在2018年，我们发布了一篇名为"构建狂拽炫酷屌的MySQL监控平台"的文章，后续一些朋友来询问如何配置监控、如果配置多实例（这两项本文不做赘述，详见文末的索引信息），也有一些朋友照着文档操作报错前来求助的（当时大概一下，是因为新版本稍微有些变化导致的），现在，我们针对当前最新的版本重新梳理了安装与配置步骤分享给大家。
在开始之前，我们先做一个简短的说明，本监控平台所用到的主要软件模块及其对应的版本如下：软件模块： Prometheus及其对应的exporter：用于数据采集和存取 grafana：用于数据展示的可视化面板早期文章中的软件版本： Prometheus：prometheus-2.1.0 mysqld_exporter：mysqld_exporter-0.10.0 node_exporter：node_exporter-0.15.2 grafana：grafana-4.6.3 grafana-dashboard：grafana-dashboards-1.6.1本期文章中的软件版本： Prometheus：prometheus-2.17.1 mysqld_exporter：mysqld_exporter-0.12.1 node_exporter：node_exporter-1.0.0-rc.0 grafana：grafana-6.7.2 grafana-dashboard：grafana-dashboards-2.4.0 alertmanager：alertmanager-0.20.0特别说明：本文仅从运维实操的角度对如何玩耍Prometheus + grafana进行阐述，并不涉及到详细深入的原理和架构解读，如有需求请移驾如下链接： Prometheus：https://prometheus.io/docs/ grafana：https://grafana.com/docs/grafana/latest/下面，我就开始我的表演了，首先列出本次操作演示的服务器环境信息prometheus+grafana server端（主机名：Slave3）：192.168.2.181MySQL 和主机监控客户端： 主库（主机名：Master）：192.168.2.135 从库1（主机名：Slave1）：192.168.2.108 从库2（主机名：Slave2）：192.168.2.1561、概述1.1. 什么是Prometheus?Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具包，最初是在SoundCloud开发的。
自2012年项目启动以来，已经有许多公司和组织采用了Prometheus，该项目拥有一个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，且独立于任何公司进行维护。
为了强调这一点，并阐明该项目的治理结构，Prometheus在2016年加入了云原生计算基金会（Cloud Native Computing Foundation，简称CNCF），成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。
Prometheus的主要特点如下：多维数据模型，其中包含通过度量名称和"键-值"对标识的时间序列数据支持PromQL，PromQL是一种灵活的查询语言不依赖分布式存储，单个服务器节点可以自治时间序列数据通过HTTP上的 pull 模型进行收集通过中间网关支持推送时间序列数据支持通过服务发现或静态配置来发现目标支持多种绘图模式和多种仪表盘组件组成Prometheus生态系统由多个组件组成，其中许多组件是可选的：主要的Prometheus Server，它用于抓取和存储时间序列数据用于检测应用程序代码的客户端库支持短暂工作的推送网关(pushgateway)各种服务监控的专用exporter。
官方认可的有：blackbox_exporter，consul_exporter，graphite_exporter，haproxy_exporter，memcached_exporter，mysqld_exporter，node_exporter，statsd_exporter，社区支持更多的exporter，详情可参考链接：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/负责处理警报的alertmanager各种支持工具大多数Prometheus 组件都是用Go语言编写的，因此易于构建和部署为静态二进制文件Prometheus体系结构如下图（图片来源：https://prometheus.io/docs/introduction/overview/），该图展示了Prometheus的架构和它的生态系统的一些组件组成 以下是早期的架构图，这里一并给出方便大家做个参照对比 Prometheus适用于什么场景?Prometheus适用于记录任何纯数字的时间序列数据。
它既适合面向主机的监控，也适合面向高动态的服务体系结构的监控。
在微服务中，它对多维数据收集和查询的支持具有独特的优势。
Prometheus的设计旨在提高可靠性，它可以在停机时用来快速诊断出现问题的系统。
每个Prometheus Server是独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。
因此当基础设施中的一部分被破坏时，其仍然可用，所以不需要专门为其规划大量的基础设施来运行它。
Prometheus不合适什么场景?Prometheus重视高可靠性，因此，即使在部分出现故障的情况下，也可以查看关于系统的可用统计信息。
如果您需要100%的准确性，那么Prometheus不是一个好的选择，因为Prometheus收集到的数据可能不够详细和完整，也可能不够即时。
在这种情况下，最好使用其他系统来收集和分析数据以进行实时的监控，并使用Prometheus来完成剩下的监控工作（例如：当做grafana的展示数据源使用）。
1.2. 什么是grafana?Grafana是一个可视化大型测量数据的开源程序，实际上就是一个可视化面板（Dashboard），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据，grafana有热插拔控制面板和可扩展的数据源，目前已经支持的数据源有如下一些：时序数据库：Prometheus、Graphite、OpenTSDB、InfluxDB文档数据库：Loki、Elasticsearch关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server云监控服务：Stackdriver、CloudWatch、Azure Monitor、Grafana Cloud商业数据库扩展插件：Splunk、ServiceNow、Oracle、New Relic、Dynatrace、DataDog其他：TestData DBPS：随着版本的迭代，支持接入的数据源将会更多2、安装部署2.1. 安装prometheusprometheus是一个监控采集与数据存储框架（监控server端），具体采集什么数据依赖于具体的exporter（监控client端），例如：采集MySQL的数据需要使用到mysql_exporter，prometheus调用mysql_expoter采集到mysql的监控指标之后，把mysql_exporter采集到的数据存放到prometheus所在服务器的TSDB中保存（详情可参考链接：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/storage/）。
