ["user-api:9081"],
    "labels": {
      "job": "user-api",
      "app": "user-api",
      "env": "test",
      "instance": "user-api:8300"
    }
  },
  {
    "targets": ["user-rpc:9091"],
    "labels": {
      "job": "user-rpc",
      "app": "user-rpc",
      "env": "test",
      "instance": "user-api:9300"
    }
  },
  {
    "targets": ["courseware-api:9082"],
    "labels": {
      "job": "courseware-api",
      "app": "courseware-api",
      "env": "test",
      "instance": "courseware-api:8400"
    }
  },
  {
    "targets": ["courseware-rpc:9092"],
    "labels": {
      "job": "courseware-rpc",
      "app": "courseware-rpc",
      "env": "test",
      "instance": "courseware-rpc:9400"
    }
  }
]

文件结构如下

prometheus
├── Dockerfile
├── prometheus.yml
└── target.json

docker-compose中增加prometheus配置，默认9090端口

...

prometheus:
  build:
    context: ./prometheus
  environment:
    - TZ=Asia/Shanghai
  privileged: true
  volumes:
    - ./prometheus/prometheus.yml:/opt/bitnami/prometheus/conf/prometheus.yml  # 将 prometheus 配置文件挂载到容器里
    - ./prometheus/target.json:/opt/bitnami/prometheus/conf/targets.json  # 将 prometheus 配置文件挂载到容器里
  ports:
    - "9090:9090"                     # 设置容器9090端口映射指定宿主机端口，用于宿主机访问可视化web
  networks:
    - backend
  restart: always

user-api配置中增加

...
Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9081
  Path: /metrics
 

user-rpc配置中增加

...
Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9091
  Path: /metrics

courseware-api配置中增加

...
Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9082
  Path: /metrics

courseware-rpc配置中增加

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9092
  Path: /metrics

删除容器和镜像重新生成构建容器docker-compose up -d --build

浏览器中访问http://localhost:9090/到prometheus后台查看是否生效

访问http://localhost:9090/targets?search=可以看到，4个服务的metrics都进来了

请求用户详情接口，然后访问下http://localhost:9090/graph，搜索栏中输入{app="user-api"}，会看到

4、部署grafana

新建grafana文件夹，并创建Dockerfile

FROM grafana/grafana:latest

LABEL maintainer="liuyuede123 <[email protected]>"

docker-compose中新增grafana服务

 ... 
  
  grafana:
    build:
      context: ./grafana
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    privileged: true
    ports:
      - "3000:3000"
    networks:
      - backend
    restart: always

删除容器和镜像重新生成构建容器docker-compose up -d --build

访问http://localhost:3000/，默认账号admin，密码admin

点击设置新增数据源

新增看板

数据源选择prometheus统计user-api qps然后点击保存