cAdvisor0.24.1+InfluxDB0.13+Grafana4.0.2搭建Docker1.12.3 Swarm集群性能监控平台

转载自：http://www.cnblogs.com/lion.net/p/6170004.html

1、基本概念

​ 既然是对Docker的容器进行监控，我们就不自己单独搭建cAdvisor、InfluxDB、Grarana了，本文中这三个实例，主要以Docker容器方式运行。

本文中的案例会有四台机器，他们的Host和IP地址如下，四台机器的集群搭建可以参考<Centos7的安装、Docker1.12.3的安装，以及Docker Swarm集群的简单实例>

c1 -> 10.0.0.31
c2 -> 10.0.0.32
c3 -> 10.0.0.33
c4 -> 10.0.0.34

1.1、什么是cAdvisor？

​ cAdvisor 为Docker容器用户提供了了解运行时容器资源使用和性能特征的工具。cAdvisor的容器抽象基于Google的lmctfy容器栈，因此原生支持Docker容器并能够“开箱即用”地支持其他的容器类型。cAdvisor部署为一个运行中的daemon，它会收集、聚集、处理并导出运行中容器的信息。这些信息能够包含容器级别的资源隔离参数、资源的历史使用状况、反映资源使用和网络统计数据完整历史状况的柱状图。

1.2、什么是InfluxDB？

​ InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。

​ 其主要特色功能

• 基于时间序列，支持与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）
• 可度量性：你可以实时对大量数据进行计算
• 基于事件：它支持任意的事件数据

​InfluxDB的主要特点

• 无结构（无模式）：可以是任意数量的列
• 可拓展的
• 支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数，方便统计
• 原生的HTTP支持，内置HTTP API
• 强大的类SQL语法
• 自带管理界面，方便使用

1.3、什么是Grafana？

​ Graphite 是一款开源的监控绘图工具。可以实时收集、存储、显示时间序列类型的数据（time series data），有些类似Kibana的东西。

​ 以下是官方的说明

• 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。
• 常用于因特网基础设施和应用分析，但在其他领域也有机会用到，比如：工业传感器、家庭自动化、过程控制等等。
• 有热插拔控制面板和可扩展的数据源，目前已经支持Graphite、Cloudwatch、Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch。

2、开始安装Docker性能监控组件

2.1、创建一个overlay网络

​ 在docker 1.12以前, swarm集群需要一个额外的key-value存储(consul, etcd etc). 来同步网络配置, 保证所有容器在同一个网段中. 在docker 1.12已经内置了这个存储, 集成了overlay networks的支持。

​ 下面我们创建一个名为logging的overlay网络，用于后面的容器间相互通信。

➜ /Users/lion >docker network create --driver overlay logging
451negncg10ahru13hgn2k9nt
➜ /Users/lion >docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
1299968d22b6        bridge              bridge              local
60g7y3cbkdfe        docker-net          overlay             swarm
4d7292be91ca        docker_gwbridge     bridge              local
e1b111616be1        host                host                local
dxo4vcd9mig1        ingress             overlay             swarm
451negncg10a        logging             overlay             swarm
bc0a8040cae6        none                null                local

​ 在docker network ls列表中，可以看到logging网络的SCOPE是swarm，表示在整个swarm集群是生效的。如果是在多台主机的集群中，overlay网络在没有被使用的时候，只会在manage节点出现，使用后会自动同步到其他节点。

2.2、安装InfluxDB 0.13

​ 我们第一个先安装 InfluxDB，在用于收集swarm性能数据

docker service create --network logging 
-p 8083:8083 -p 8086:8086 
--mount source=influxdb-vol,type=volume,target=/var/lib/influxdb 
--name=influxdb 
--constraint 'node.hostname==c1' 
tutum/influxdb:0.13

　　

8086用于Influxdb数据读写,8083用于数据库管理界面

--constraint 'node.hostname==c1' 对服务进行约束，指定在c1机器上运行，更多约束介绍参考<Centos7的安装、Docker1.12.3的安装，以及Docker Swarm集群的简单实例>