2.1.1. 下载安装包对于prometheus，假设我们需要监控MySQL，那么我们需要下载至少3个组件，如下：prometheus程序包node_exporter：监控主机磁盘、内存、CPU等硬件性能指标的采集程序包mysql_exporter：监控mysql各种性能指标的采集程序包下载链接（该页面始终只有一个最新版本）：https://prometheus.io/download/下载prometheus，其中包含了监控采集框架和存储采集数据的时序数据库 下载mysqld_exporter和node_exporter，其中，mysqld_exporter是MySQL数据的采集端，node_exporter是主机负载数据的采集端PS：如果你还需要配置监控告警，需要下载alertmanager程序包2.1.2. 解压程序包解压prometheus[root@localhost ~]# mkdir /data [root@localhost ~]# tar xf prometheus-2.17.1.linux-amd64.tar.gz -C /data/解压exporter：由于prometheus主机自身也需要监控，所以也至少需要在安装prometheus的主机上解压node_exporter包（安装prometheus的主机上如果没有数据库则不需要安装mysqld_exporter包）[root@localhost ~]# tar xf node_exporter-1.0.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz -C /data/# 如果需要监控mysql，则继续解压mysql_exporter[root@localhost ~]# tar xf mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz -C /data/在其他监控目标数据库服务器上，分别解压上述2个exporter包（略）2.1.3. 启动prometheus进入prometheus的工作目录[root@localhost ~]# cd /data/ [root@localhost data]# mv prometheus-2.17.1.linux-amd64/ prometheus [root@localhost ~]# cd /data/prometheus配置 prometheus.yml配置文件[root@localhost data]# cat prometheus.yml# my global configglobal: 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).# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:# Here it's Prometheus itself.scrape_configs:- file_sd_configs: # 注意，如果指定从某配置文件加载监控目标，则在prometheus启动之前需要确保该文件在prometheus的工作目录下事先存在，否则可能后续配置过程中出现报错 - files: - host.yml job_name: Host metrics_path: /metrics relabel_configs: - source_labels: [__address__] regex: (.) target_label: instance replacement: $1 - source_labels: [__address__] regex: (.) target_label: __address__ replacement: $1:9100- file_sd_configs: # 注意，如果指定从某配置文件加载监控目标，则在prometheus启动之前需要确保该文件在prometheus的工作目录下事先存在，否则可能后续配置过程中出现报错 - files: - mysql.yml job_name: MySQL metrics_path: /metrics relabel_configs: - source_labels: [__address__] regex: (.) target_label: instance replacement: $1 - source_labels: [__address__] regex: (.) target_label: __address__ replacement: $1:9104- job_name: prometheus static_configs: - targets: - localhost:9090先创建2个空的主机和MySQL配置文件，以避免启动报错[root@localhost prometheus]# touch host.yml mysql.yml启动prometheus进程，30d表示prometheus只保留30天以内的数据(注意，如果直接使用prometheus命令启动而不是使用service脚本，那么你需要先切换到工作目录下再启动，例如，这里工作目录为/data/prometheus)[root@localhost prometheus]# /data/prometheus/prometheus --storage.tsdb.retention=30d &如果是7.x系统，可以按照如下方式配置service启动脚本# 修改WorkingDirectory参数为你的prometheus的工作目录[root@localhost prometheus]# cat /usr/lib/systemd/system/prometheus.service[Unit]Description=Prometheus instanceWants=network-online.targetAfter=network-online.targetAfter=postgresql.service mariadb.service mysql.service[Service]User=rootGroup=rootType=simpleRestart=on-failureWorkingDirectory=/data/prometheus/RuntimeDirectory=prometheusRuntimeDirectoryMode=0750ExecStart=/data/prometheus/prometheus --storage.tsdb.retention=30d --config.file=/data/prometheus/prometheus.ymlLimitNOFILE=10000TimeoutStopSec=20[Install]WantedBy=multi-user.target注意：如果需要使用service启动脚本，则需要先将手动启动的prometheus进程停止，才能使用[root@localhost prometheus]# ps aux |grep prometheusroot 10060 0.2 1.9 165356 35528 pts/2 Sl 19:41 0:00 /data/prometheus/prometheus --storage.tsdb.retention=30droot 10175 0.0 0.0 112728 976 pts/2 S+ 19:42 0:00 grep --color=auto prometheus[root@localhost prometheus]# kill 10060[root@localhost prometheus]# level=warn ts=2020-04-11T11:43:08.058Z caller=main.go:512 msg="Received SIGTERM, exiting gracefully..."level=info ts=2020-04-11T11:43:08.058Z caller=main.go:535 msg="Stopping scrape discovery manager..."level=info ts=2020-04-11T11:43:08.058Z caller=main.go:549 msg="Stopping notify discovery manager..."level=info ts=2020-04-11T11:43:08.058Z caller=main.go:571 msg="Stopping scrape manager..."level=info ts=2020-04-11T11:43:08.058Z caller=main.go:531 msg="Scrape discovery manager stopped"level=info ts=2020-04-11T11:43:08.058Z caller=main.go:545 msg="Notify discovery manager stopped"level=info ts=2020-04-11T11:43:08.059Z caller=manager.go:882 component="rule manager" msg="Stopping rule manager..."level=info ts=2020-04-11T11:43:08.059Z caller=manager.go:892 component="rule manager" msg="Rule manager stopped"level=info ts=2020-04-11T11:43:08.059Z caller=main.go:565 msg="Scrape manager stopped"level=info ts=2020-04-11T11:43:08.061Z caller=notifier.go:598 component=notifier msg="Stopping notification manager..."level=info ts=2020-04-11T11:43:08.061Z caller=main.go:738 msg="Notifier manager stopped"level=info ts=2020-04-11T11:43:08.061Z caller=main.go:750 msg="See you next time!"