Prometheus实战之联邦+高可用+持久

　　导航:这里主要是列出一个prometheus一些系统的学习过程，最后按照章节顺序查看，由于写作该文档经历了不同时期，所以在文中有时出现

的云环境不统一，但是学习具体使用方法即可，在最后的篇章，有一个完整的腾讯云的实战案例。

　　1.什么是prometheus?

　　2.Prometheus安装

　　3.Prometheus的Exporter详解

　　4.Prometheus的PromQL

　　5.Prometheus告警处理

　　6.Prometheus的集群与高可用

　　7.Prometheus服务发现

　　8.kube-state-metrics 和 metrics-server

　　9.监控kubernetes集群的方式

　　10.prometheus operator

　　11.Prometheus实战之联邦+高可用+持久

　　12.Prometheus实战之配置汇总

　　13.Grafana简单用法

　　14.Grafana SQL汇总

　　15.prometheus SQL汇总

　　参考:

　　https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config

　　https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-iii-prometheus-shi-zhan/readmd/use-prometheus-monitor-kubernetes

　　https://www.bookstack.cn/read/prometheus_practice/introduction-README.md

　　https://www.kancloud.cn/huyipow/prometheus/521184

　　https://www.qikqiak.com/k8s-book/docs/

　

　　有了上述几章的学习之后,这里将总结一下之前所有内容;正好,在我司架构中正好是多数据中心,多项目,且k8s环境,宿主机环境共存,这里正好将学习的知识用在实战中.

　　以下可能不会贴出所有配置,但是会将重要的展示出来.

 

　　基础概念：

　　高可用: 2台汇总所有数据的prometheus 做负载均衡,这样即使有一台down机也不会影响任务,这2台机器汇总所有联邦prometheus的数据.

　　持久:2台汇总所有数据的prometheus 数据保存在本地这样不利于迁移和更长之间的持久,所以2台prometheus的数据保存至远端数据库.

　　联邦:简单来说就是zabbix-proxy的概念,这些prometheus不需要去持久化数据,只要能采集数据,主prometheus需要数据时能采集到即可.

　　这样,多数据中心,多集群,多环境就可以使用这种架构解决.

 

1.环境信息

角色	部署方式	信息	云环境	作用
Prometheus 主(总)/alertmanager01	宿主	10.1.1.10	腾讯云	汇总prometheus
Prometheus 备(总)/alertmanager02	宿主	10.1.1.5	腾讯云	汇总prometheus
联邦 Prometheus	K8s	K8s	阿里云	Lcm k8s环境
联邦 Prometheus	宿主	阿里云内网	阿里云	罪恶王冠游戏

软件对应版本
软件名称	软件版本
主prometheus	2.13.1
联邦子prometheus	2.13.1
Node-exporter	0.18.1
blackbox_exporter	0.16.0
Consul	1.6.1
Metrics-server	0.3.5
Kube-state-metrics	1.8.0

这里我们由小变大来配置这个项目.

本章不讲解任何prometsql和alert告警规则的方法,只讲解集群的配置方式。

 

2.子联邦配置

2.1 K8s集群联邦点

　　因为子联邦节点是监控k8s集群的，为了方便，肯定是部署在prometheus里，下面看看deploy的配置文件。

　　这里不讲解获取数据来源工具组件等一些授权以及安装，默认当作已安装完成的情况，需要的去查看kube-state-metrics和metrics-server章节。

apiVersion: v1
kind: "Service"
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
  labels:
    name: prometheus
spec:
  ports:
  - name: prometheus
    protocol: TCP
    port: 9090
    targetPort: 9090
    nodePort: 30946
  selector:
    app: prometheus
  type: NodePort
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    name: prometheus
  name: prometheus
  namespace: monitoring
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      serviceAccountName: prometheus
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus:v2.3.0
        env:
        - name: ver
          value: "15"
        command:
        - "/bin/prometheus"
        args:
        - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
        - "--log.level=debug"
        ports:
        - containerPort: 9090
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: "/etc/prometheus"
          name: prometheus-config
      volumes:
      - name: prometheus-config
        configMap:
          name: prometheus-config

