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使用 Prometheus 監(jiān)控 Docker 容器

big_cat / 1632人閱讀

摘要：傳統(tǒng)方法比如說你想監(jiān)控你容器的內(nèi)存使用率。不支持維度數(shù)據(jù)，這樣一個名為的容器的指標(biāo)，可能被稱為。這是非常偉大并且有用的，但是有限制性。這個輸出器使用容器的名字，和鏡像作為維度。

  
本文的原作者是 johannes-fish-ziemke，原文地址是 http://5pi.de/2015/01/26/monitor-docker-containers-with-prometheus/


  
該文中介紹的 Prometheus 的項目地址是 https://prometheus.github.io/
監(jiān)控 Docker

在容器中運行你所有的服務(wù)使得獲取深度資源和運行特性成為可能，因為每個容器運行在它們自己的 cgroup 中并且 Linux 內(nèi)核給我們提供了各種各樣的指標(biāo)（metrics）。

盡管有一些其他的 Docker 監(jiān)控工具，我將給你們展示我為什么認為 SoundCloud 最新發(fā)布的 Prometheus 是最適合監(jiān)控基于容器的基礎(chǔ)架構(gòu)。

Prometheus 特點是高維度數(shù)據(jù)模型，時間序列是通過一個度量值名字和一套鍵值對識別。靈活的查詢語言允許查詢和繪制數(shù)據(jù)。它采用了先進的度量標(biāo)準(zhǔn)類型像匯總（summaries），從指定時間跨度的總數(shù)構(gòu)建比率或者是在任何異常的時候報警并且沒有任何依賴，中斷期間使它成為一個可靠的系統(tǒng)進行調(diào)試。

我會集中講為什么該數(shù)據(jù)模型和查詢語言如此貼合容器式和動態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施，對于這些基礎(chǔ)設(shè)施，你應(yīng)該想著整個服務(wù)集群而不是單個服務(wù)器實例，把服務(wù)器想成牛群中的牛而不是各家自養(yǎng)分散開的寵物。

傳統(tǒng)方法

比如說你想監(jiān)控你容器的內(nèi)存使用率。不支持維度數(shù)據(jù)，這樣一個名為 webapp123 的容器的指標(biāo)，可能被稱為 container_memory_usage_bytes_webapp123。

但是如果你想展示所有你的 webapp123 容器的內(nèi)存利用率？更先進的監(jiān)控解決方案像 graphite 支持這樣。它的特性是層次，樹狀數(shù)據(jù)模型，這樣的指標(biāo)可能被稱為 container.memory_usage_bytes.webapp123。現(xiàn)在你可以使用正則表達式像 container.memory_usage_bytes.webapp* 來繪制所有你的 ‘webapp’ 容器的內(nèi)存使用率。Graphite 也支持函數(shù)像 sum() 來通過使用一個表達式像 sum(container.memory_usage_bytes.webapp*) 聚合你所有服務(wù)器上的應(yīng)用的內(nèi)存使用率。

這是非常偉大并且有用的，但是有限制性。如果你不想聚合一個給定名字的所有容器而是一個給定鏡像的？或者你想把部署你的 canary 同在你生產(chǎn)環(huán)境的服務(wù)器對比？

可以為每個用例想出一個層次結(jié)構(gòu)，但是沒有一個支持它們?，F(xiàn)實情況顯示，你預(yù)先往往不知道哪個問題需要從新回答一次并且你開始研究。

Prometheus

Prometheus 支持維度數(shù)據(jù)，你可以擁有全局和簡單的指標(biāo)名像 container_memory_usage_bytes ，使用多個維度來標(biāo)識你服務(wù)的指定實例。

我已經(jīng)創(chuàng)建了一個簡單的 container-exporter 來收集 Docker 容器的指標(biāo)以及輸出給 Prometheus 來消費。這個輸出器使用容器的名字，id 和 鏡像作為維度。額外的 per-exporter 維度可以在 prometheus.conf 中設(shè)置。