[1]+ 完成 /data/prometheus/prometheus --storage.tsdb.retention=30d[root@localhost prometheus]# service prometheus startRedirecting to /bin/systemctl start prometheus.service[root@localhost prometheus]#[root@localhost prometheus]# service prometheus statusRedirecting to /bin/systemctl status prometheus.service# prometheus.service - Prometheus instance Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/prometheus.service; enabled; vendor preset: disabled) Active: active (running) since 六 2020-04-11 19:43:36 CST; 2s ago Main PID: 10238 (prometheus) CGroup: /system.slice/prometheus.service └─10238 /data/prometheus/prometheus --storage.tsdb.retention=30d --config.file=/data/prometheus/prometheus.yml4月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.317Z caller=web.go:514 component=web msg="Start listening for connections" address=0.0.0.0:90904月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.320Z caller=head.go:575 component=tsdb msg="replaying WAL, this may take awhile"4月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.325Z caller=head.go:624 component=tsdb msg="WAL segment loaded" segment=0 maxSegment=14月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.325Z caller=head.go:624 component=tsdb msg="WAL segment loaded" segment=1 maxSegment=14月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.325Z caller=head.go:627 component=tsdb msg="WAL replay completed" duration=4.382388ms4月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.326Z caller=main.go:683 fs_type=XFS_SUPER_MAGIC4月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.326Z caller=main.go:684 msg="TSDB started"4月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.326Z caller=main.go:788 msg="Loading configuration file" filename=/data/prometheus/prometheus.yml4月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.327Z caller=main.go:816 msg="Completed loading of configuration file" filename=/data/prometheus/prometheus.yml4月 11 19:43:36 localhost.localdomain prometheus[10238]: level=info ts=2020-04-11T11:43:36.327Z caller=main.go:635 msg="Server is ready to receive web requests."PS：prometheus默认的web访问端口为9090，可以使用如下地址访问(使用谷歌内核浏览器，注，此时由于还位添加任何主机和数据库监控列表，页面是没有任何数据的，如果有需要，请跳转到"3、监控节点部署"）http://192.168.2.181:90902.2. 安装grafanagrafana是类似于一个出图展示框架，grafana根据grafana-dashboards来进行展示，grafana-dashboards就类似于grafana的出图配置文件，根据在grafana-dashboards中的定义来确定在页面中需要展示什么指标，需要如何展示等2.2.1. 下载安装包对于grafana来说，需要下载一个程序包，一个grafana-dashboards包下载链接grafana程序包：https://grafana.com/grafana/downloadgrafana-dashboards包：https://github.com/percona/grafana-dashboards/releases2.2.2. 解压程序包解压grafana[root@localhost ~]# tar xf grafana-6.7.2.linux-amd64.tar.gz -C /data/prometheus/ [root@localhost ~]# cd /data/prometheus [root@localhostprometheus]#mvgrafana-6.7.2/grafana2.2.3. 启动grafana进入grafana工作目录，并启动[root@localhost ]# cd /data/prometheus/grafana[root@localhost]#./bin/grafana-server&如果是7.x系统，可以按照如下方式配置service启动脚本[root@localhost service]# cat /usr/lib/systemd/system/grafana-server.service[Unit]Description=Grafana instanceDocumentation=http://docs.grafana.orgWants=network-online.targetAfter=network-online.targetAfter=postgresql.service mariadb.service mysql.service[Service]User=rootGroup=rootType=simpleRestart=on-failureWorkingDirectory=/data/prometheus/grafanaRuntimeDirectory=grafanaRuntimeDirectoryMode=0750ExecStart=/data/prometheus/grafana/bin/grafana-serverLimitNOFILE=10000TimeoutStopSec=20[Install]WantedBy=multi-user.target2.2.4. 配置grafana2.2.4.1. 登录grafana页面打开grafana页面（默认帐号和密码：admin/admin，默认的端口为3000，通过地址：http://192.168.2.181:3000 访问。