　　当然也不能少了RBAC的授权。

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes
  #node发现模式的授权资源,不然通过kubelet自带的发现模式不授权这个资源,会在prometheus爆出403错误
  - nodes/metrics
  - nodes/proxy
  - services
  - endpoints
  - pods
  - namespaces
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups:
  - extensions
  resources:
  - ingresses
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics","/api/*"]
  verbs: ["get"]
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: monitoring

上面的deploy挂载了一个卷，就是配置文件，如下的配置文件,没有告警条目,没有持久化存储,因为他们不需要,只要总prometheus来向它收集数据就可以了.它也是一个prometheus,只是做的工作比较少罢了.

这个prometheus包含了以下采集任务:

• kubernetes-kubelet
• kubernetes-cadvisor
• kubernetes-pods
• kubernetes-apiservers
• kubernetes-services
• kubernetes-ingresses
• kubernetes-service-endpoints

基本涵盖了k8s 的大部分的key,所以k8s内联邦prometheus角色需要注意这么几点就可以.

下面的配置文件如下，可能(cn-lcm-prod)项目标识不太一样，这里可以忽略,改成自己对应的项目即可

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: monitoring
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval:     15s 
      evaluation_interval: 15s
    scrape_configs:
      - job_name: 'prometheus'
        static_configs:
        - targets: ['localhost:9090']
     
      - job_name: 'cn-lcm-prod-kubernetes-kubelet'
        scheme: https
        tls_config:
          ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        kubernetes_sd_configs:
        - role: node
       
        relabel_configs:
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
        - target_label: __address__
          replacement: kubernetes.default.svc:443
        - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
          regex: (.+)
          target_label: __metrics_path__
          replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics 

      - job_name: 'cn-web-prod-kubernetes-cadvisor'
        scheme: https
        tls_config:
          ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        kubernetes_sd_configs:
        - role: node

        relabel_configs:
        - target_label: __address__
          replacement: kubernetes.default.svc:443
        - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
          regex: (.+)
          target_label: __metrics_path__
          replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
 
      - job_name: 'cn-lcm-prod-kubernetes-pods'
        kubernetes_sd_configs:
        - role: pod
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
          action: keep
          regex: true
        - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
          action: replace
          target_label: __metrics_path__
          regex: (.+)
        - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
          action: replace
          regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
          replacement: $1:$2
          target_label: __address__
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
          action: replace
          target_label: kubernetes_namespace
        - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
          action: replace
          target_label: kubernetes_pod_name


      - job_name: 'cn-lcm-prod-kubernetes-apiservers'
        kubernetes_sd_configs:
        - role: endpoints
        scheme: https
        tls_config:
          ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
          action: keep
          regex: default;kubernetes;https
        - target_label: __address__
          replacement: kubernetes.default.svc:443

      - job_name: 'cn-lcm-prod-kubernetes-services'
        metrics_path: /probe
        params:
          module: [http_2xx]
        kubernetes_sd_configs:
        - role: service
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe]
          action: keep
          regex: true
        - source_labels: [__address__]
          target_label: __param_target
        - target_label: __address__
          replacement: blackbox-exporter.monitoring.svc.cluster.local:9115
        - source_labels: [__param_target]
          target_label: instance
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
          target_label: kubernetes_namespace
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
          target_label: kubernetes_name

      - job_name: 'cn-lcm-prod-kubernetes-ingresses'
        metrics_path: /probe
        params:
          module: [http_2xx]
        kubernetes_sd_configs:
        - role: ingress
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_annotation_prometheus_io_probe]
          action: keep
          regex: true
        - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path]
          regex: (.+);(.+);(.+)
          replacement: ${1}://${2}${3}
          target_label: __param_target
        - target_label: __address__
          replacement: blackbox-exporter.monitoring.svc.cluster.local:9115
        - source_labels: [__param_target]
          target_label: instance
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_ingress_label_(.+)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
          target_label: kubernetes_namespace
        - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_name]
          target_label: kubernetes_name