—mount 挂载一个类型为volume的目录到容器上，实现数据持久化。在c1上运行docker volume ls命令可以查看目录的情况，运行docker volume inspect influxdb-vol命令，可以查看目录的详细信息

 InfluxDB容器创建成功后，可以通过http://10.0.0.31:8083/打开管理界面。点击右上角的齿轮图标，登录到InfluxDB数据库，默认用户名是root，密码是root，然后点击save进行保存

​ 创建cadvisor数据库，用于收集存储Docker Swarm的性能数据，在输入框输入CREATE DATABASE "cadvisor"然后按回车，执行命令。

 在输入框输入SHOW DATABASES，可以看到我们刚才创建的数据库

2.3、安装cAdvisor 0.24.1

​ 创建cAdvisor容器，并连接到InfluxDB。​

docker service create --network logging 
--name cadvisor 
-p 8080:8080 
--mode global 
--mount source=/var/run,type=bind,target=/var/run,readonly=false 
--mount source=/,type=bind,target=/rootfs,readonly=true 
--mount source=/sys,type=bind,target=/sys,readonly=true 
--mount source=/var/lib/docker,type=bind,target=/var/lib/docker,readonly=true 
google/cadvisor:v0.24.1 -storage_driver=influxdb -storage_driver_host=influxdb:8086 -storage_driver_db=cadvisor

--mode global 在集群中的每个节点创建一个服务,能够收集每一台机器的docker性能数据

--mount 挂载本地docker socket用于监控docker性能

-storage_driver=influxdb 指定存储驱动,使cadvisor将数据存储到数据库中，更多存储插件，请参考这里

-storage_driver_host=influxdb:8086 InfluxDB数据库的地址

-storage_driver_db=cadvisor 数据库名称

如果要指定用户名可以用-storage_driver_user参数，默认是root

如果要指定密码可以用-storage_driver_password参数，默认是root

​ cAdvisor运行以后，可以通过http://10.0.0.31:8080/查看到Docker运行的机器和容器情况。

通过http://10.0.0.31:8080/docker/，可以看到Docker服务器的基本信息，如Host、镜像数据、窗口数据等情况。多刷新几次会发现，每次都是不同的Host Name，这是因为Docker Swarm会默认使用负载均衡到集群的任意一台机器上。稍后我们会介绍如何通过Grafana获取指定机器的数据指标。 

 验证cAdvisor是否已经向InfluxDB存入数据。打开http://10.0.0.31:8083/的InfluxDB管理界面，点击右上角Database切换到cadvisor数据库，然后在输入框输入SHOW MEASUREMENTS可以看到已经创建了很多个表。

假如我们要查询CPU数据，可以在输入框输入select * from cpu_usage_system limit 100，可以看到结果集如下：

2.4、安装Grafana

​ 安装Grafana，连接到InfluxDB容器

docker service create --network logging 
-p 3000:3000 
--name grafana 
grafana/grafana:4.0.2

默认admin的用户名和密码是admin/admin

也可以通过-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=passwd"参数来指定一个admin用户名的密码

2.5、登录到Grfana，并配置数据源

​ 运行起Grfana容器后，通过浏览器打开http://10.0.0.31:3000，输入用户名admin，密码admin进行登录

 击左上角图标, 选择Data Sources, 然后点击Add data source，添加完以上信息后，点击Add，会看到提示Success Data source is working，如下图