使用谷歌内核浏览器），配置数据来源输入原始账号和密码：admin/admin输入新密码，重置初始密码（这里我们选择跳过），注意，不要使用IE内核浏览器，否则可能出现无法修改密码、也无法跳过修改密码的步骤到了这里，可以发现新版本的配置步骤变成了向导式的了，点击"Add data source"按钮在跳转的页面中，可以看到，新版本支持的数据源非常多，这里我们选择prometheus指定prometheus地址，这里我们把grafana装在了同一台机器，直接使用127.0.0.1的地址配置即可，如下图2.2.4.2. 在grafana中导入grafana-dashboards解压grafana-dashboards包，该包中提供了大量的json格式文件的grafana dashboards，根据需要自行选择，我们这里需要监控主机和MySQL，就选择如下一些json文件[root@localhost ~]# tar xf grafana-dashboards-2.4.0.tar.gz[root@localhost ~]# cd grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/[root@localhost dashboards]# updatedb[root@localhost ~]# locate grafana-dashboards |grep dashboards |grep json....../root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Advanced_Data_Exploration.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/CPU_Utilization_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Disk_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Home_Dashboard.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Memory_Details.json....../root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Command_Handler_Counters_Compare.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_InnoDB_Compression_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_InnoDB_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Instance_Summary.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Instances_Compare.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Instances_Overview.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_MyISAM_Aria_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_MyRocks_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Performance_Schema_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Query_Response_Time_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Replication_Summary.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Table_Details.json....../root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/MySQL_Wait_Event_Analyses_Details.json....../root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Network_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Node_Summary.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Node_Temperature_Details.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Nodes_Compare.json/root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Nodes_Overview.json....../root/grafana-dashboards-2.4.0/dashboards/Processes_Details.json在grafana页面中，导入需要的json文件 在弹出的窗口中选择你需要导入的json文件然后，如果你的grafana中已经添加过主机，此时，就可以看到相应的json dashboard监控数据（注意：这里还不会有数据，因为监控主机的exporter程序还未启动，后续步骤马上讲到，这里只需要模版添加成功即可）至此，prometheus+grafana的基础架构(server端)已经搭建好了，现在，你可以去给他们添加监控节点了(client端)PS：如果dashboard文件加载之后报如下错误，则说明缺少了digiapulssi-breadcrumb-panel面板插件使用grafana-cli命令安装该面板插件，然后重启grafana-server服务即可[root@localhost ~]# cd /data/prometheus/grafana/[root@localhost grafana]# ./bin/grafana-cli plugins install digiapulssi-breadcrumb-panelinstalling digiapulssi-breadcrumb-panel @ 1.1.6from: https://grafana.com/api/plugins/digiapulssi-breadcrumb-panel/versions/1.1.6/downloadinto: /var/lib/grafana/plugins✔ Installed digiapulssi-breadcrumb-panel successfullyRestart grafana after installing plugins . <service grafana-server restart>[root@localhost grafana]# ./bin/grafana-cli plugins install grafana-polystat-panelinstalling grafana-polystat-panel @ 1.1.0from: https://grafana.com/api/plugins/grafana-polystat-panel/versions/1.1.0/downloadinto: /var/lib/grafana/plugins✔ Installed grafana-polystat-panel successfullyRestart grafana after installing plugins . <service grafana-server restart>[root@localhost grafana]# service grafana-server restartRedirecting to /bin/systemctl restart grafana-server.service如果还有其他面板插件需要安装，可以通过如下命令查看可用的插件列表，然后进行安装[root@localhost grafana]# cd /data/prometheus/grafana/[root@localhost grafana]# ./bin/grafana-cli plugins list-remoteid: abhisant-druid-datasource version: 0.0.5id: agenty-flowcharting-panel version: 0.7.0id: aidanmountford-html-panel version: 0.0.1id: akumuli-datasource version: 1.3.11id: alexanderzobnin-zabbix-app version: 