      - job_name: 'cn-lcm-prod-kubernetes-service-endpoints'  
 

        scrape_interval: 10s
        scrape_timeout:  10s
        #这个job配置不太一样，采集时间是10秒，因为使用全局配置的15秒，会出现拉取数据闪断的情况，所以，这里单独配置成10秒

        kubernetes_sd_configs:  
        - role: endpoints  
        relabel_configs:  
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]  
          action: keep  
          regex: true  
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]  
          action: replace  
          target_label: __scheme__  
          regex: (https?)  
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]  
          action: replace  
          target_label: __metrics_path__  
          regex: (.+)  
        - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]  
          action: replace  
          target_label: __address__  
          regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)  
          replacement: $1:$2  
        - action: labelmap  
          regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)  
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]  
          action: replace  
          target_label: kubernetes_namespace  
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]  
          action: replace  
          target_label: kubernetes_name

 

2.2 宿主机联邦及consul自动发现

其实在,主prometheus端, 联邦角色在 k8s集群内还是集群外,主prometheus并不关注,但是运维人员需要关注,因为在k8s集群内和宿主机采集方式和自动发现方式都不一样.

下面的宿主机联邦节点也配置监控进程以及端口的方式，具体的配置解释，翻阅前面相关章节的文档

Consul的使用这里不再做介绍.这里仅贴出配置。

# 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_configs:
  - job_name: 'cn-gc-consul-node'
    consul_sd_configs:
      - server: '127.0.0.1:8500'
        #手动填写的方式
        #services: ['cn-gc-game02']

    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_consul_tags]
        regex: .*cn-gc.*
        action: keep
      - source_labels: [__meta_consul_service_id]
        target_label: "hostname"

  - job_name: 'cn-gc-consul-process'
    consul_sd_configs:
      - server: '127.0.0.1:8500'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_consul_tags]
        regex: .*cn-gc.*
        action: keep
      - source_labels: [__meta_consul_service_id]
        target_label: "hostname"
      - source_labels: [__address__]
        regex: ((?:(?:\d|[1-9]\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}(?:\d|[1-9]\d|2[0-4]\d|25[0-5])):(\d{1,4})
        target_label: __address__
        replacement: ${1}:9256
  
  - job_name: 'cn-gc-nginx01'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [http_2xx]
    static_configs: 
      - targets: ['10.10.3.4:80/admin#/login']
    #consul_sd_configs:
      #- server: '127.0.0.1:8500'
        #services: []
    relabel_configs:
      #- source_labels: [__meta_consul_tags]
        #regex: .*cn-gc-port.*
        #action: keep
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: 10.10.3.4:9115 
      
  - job_name: 'cn-gc-nginx02'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [http_2xx]
    static_configs: 
      - targets: ['10.10.3.10:80/admin#/login']
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: 10.10.3.10:9115 
      

  - job_name: 'port'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [tcp_connect]
    #static_configs: 
      #- targets: ['10.1.1.9:12020',]
    consul_sd_configs:
      - server: '127.0.0.1:8500'
        services: []
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_consul_tags]
        regex: .*cn-gc.*
        action: keep
      - source_labels: [__meta_consul_service_id]
        target_label: "hostname"
      #- source_labels: [__address__]
        #target_label: __param_target
      - source_labels: [__address__]
        #regex: ((?:(?:\d|[1-9]\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}(?:\d|[1-9]\d|2[0-4]\d|25[0-5])):(\d{1,5})
        target_label: __param_target
        replacement: 127.0.0.1:11000
      - source_labels: [__address__]
        regex: ((?:(?:\d|[1-9]\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}(?:\d|[1-9]\d|2[0-4]\d|25[0-5])):(\d{1,5})
        target_label: __address__
        replacement: ${1}:9115

3.主联邦高可用

　　分布在各环境、各数据中心的prometheus已经正常运行,并且能够采集到数据,现在需要把这些散落在各数据中心的数据汇总并展示出来.

