docker 搭建 grafana+prometheus 监控主机资源之node

服务基本信息
服务作用端口（默认）
Prometheus 普罗米修斯的主服务器 9090
Node_Exporter 负责收集Host硬件信息和操作系统信息 9100
MySqld_Exporter 负责收集mysql数据信息收集 9104
Cadvisor 负责收集Host上运行的docker容器信息 8080
Grafana 负责展示普罗米修斯监控界面 3000
Altermanager 等待接收prometheus发过来的告警信息，altermanager再发送给定义的收件人 9093
pometheus 是一套开源的监控 + 预警 + 时间序列数据库的组合，现在越来越多的公司或组织开始采用 Prometheus，现在常见的 kubernetes 容器管理系统，也会搭配 Prometheus 来进行监控。
Prometheus 本身不具备收集监控数据功能，需要使用 http 接口来获取不同的 export 收集的数据，存储到时序数据库中。

一、下载镜像
docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana
docker pull prom/node-exporter //下载到需要被监控的机器上
docker pull prom/mysqld-exporter //下载到需要被监控的机器上
docker pull google/cadvisor //下载到需要被监控的机器上
docker pull prom/alertmanager //下载到需要被监控的机器上

二、部署Prometheus

# 启动容器
docker run -itd --name docker_prometheus prom/prometheus

# 复制容器内部的配置文件到宿主机，不用事先创建$PWD/prometheus目录（后续的配置主要在该目录下展开，因此一定要拉到本地）
docker cp -a docker_prometheus:/etc/prometheus/ $PWD/prometheus

# 删除容器
docker rm -f docker_prometheus

# 启动容器设置端口
docker run -itd --name docker_prometheus --restart=always -p 9090:9090 -v $PWD/prometheus:/etc/prometheus/ prom/prometheus

# docker run 运行
# --name 容器的名称
# -p 指定容器的端口映射
# -v 将本地路径映射到容器内（这样如果修改了本地的文件，只需restart容器即可在容器内生效）
# --restart 容器重启策略 no不重启，always 退出时总是重启
# prom/prometheus 选择镜像名称启动容器（默认镜像后面会加latest 如果拉取自己创建的镜像后面要加自己的版本号）

查看容器是否启动成功

docker ps ｜ grep docker_prometheus

浏览器输入http://ip:9090/targets进入页面
docker ps ｜ grep docker_prometheus

三、部署Grafana

# 启动grafana
docker run -itd --name grafana grafana/grafana

# 复制容器内部的配置文件到宿主机，不用事先创建$PWD/prometheus目录
docker cp -a grafana:/var/lib/grafana $PWD/grafana-storage

# 删除容器
docker rm -f grafana

# 添加目录权限（不添加权限不够，容器无法启动）
chmod -R 777 grafana-storage

# 启动容器设置端口
docker run -itd --name=grafana --restart=always -p 3000:3000 -v $PWD/grafana-storage:/var/lib/grafana grafana/grafana

# docker run 运行
# --name 容器的名称
# -p 指定容器的端口映射
# -v：挂载宿主机目录和docker容器中的目录； $PWD/grafana-storage：本地宿主机绝对目录;/var/lib/grafana：容器目录（将容器目录挂载到本地）
# --restart 容器重启策略 no：不重启，always：退出时总是重启
# grafana/grafana 选择镜像名称启动容器.

四、安装node_exporter
node_export 是 Prometheus 的一个 export，主要是用来收集服务器硬件资源使用情况的。所以这个往往会部署再被监控的服务器上。即：grafana、Prometheus 会独立部署在一台机器上，node_export 则被部署在被监控的服务器上，收集被监控的服务器资源数据，给 Prometheus，然后再通过 grafana 展示出来。

# 启动node-exporter
docker run -d --name node-exporter --restart=always -p 9100:9100 -v "/proc:/host/proc:ro" -v "/sys:/host/sys:ro" -v "/:/rootfs:ro" prom/node-exporter

五、配置 Prometheus+node_exporter收集数据

vim prometheus/prometheus.yml

# 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: "prometheus"

# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.

static_configs:
- targets: ["192.168.101.63:9090"]

# The label name is added as a label `label_name=<label_value>` to any timeseries scraped from this config.
labels:
app: "prometheus"
# 网站监控
- job_name: 'http_status'
static_configs:
- targets: ["192.168.101.63:9100"]
rgets:[‘xxx.xxx.xxx.xxx’]：服务器ip地址，可添加多台服务器以,分割。eg:[‘xxx.xxx.xxx.xxx’,‘xxx.xxx.xxx.xxx’]
但可以看到，有三个job_name，第一个似乎系统默认自带，其实这里的job_name可以在后续的prom界面以及grafana看到，且我本可以将后两个job_name的ip写在一起，用，隔开。但我还是写了两个，作用后面会看到，这里插个眼
重启Prometheus 容器后修改后的文件直接同步到容器/etc/prometheus/中（因为我们docker run的时候指定了-v）

docker restart docker_prometheus

这里我就给一张总图哈，这是我所有的配置完成后的效果图，大家取自己需要的看，后续也就只用这张图了。这里就可以看下endpoint、labels的参数其实就是prometheus.yml中配置的参数，对应关系找到，各位根据需求自行修改，但这个并不是我刚才插眼要解释的地方