3.11.0id: alexandra-trackmap-panel version: 1.2.4id: andig-darksky-datasource version: 1.0.1id: ayoungprogrammer-finance-datasource version: 1.0.0id: belugacdn-app version: 1.2.0id: bessler-pictureit-panel version: 1.0.0id: blackmirror1-singlestat-math-panel version: 1.1.7id: blackmirror1-statusbygroup-panel version: 1.1.1id: bosun-app version: 0.0.28id: briangann-datatable-panel version: 0.0.9id: briangann-gauge-panel version: 0.0.6id: btplc-alarm-box-panel version: 1.0.8id: btplc-peak-report-panel version: 0.2.4id: btplc-status-dot-panel version: 0.2.4id: btplc-trend-box-panel version: 0.1.9id: camptocamp-prometheus-alertmanager-datasource version: 0.0.7id: citilogics-geoloop-panel version: 1.1.1id: cloudflare-app version: 0.1.4id: cognitedata-datasource version: 1.0.1id: corpglory-progresslist-panel version: 1.0.5id: dalmatinerdb-datasource version: 1.0.5id: ddurieux-glpi-app version: 1.3.0id: devicehive-devicehive-datasource version: 2.0.1id: devopsprodigy-kubegraf-app version: 1.3.0id: digiapulssi-breadcrumb-panel version: 1.1.6id: digiapulssi-organisations-panel version: 1.3.0id: digrich-bubblechart-panel version: 1.1.0id: doitintl-bigquery-datasource version: 1.0.7id: farski-blendstat-panel version: 1.0.2id: fastweb-openfalcon-datasource version: 1.0.0id: fatcloud-windrose-panel version: 0.7.0id: fetzerch-sunandmoon-datasource version: 0.1.5id: flant-statusmap-panel version: 0.2.0id: foursquare-clouderamanager-datasource version: 0.9.2id: fzakaria-simple-annotations-datasource version: 1.0.0id: gnocchixyz-gnocchi-datasource version: 1.7.0id: goshposh-metaqueries-datasource version: 0.0.3id: grafana-azure-data-explorer-datasource version: 2.0.5id: grafana-azure-monitor-datasource version: 0.3.0id: grafana-clock-panel version: 1.0.3id: grafana-googlesheets-datasource version: 0.9.0id: grafana-image-renderer version: 1.0.12id: grafana-influxdb-08-datasource version: 1.0.2id: grafana-influxdb-flux-datasource version: 5.4.1id: grafana-kairosdb-datasource version: 3.0.1id: grafana-kubernetes-app version: 1.0.1id: grafana-piechart-panel version: 1.4.0id: grafana-polystat-panel version: 1.1.0id: grafana-sensu-app version: 1.0.6id: grafana-simple-json-datasource version: 1.4.0id: grafana-strava-datasource version: 1.1.1id: grafana-worldmap-panel version: 0.2.1id: gretamosa-topology-panel version: 1.0.0id: gridprotectionalliance-openhistorian-datasource version: 1.0.2id: gridprotectionalliance-osisoftpi-datasource version: 1.0.4id: hawkular-datasource version: 1.1.1id: ibm-apm-datasource version: 0.9.0id: instana-datasource version: 2.7.0id: jasonlashua-prtg-datasource version: 4.0.3id: jdbranham-diagram-panel version: 1.6.1id: jeanbaptistewatenberg-percent-panel version: 1.0.6id: kentik-app version: 1.3.4id: larona-epict-panel version: 1.2.2id: linksmart-hds-datasource version: 1.0.1id: linksmart-sensorthings-datasource version: 1.3.0id: logzio-datasource version: 5.0.0id: macropower-analytics-panel version: 0.0.1id: marcuscalidus-svg-panel version: 0.3.3id: michaeldmoore-annunciator-panel version: 1.0.4id: michaeldmoore-multistat-panel version: 1.2.7id: monasca-datasource version: 1.0.0id: monitoringartist-monitoringart-datasource version: 1.0.0id: moogsoft-aiops-app version: 7.3.1id: mtanda-google-calendar-datasource version: 1.0.4id: mtanda-heatmap-epoch-panel version: 0.1.7id: mtanda-histogram-panel version: 0.1.6id: mxswat-separator-panel version: 1.0.0id: natel-discrete-panel version: 0.0.9id: natel-influx-admin-panel version: 0.0.5id: natel-plotly-panel version: 0.0.6id: natel-usgs-datasource version: 0.0.2id: neocat-cal-heatmap-panel version: 0.0.3id: novalabs-annotations-panel version: 0.0.1id: ns1-app version: 0.0.7id: ntop-ntopng-datasource version: 1.0.0id: oci-datasource version: 1.0.2id: opennms-helm-app version: 5.0.1id: ovh-warp10-datasource