　　这里汇总数据,规则计算，告警，全部由主prometheus来完成.

 

3.1 主prometheus联邦k8s集群配置

- job_name: "cn-lcm-prod"  
  
  scrape_interval: 30s  
  scrape_timeout: 30s  
  honor_labels: true  
#horbor_labels配置true可以确保当采集到的监控指标冲突时，能够自动忽略冲突的监控数据。如果为false时，prometheus会自动将冲突的标签替换为”exported_“的形式。
  #只是联邦prometheus采集的默认接口  
  metrics_path: '/federate'  
  
  params:  
    'match[]':  
      #这一行也默认配置,经过测试,建议保留（没有得出实际作用是什么,但是建议还是不要取消，不会影响采集）  
       #job和name都支持正则，目前没有对比出2个用户的区别，官网没有对于__name__的解释，但是用以下办法可以采集数据监控即可
      - '{job="prometheus"}'
    #这里相当于其实已经匹配除了所有的job任务，这里是一种采集方式，根据语法可以看到，匹配所有job；使用更下面的job标签指定任务，是会让自己的采集更加清晰一点 ，以便更好的根据标签分类
      - '{__name__=~"job:.*"}'  
      #子联邦prometheus 上有哪些 target项,在这里写出来，这里写指定的job，是为了让我们的监控更加清晰一点，以便更好的标签分类，在job=prometheus的注释里面提到过（可以支持正则,但是正则比较麻烦,所以放弃）  
      - '{job="cn-lcm-prod-kubernetes-kubelet"}'  
      - '{job="cn-lcm-prod-kubernetes-cadvisor"}'  
      - '{job="cn-lcm-prod-kubernetes-pods"}'  
      - '{job="cn-lcm-prod-kubernetes-apiservers"}'  
      - '{job="cn-lcm-prod-kubernetes-services"}'  
      - '{job="cn-lcm-prod-kubernetes-service-endpoints"}'  
  
  static_configs:  
    - targets:  
     #要采集的子prometheus的地址  
      - 'x.x.x.x:9090'  
       #给prometheus加上一个标签,可以通过这个标签过滤项目
       labels:
          project: cn-lcm-prod

3.2 主联邦宿主机配置

- job_name: "cn-gc"  
  
    scrape_interval: 2s  
    scrape_timeout: 2s  
    honor_labels: true  
    metrics_path: '/federate'  
  
    params:  
      'match[]':  
        - '{job="prometheus"}'  
        - '{__name__=~"job:.*"}'  
        - '{job="cn-gc-consul"}'  
  
    static_configs:  
      - targets:  
        - 'x.x.x.x:9090'  
      labels:
          project: cn-gc

可以看出,在主prometheus上配置基本差不多,因为主prometheus去找联邦子prometheus固定的接口去采集数据就行了.

 

4.持久

持久化配置更简洁,新版直接支持http的访问方式;这里选择的是influxdb,当然还可以选择其它存储,但是需要注意,有些存储不支持远端同时读写.

更多存储信息可参考官方文档链接：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#remote_write

 

5.告警规则

　　首先要明确一点,发送告警是alertmanager的工作,但是计算告警规则,是否需要告警,由prometheus来处理,Prometheus 将要告警的内容发送给alertmanager,再由alertmanager把告警内容发送给“告警介质”.

　　将告警规则定义在以下路径的文件夹,现在我这里是一个项目一个规则文件,这里就用k8s的规则来做简单讲解.

 

6.Alertmanager

　　在本项目环境中,由于采用了邮件,钉钉,webchat的告警方式,所以直接整篇配置直接讲解.

　　以下讲解一下各告警方式的区别.

　　企业微信:可以单独给不同联系发送告警,但是需要信息多,配置麻烦

　　钉钉:使用扩展webhook的方式,使用默认转发器发送的格式为默认格式,不直观;要么使用自定义的消息转发器,使用python的flask开发.