在Name输入influxdb_source

在Type选择InfluxDB

在Url输入http://influxdb:8086

在Database输入cadvisor

在User输入root

在Password输入root

2.6、配置Grafana的Docker监控

​ 现在是比较有趣的部分，让我们来用Grafana绘制，cAdvisor存储到InfluxDB的数据图表。

2.6.1、Filesystem storage limit and usage

​ 点击左上角的图标，鼠标移动到Dashboard菜单，在展开的菜单中，点击New。然后在切换的页面中，点击Graph。

 在接下来的页面中，点击图形的Panel Title，在弹出的菜单中选择Edit

在General面板中的Title处，输入Filesystem storage limit and usage

​ 在Metrics面板的 Panel data source选择Influxdb_source,点击右侧的Add query

A query：SELECT mean("value") FROM "fs_limit" WHERE "com.docker.swarm.node.id" = 'cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0' AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(null)
B query：SELECT mean("value") FROM "fs_usage" WHERE "com.docker.swarm.node.id" = 'cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0' AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(null)

其中cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0是c1的nodeID，通过docker node ls可以获取到

​ 在Axes面板，Left Y->Unit->data(Metric)->bytes, Right Y->Unit->data(Metric)，最后点击Graph右侧的X进行关闭，就可以看到状态了。

2.6.2、CPU Usage

​ 鼠标移到屏幕左侧的三个小点，点击Add Panel，创建一个Graph绘图，点击图形的Panel Title，在弹出的菜单中选择Edit，在General面板的Title输入CPU Usage。

​ 在Metrics面板选择influxdb_source数据源。

​ query的内容如下：

A query：SELECT mean("value") FROM "cpu_usage_system" WHERE "com.docker.swarm.node.id" = 'cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0' AND "com.docker.swarm.task.name" = 'cadvisor.0' AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(null)
B query：SELECT mean("value") FROM "cpu_usage_system" WHERE "com.docker.swarm.node.id" = 'cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0' AND "com.docker.swarm.task.name" = 'influxdb.1' AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(null)

注意替换node.id

com.docker.swarm.task.name是选择监控的容器名称，示例中只监控运行在c1机器上的cadvisor和influxdb服务

​ 在Axes面板，Left Y->Unit->time->Hertz(1/s), Right Y->time->Hertz(1/s)，最后点击Graph右侧的X进行关闭，就可以看到状态了，到现在我们已经产生两个给图如下：

2.6.3、Memory Usage

​ 点击屏幕上的ADD ROW，继续创建一个Graph绘图，点击图形的Panel Title，在弹出的菜单中选择Edit，在General面板的Title输入Memory Usage。

​ 在Metrics面板选择influxdb_source数据源，query如下：

A query：SELECT mean("value") FROM "memory_usage" WHERE "com.docker.swarm.node.id" = 'cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0' AND "container_name" = 'cadvisor.0.4go1l7pbtq7gcgfxjcxhpzbtu' AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(null)
B query：SELECT mean("value") FROM "memory_usage" WHERE "com.docker.swarm.node.id" = 'cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0' AND "container_name" = 'influxdb.1.5mfb5qoownsfms9vkfgowlsaq' AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(null)

​ 在Axes面板，Left Y->Unit->data(Metric)->bytes, Right Y->Unit->data(Metric)，最后点击Graph右侧的X进行关闭。

2.6.4、Network Traffic

​ 鼠标移到新创建这一行屏幕左侧的三个小点，点击Add Panel，创建一个Graph绘图，点击图形的Panel Title，在弹出的菜单中选择Edit，在General面板的Title输入Network Traffic。

​ 在Metrics面板选择influxdb_source数据源，query如下：

A query：SELECT mean("value") FROM "rx_bytes" WHERE "com.docker.swarm.node.id" = 'cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0' AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(null)
B query：SELECT mean("value") FROM "tx_bytes" WHERE "com.docker.swarm.node.id" = 'cjip6qvmbfvf4sk4wzc1a37h0' AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(null)

​ 在Axes面板, Left Y->Unit->data rate->bytes/sec, Right Y->Unit->time->bytes/sec，最后点击Graph右侧的X进行关闭。

2.6.7、最终实现的监控效果图

​ 最终效果图如下：

 其他更多想法，可以根据上面的实例，在where条件中，选择不同的主机，不同的容器进行特定指标的监控。