version: 2.1.2id: paytm-kapacitor-datasource version: 0.1.2id: percona-percona-app version: 1.0.0id: petrslavotinek-carpetplot-panel version: 0.1.1id: pierosavi-imageit-panel version: 0.1.3id: pr0ps-trackmap-panel version: 2.0.4id: praj-ams-datasource version: 1.2.0id: pue-solr-datasource version: 1.0.2id: quasardb-datasource version: 3.5.0id: rackerlabs-blueflood-datasource version: 0.0.2id: radensolutions-netxms-datasource version: 1.2.1id: raintank-snap-app version: 0.0.5id: raintank-worldping-app version: 1.2.7id: ryantxu-ajax-panel version: 0.0.7-devid: ryantxu-annolist-panel version: 0.0.1id: satellogic-3d-globe-panel version: 0.1.0id: savantly-heatmap-panel version: 0.2.0id: sbueringer-consul-datasource version: 0.1.5id: scadavis-synoptic-panel version: 1.0.4id: sidewinder-datasource version: 0.2.0id: simpod-json-datasource version: 0.1.7id: skydive-datasource version: 1.2.0id: smartmakers-trafficlight-panel version: 1.0.0id: sni-pnp-datasource version: 1.0.5id: sni-thruk-datasource version: 1.0.3id: snuids-radar-panel version: 1.4.4id: snuids-trafficlights-panel version: 1.4.5id: spotify-heroic-datasource version: 0.0.1id: stagemonitor-elasticsearch-app version: 0.83.2id: udoprog-heroic-datasource version: 0.1.0id: vertamedia-clickhouse-datasource version: 1.9.5id: vertica-grafana-datasource version: 0.1.0id: vonage-status-panel version: 1.0.9id: voxter-app version: 0.0.1id: xginn8-pagerduty-datasource version: 0.2.1id: yesoreyeram-boomtable-panel version: 1.3.0id: yesoreyeram-boomtheme-panel version: 0.1.0id: zuburqan-parity-report-panel version: 1.2.1Restart grafana after installing plugins . <service grafana-server restart>[root@localhost grafana]# ./bin/grafana-cli plugins install grafana-polystat-panelinstalling grafana-polystat-panel @ 1.1.0from: https://grafana.com/api/plugins/grafana-polystat-panel/versions/1.1.0/downloadinto: /var/lib/grafana/plugins✔ Installed grafana-polystat-panel successfullyPS1：如果是二进制包直接解压安装的，而不是rpm或者yum安装的，那么，你需要修改grafana的配置文件中的插件路径，二进制包中的插件路径默认为grafana根目录下的data/plugins目录下，而grafana-cli命令安装的插件路径位于/var/lib/grafana/plugins/下，修改grafana配置文件，更正插件路径[root@localhost grafana]# vim /data/prometheus/grafana/conf/defaults.ini......# Directory where grafana will automatically scan and look for plugins#plugins = data/pluginsplugins = /var/lib/grafana/plugins......# 重启grafana-server[root@localhost grafana]# service grafana-server restartRedirecting to /bin/systemctl restart grafana-server.servicePS2：grafana支持的插件有3种，应用程序插件(App plugin)、数据源插件(Data source plugin)、面板插件(Panel plugin)应用程序插件：通过自定义的检查方式来扩展Grafana。
它包括一组面板和数据源插件，以及自定义页面数据源插件：扩展了Grafana的数据源，并在Grafana中支持其他数据源面板插件：使用其他可视化选项扩展了Grafana2.3. 监控节点部署2.3.1. 添加主机监控以添加prometheus主机（这里我们以将所有的监控主机都一并添加）为例进行说明解压exporter压缩包[root@localhost ~]# mkdir /data/[root@localhost ~]# tar xf node_exporter-1.0.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz -C /data/[root@localhost ~]# cd /data/[root@localhost data]# mv node_exporter-1.0.0-rc.0.linux-amd64 node_exporter启动node_exporter程序[root@localhost data]# cd node_exporter[root@localhost node_exporter]# nohup ./node_exporter --collector.processes --collector.mountstats --collector.interrupts &配置prometheus主机监控配置列表文件，由于之前主配置文件prometheus.yml 中已经定义了监控主机的配置文件host.yml，这里只需要把主机IP信息填入即可动态生效（注意，在该配置文件的labels的键值对，需要定义哪些值需要参考你加载的dashboard文件而定，具体详见下文）[root@localhost node_exporter]# cat /data/prometheus/host.yml- labels: node_name: Host-Prometheus service_name: Host-Prometheus targets: - 192.168.2.181然后，在grafana页面中就可以看到你配置的主机PS：如果该文件中已经配置过lables且不需要使用独立的labels标签进行标记，则新添加的实例的IP可以直接放在同一个targets下，但这样就无法在dashboard中进行筛选了（旧版本的不添加独立的labels标签是可以使用IP地址进行筛选的），未便于演示，这里我们未每台主机配置独立的labels标签，如下[root@localhost mysqld_exporter]# cat /data/prometheus/host.yml- labels: node_name: Host-Master service_name: Host-Master targets: - 192.168.2.135- labels: node_name: Host-Slave1 service_name: Host-Slave1 targets: - 192.168.2.108- labels: node_name: Host-Slave2 service_name: Host-Slave2 targets: - 192.168.2.156- labels: node_name: Host-Prometheus service_name: Host-Prometheus targets: - 192.168.2.181添加MySQL监控主机，这里以添加192.168.2.135为例进行说明解压exporter压缩包 [root@localhost ~]# mkdir /data/[root@localhost ~]# tar xf mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz -C /data/[root@localhost ~]# cd /data/[root@localhost ~]# mv mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64 mysqld_exporter配置监控数据库需要的主机IP、数据库端口、数据库账号和密码的环境变量[root@luoxiaobo-01 ~]# export DATA_SOURCE_NAME='admin:letsg0@(192.168.2.135:3306)/'[root@luoxiaobo-01~]#echo"exportDATA_SOURCE_NAME='admin:letsg0@(192.168.2.135:3306)/'">>/etc/profile启动exporter# 由于目前最新的版本默认关闭了大量的mysql采集项，需要显式使用相应的选项开启（截止到写稿时间，最新的开发版本可以通过prometheus端的配置项让exporter端生效，而无需再exporter中使用大量的启动选项开启）[root@luoxiaobo-01 ~]# export DATA_SOURCE_NAME='admin:letsg0@(192.168.2.135:3306)/'[root@luoxiaobo-01 ~]# echo "export DATA_SOURCE_NAME='admin:letsg0@(192.168.2.135:3306)/'" >> /etc/profile配置prometheus MySQL监控配置列表文件，由于之前主配置文件prometheus.yml 中已经定义了监控MySQL的配置文件mysql.yml，这里只需要把主机IP信息填入即可动态生效[root@localhost ~]# cd mysqld_exporter[root@localhost mysqld_exporter]# nohup ./mysqld_exporter --collect.auto_increment.columns --collect.info_schema.tables --collect.perf_schema.eventsstatements --collect.perf_schema.eventsstatementssum --collect.perf_schema.eventswaits --collect.perf_schema.file_events --collect.perf_schema.file_instances --collect.perf_schema.indexiowaits --collect.perf_schema.tableiowaits --collect.perf_schema.tablelocks --collect.perf_schema.replication_group_member_stats --collect.perf_schema.replication_applier_status_by_worker --collect.slave_hosts --collect.info_schema.query_response_time --collect.info_schema.processlist --collect.info_schema.innodb_tablespaces --collect.info_schema.innodb_metrics --collect.engine_innodb_status --collect.binlog_size --collect.info_schema.clientstats &# 注意，新版本的mysqld_exporter可能不支持--collect.info_schema.processlist 选项，请自行使用./mysqld_exporter --help查看然后，在grafana页面中就可以看到你配置的MySQL实例PS：查看dashboard配置文件中的过滤选项，以便在prometheus的yml配置文件中添加对应的labels标签，如下：以上这几个variable都是query类型的，根据具体的definition值可以看到，通过环境变量和labels标签值来获取，也就是说，这些就是可用于生成下拉筛选列表的值，我们将其variable名称写入到host.yml和mysql.yml文件中作为label的名称，值自行根据需要取名即可（但是要注意，这些variables是有先后顺序的，如果某一个variables引用了另外一个variables，那么被引用的variables一定要在其之前定义，否则无法使用）。
prometheus的targets信息（目标主机）可以通过如下页面进行查看2.3.3. grafana页面dashboard切换根据需要切换监控模板然后，就能看到你想要的数据MySQL instances Overview dashboard展示Nodes Overview dashboard展示MySQL Table Details dashboard展示切换到主机和MySQL的比较模板，可以清晰地看到多台监控主机之间的差异主机比较模板MySQL 比较模板2.4. Prometheus采集频率修改以下以修改MySQL 监控采集频率为例进行说明（注意：有需要才修改，通常不需要修改，修改MySQL的采集间隔可能会影响MySQL实例的性能）如果不知道如何修改，则可打开如下页面(Prometheus主机，访问链接请对应修改为你的环境中的Prometheus主机IP)，查看当前模板中生效的采集频率(scrape_interval和scrape_timeout值)http://192.168.2.181:9090/config在prometheus所在服务器中，找到你的prometheus配置文件，类似如下(配置文件的globalIxia的scrape_interval是全局采集的间隔时间，不要修改，找到job_name: MySQL，如果在该标签下未找到scrape_interval，则添加一行信息，并修改为5s)[root@localhost ~]# cat /data/prometheus/config/prometheus.yml# my global configglobal: 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).# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:# Here it's Prometheus itself.scrape_configs:- file_sd_configs: - files: - host.yml job_name: Host metrics_path: /metrics relabel_configs: - source_labels: [__address__] regex: (.) target_label: instance replacement: $1 - source_labels: [__address__] regex: (.) target_label: __address__ replacement: $1:9100- file_sd_configs: - files: - mysql.yml job_name: MySQL scrape_interval: 5s # 修改MySQL的采集间隔为5s scrape_timeout: 5s # 采集超时时间也需要设置，且不能大于采集间隔时间，需要设置为小于等于scrape_interval的值 metrics_path: /metrics relabel_configs: - source_labels: [__address__] regex: (.) target_label: instance replacement: $1 - source_labels: [__address__] regex: (.) target_label: __address__ replacement: $1:9104- job_name: prometheus static_configs: - targets: - localhost:9090重新加载prometheus配置文件[root@localhost ~]# kill -1 `pgrep prometheus`然后 ，查看页面中生效的采集时间间隔信息http://192.168.2.181:9090/configPS：经测试，发现grafana并不能展示低于15s的展示频率，所以要展示低于15秒一次的采集数据，可能需要使用prometheus提供的API自己去获取数据2.5. 