　　邮件:可以自定义模版,但是建议使用默认模版

　　怎么申请企业微信,申请钉钉机器人这里不做详细讲解.但是会讲解自定义钉钉机器人怎么使用.

　　这里还是将配置拆分，后面会专门将配置汇总展示

6.1 邮件告警以及基础配置

[root@prometheus01 rule]# cat /opt/alertmanager/alertmanager.yml 
global:
  resolve_timeout: 5m

  smtp_smarthost: 'smtp.qiye.163.com:465'  
  smtp_from: 'monitor@em.denachina.com'  
  smtp_auth_username: 'monitor@em.denachina.com'  
  smtp_auth_password: '3tkvGD8G4giGmAu'  
  smtp_require_tls: false  


templates:
-  "/opt/alertmanager/templates/*.tmpl"

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 1m
  receiver: 'cn-web-prod'
receivers:
- name: 'cn-web-prod'
  email_configs:
  - to: '{{ template "lizexiongmail" }}'
    send_resolved: true
    #html: '{{ template "email.html" .}}'
    headers: { Subject: "{{  .CommonAnnotations.summary }}" }  

邮件告警没什么好说的，见以下结果

6.2 钉钉告警

　　这里用的自定义的，前面章节也讲解过，这里不做过多解释。

　　以下两种方式都可以，不强求:

webhook_configs:
  - url: "http://10.10.1.16:8060/dingtalk/ops_dingding/send"
send_resolved: true

#自定义python脚本
  webhook_configs:
  - url: "http://10.10.1.16:5000"
    send_resolved: true

 

6.3 微信告警

实战案例中没有使用企业微信，但是前面的alertmanager章节也有讲解

 

6.4 自定义邮件模版

　　在之前单独讲解alertmanager的章节已经讲解过了模版，但是可能有人不太理解，这里重新做一个简单的演示，这里的模版简单来说就是自己定义变量或者引用已有的默认变量，在alertmanager中引用即可。根据自己实际情况使用。

　　首先编写模版规则

[root@prometheus01 templates]# vim email.tmpl 
[root@prometheus01 templates]# pwd
/opt/alertmanager/templates
[root@prometheus01 templates]# cat email.tmpl 
{{ define "lizexiongmail" }} zexiong.li@dena.com {{ end }}
{{ define "email.html" }}
<table border="5">
    <tr><td>报警项</td>
        <td>磁盘</td>
        <td>报警阀值</td>
        <td>开始时间</td>
    </tr>
    {{ range $i, $alert := .Alerts }}
        <tr><td>{{ index $alert.Labels "alertname" }}</td>
            <td>{{ index $alert.Labels "instance" }}</td>
            <td>{{ index $alert.Labels "value" }}</td>
            <td>{{ $alert.StartsAt }}</td>
        </tr>
    {{ end }}
</table>
{{ end }}

　　上面定义了lizexiongmail这个模版变量还有一个email.html模版变量，可以看到email.html模版变量是一个邮件发送的模版，这里支持html和text格式，这里为了显示好看，采用html格式简单显示信息。

　　演示时会用到模版变量，真是环境会取消模版变量这2个配置，因为本人还是比较喜欢默认的告警模版。

　　简单看看alertmanager使用模版的配置文件

[root@prometheus01 rule]# cat /opt/alertmanager/alertmanager.yml 
global:
  resolve_timeout: 5m

  smtp_smarthost: 'smtp.qiye.163.com:465'  
  smtp_from: 'monitor@em.denachina.com'  
  smtp_auth_username: 'monitor@em.denachina.com'  
  smtp_auth_password: '3tkvGD8G4giGmAu'  
  smtp_require_tls: false  


templates:
-  "/opt/alertmanager/templates/*.tmpl"