如果你使用指標(biāo)名字直接作為一個查詢表達式，它將返回有這個使用這個指標(biāo)名字作為標(biāo)簽的所有時間序列。

container_memory_usage_bytes{env="prod",id="23f731ee29ae12fef1ef6726e2fce60e5e37342ee9e35cb47e3c7a24422f9e88",instance="http://1.2.3.4:9088/metrics",job="container-exporter",name="haproxy-exporter-int",image="prom/haproxy-exporter:latest"}    11468800.000000  
container_memory_usage_bytes{env="prod",id="57690ddfd3bb954d59b2d9dcd7379b308fbe999bce057951aa3d45211c0b5f8c",instance="http://1.2.3.5:9088/metrics",job="container-exporter",name="haproxy-exporter",image="prom/haproxy-exporter:latest"}    16809984.000000  
container_memory_usage_bytes{env="prod",id="907ac267ebb3299af08a276e4ea6fd7bf3cb26632889d9394900adc832a302b4",instance="http://1.2.3.2:9088/metrics",job="container-exporter",name="node-exporter",image="prom/container-exporter:latest"}  
...
...

如果你運行了許多容器，這個看起來像這樣

為了幫助你使得這數(shù)據(jù)更有意義，你可以過濾（filter） and/or 聚合（aggregate） 這些指標(biāo)。

切片 & 切塊（Slice & Dice）

使用 Prometheus 的查詢語言，你可以對你想的任何維度的數(shù)據(jù)切片和切塊。如果你對一個給定名字的所有容器感興趣，你可以使用一個表達式像 container_memory_usage_bytes{name="consul-server"}，這個將僅僅顯示 name == "consul-server" 的時間序列。

Prometheus 也支持正則表達式，因此匹配完整的腳本你可以這樣做 container_memory_usage_bytes{name=~"^consul"}，這將展示起來像這樣：

你也使用使用任何維度過濾，因此你可以獲取在一個給定主機，給定環(huán)境和給定區(qū)域上所有容器的指標(biāo)。

聚合（Aggregation）

和 Graphite 類似，Prometheus 支持聚合函數(shù)但是它的維度更加豐富。使用 sum(container_memory_usage_bytes{name=~"^consul"}) 按預(yù)期匯總你所有 "consul-*" 的內(nèi)存使用率。

現(xiàn)在比如說你想看你的 "consul" 和 "consul-server" 容器平均內(nèi)存使用率的不同，這可以通過提供維度保存這聚合結(jié)果像 avg(container_memory_usage_bytes{name=~"^consul"}) by (name) 來實現(xiàn)：

如果你在多個區(qū)域有服務(wù)并且配置了區(qū)域名作為一個額外的標(biāo)簽對，你也可以保存維度來展示每個名字和區(qū)域的內(nèi)存使用率，通過使用一個像這樣的表達式 avg(container_memory_usage_bytes{name=~"^consul"}) by (name,zone)。

使用 Prometheus + Container-Exporter

正如你所知，我喜歡在容器中運行一切，包括 container-exporter 和 Prometheus，運行 container-exporter 應(yīng)該是非常容易的：

docker run -p 8080:8080 -v /sys/fs/cgroup:/cgroup   
           -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock prom/container-exporter

現(xiàn)在你需要安裝 Prometheus。關(guān)于這個參考官方文檔。為了使得 Prometheus 從 container-exporter 拉取指標(biāo)，你需要把它作為目標(biāo)添加到配置。比如：

job: {  
  name: "container-exporter"
  scrape_interval: "1m"
  target_group: {
      labels: {
        label: {
            name: "zone"
            value: "us-east-1"
        }
        label: {
            name: "env"
            value: "prod"
        }
    }
    target: "http://1.2.3.4:8080/metrics"
  }
}

現(xiàn)在從新構(gòu)建你的鏡像如文檔中描述的那樣并啟動它。Prometheus 現(xiàn)在應(yīng)該每 60s 輪詢你的 container-exporter。

總結(jié)

因為 Prometheus 的靈活性，它的性能和最小化依賴，它是我選擇的監(jiān)控系統(tǒng)。這就是為什么從去年起我介紹了 Prometheus 作為我們監(jiān)控 Docker 的主要監(jiān)控系統(tǒng)。

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