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 1m
  receiver: 'cn-web-prod'
receivers:
- name: 'cn-web-prod'
  email_configs:
  - to: '{{ template "lizexiongmail" }}'
    send_resolved: true
    html: '{{ template "email.html" .}}'
    headers: { Subject: "{{  .CommonAnnotations.summary }}" }  

　　可以看到收件人邮箱使用了模版变量，告警邮件模版使用了模版变量。

　　由于模版变量的值没有定义好，所以有些数据是空白，如果有兴趣，可以自己定义比默认模版更强大更丰富的告警信息，但是这里本人需求足够还是喜欢用默认模版。

　　当然模版也有官方给的一些定义好的，可以参考官方git链接：https://github.com/prometheus/alertmanager/blob/master/template/default.tmpl

 

7 程序管理

　　因为在联邦总prometheus的服务器,不管是alertmanager,proemethues,dingding转换器,都是负载均衡模式的，所以这里使用supervisord管理。当然,配置就alertmanager集群配置不太一样。

 

7.1 主prometheus supervisorod配置

[root@prometheus01 infra]# cat /etc/supervisord.d/prometheus.ini  
[program:prometheus]  
command=/opt/prometheus/prometheus --config.file=/opt/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/data/prometheus/data/ --storage.tsdb.retention.time=30d --query.max-samples=5000000 --query.max-concurrency=10  --web.enable-lifecycle  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
eillasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/prometheus.log  
  
[program:alertmanager]  
command=/opt/alertmanager/alertmanager  --web.listen-address="10.10.1.10:9093" --cluster.listen-address="10.10.1.10:8001" --config.file=/opt/alertmanager/alertmanager.yml --web.external-url='http://alertmanager.mobage.cn:9093/' --log.level=debug  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/alertmanager.log  
  
[program:node_exporter]  
command= /opt/node_exporter/node_exporter  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/node-exporter.log  
  
[program:dingtalk]  
command= python3 /opt/dingding.py  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/dingtalk.log  

 

7.2 备prometheus supervisorod配置

[root@prometheus02 infra]# cat /etc/supervisord.d/prometheus.ini  
[program:prometheus]  
command=/opt/prometheus/prometheus --config.file=/opt/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/data/prometheus/data/ --storage.tsdb.retention.time=30d --query.max-samples=5000000 --query.max-concurrency=10  --web.enable-lifecycle  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/prometheus.log  
  
[program:alertmanager]  
command=/opt/alertmanager/alertmanager --web.listen-address="10.10.1.5:9093" --cluster.listen-address="10.10.1.5:8001" --cluster.peer="10.10.1.10:8001"  --config.file=/opt/alertmanager/alertmanager.yml --web.external-url='http://alertmanager.mobage.cn:9093/'  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/alertmanager.log  
  
[program:node_exporter]  
command= /opt/node_exporter/node_exporter  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/node-exporter.log  
  
[program:dingtalk]  
command= python3 /opt/dingding.py  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/dingtalk.log  

7.3 宿主机联邦子prometheus supervisord配置

[root@cn-gc-monitoring-proxy ~]# cat /etc/supervisord.d/*  
[program:consul]  
#在一个datacenter中期望提供的server节点数目，当该值提供的时候，consul一直等到达到指定sever数目的时候才会引导整个集群，该标记不能和bootstrap公用（推荐使用的方式）  
command=consul agent -server -ui -bootstrap-expect 1 -data-dir=/opt/consul/data/  -config-dir=/opt/consul/config/  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/consul.log  
[program:prometheus]  
command=/opt/prometheus/prometheus --config.file=/opt/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/data/prometheus/data/  --web.enable-lifecycle  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/prometheus.log  
  
[program:blackbox_exporter]  
command=/opt/blackbox_exporter/blackbox_exporter --config.file=/opt/blackbox_exporter/blackbox.yml  
autostart=true  
autorestart=true  
startsecs=5  
priority=1  
stopasgroup=true  
killasgroup=true  
redirect_stderr         = true  
stdout_logfile_maxbytes = 50MB  
stdout_logfile=/var/log/supervisor/blackbox_exporter.log