配置监控告警采用alertmanager组件2.5.1. 安装alertmanager解压alertmanager包[root@Slave3 ~]# tar xf alertmanager-0.20.0.linux-amd64.tar.gz -C /data/prometheus/[root@Slave3 ~]# cd /data/prometheus/[root@Slave3 prometheus]# mv alertmanager-0.20.0.linux-amd64/ alertmanager使用默认的配置文件启动[root@Slave3 alertmanager]# nohup ./alertmanager --config.file=alertmanager.yml &......启动之后，可以通过如下链接查看监控节点的状态以及告警项等信息http://192.168.2.181:9093修改prometheus的配置文件，添加alertmanager的配置信息，添加到global配置段之后，scrape_configs配置段之前，如下[root@Slave3 alertmanager]# cat /data/prometheus/prometheus.ymlglobal: 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).alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: - 192.168.2.181:9093rule_files: - "first_rules.yml" # - "second_rules.yml"# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:# Here it's Prometheus itself.scrape_configs:......添加告警规则文件，这里以添加一个监控node_exporter进程的存活为例[root@Slave3 alertmanager]# cat /data/prometheus/first_rules.ymlgroups:- name: test_alert_up rules: - alert: node_time:sum:error expr: up < 1 labels: severity: warnging action: text kind: node_export annotations: summary: not up last: "{{ $value }}"添加告警规则文件，这里以添加一个监控node_exporter进程的存活为例[root@Slave3 alertmanager]# cat /data/prometheus/first_rules.ymlgroups:- name: test_alert_up rules: - alert: node_time:sum:error expr: up < 1 labels: severity: warnging action: text kind: node_export annotations: summary: not up last: "{{ $value }}"重启prometheus服务[root@Slave3 alertmanager]# service prometheus statusRedirecting to /bin/systemctl status prometheus.servicealertmanager模块还支持集群化部署，避免单点故障而无法及时发出告警，关于集群化部署，可参考链接：https://blog.csdn.net/u014686399/article/details/889023402.6. 自定义dashboard在grafana页面，可以自定义dashboard，将自己关心的监控指标自定义一个仪表盘，并设置好每一个告警项的样式、相应的告警阀值等，非常灵活，有兴趣的童鞋可自行研究，不过，这里特别说明一点，自己纯手工拼凑一个dashboard繁琐不说，而且学习成本非常高，通常，grafana-dashboard包中自带的dashboard模板导入之后是只读权限，但是我们可以对这些模板进行拷贝（也可以通过模板设置界面添加具有编辑或管理权限的账号，就可以对模板进行编辑，但是通常不建议这么做，因为在有编辑权限的用户下，很容易误操作误修改），拷贝的副本是可以自由编辑的，如下切换到你想要抄袭的dashboard模板，然后点击右上角的"Dashboard settings"按钮点击左侧的"Save as..."按钮 然后，在弹出的文本框中输入一个dashboard名字 然后，切换到你拷贝的dashboard模板中，你会发现，dashboard中的所有元素都可以自由修改了如果你确实需要直接编辑dashboard，那么，可以按照如下步骤添加一个具有编辑或者管理权限的账号，然后退出设置界面，你就会发现，可以对模板进行编辑了 如果你想自定义dashboard，且只需要提取某几个dashboard中的少数监控项面板，并设置页面告警列表（注意，这里不是邮件告警，而是页面告警），那么，可以直接从其他dashboard模板中拷贝看中的监控项面板，直接导入自定义dashboard里即可，下面以设置从库复制延迟为例进行说明：现在切换到MySQL Replication Summary dashboard（需要先按照PS1里介绍的方法完整拷贝其他模板或者添加编辑权限），点击如图所示MySQL Replication Delay监控项面板标题旁边的"倒三角"图标，选择"more"，点击"Copy"copy成功时能看到提示信息，这个时候，就可以创建自定义dashboard了，按照下图标记处操作（当然，如果你没有编辑或管理权限，那么，在上一步骤的more中点击"Panel JSON"，在弹出的文本框中复制下所有的JSON文本，然后，粘贴到你自定义的dashboard的"JSON Model"标签页中的代码段的Panels标签下，注意，要针贴到中括号中，多个监控项的panel json之间要用逗号分割 ） 现在，面板没有任何东西，一块白板（窗口可以在鼠标指向面板时通过右下角的小符号拖动调整）现在，我们还要在dashboard settings面板中拷贝一些variables设置才能够查询到数据在跳转的窗口中，点击"JSON Model"，将其中的templating部分全部copy（templating）粘贴到自定义的dashboard settings的JSON Model窗口中的templating花括号下，然后点击下方的"Save Changes"按钮然后，在Variables标签页下就可以看到一堆variables了，而且，刚添加的复制延迟监控项的面板也有数据了，而且，下拉列表也有了（除了直接拷贝json代码之外，你当然也可以对照着其他模板的每一个variables，一个一个手工照着配置，只是比较麻烦）现在，我们调整一下该面板的一些属性，如下图，Metrics输入框中的2个花括号删除，时期不安列表切换，所有监控数据库在一个面板中可以看到现在，我们为这个面板添加一个页面视觉阀值（Visual thresholds，即，相当于可以直接肉眼观察的一个阀值水位线）设置完成之后，我们回到dashboard，可以看到如下效果现在，我们对主库使用sysbench 1.0版本加一些写压力（oltp_write_only），持续几分钟之后观察效果，如下图，可以看到，MySQL-Slave1超过了严重级别的告警线，MySQL-Slave2超过了警告级别的告警线如果你的在面板中看到的数值很久没动静，那么很可能是你的刷新间隔被关掉了，可以通过右上角的下拉列表进行调整到这里，dashboard的面板中直接配置视觉阀值线完结，除此之外，我们还可以单独配置一个告警列表面板，但是，由于监控复制延迟的面板配置中使用了模板中的变量，因此不支持alert列表，它与视觉阀值是互斥的。
这里不再赘述，如果有需要的童鞋请自行研究（如果某个监控项的面板可以配置alert，则可以看到类似如下按钮）PS1：如果你想要查看某个监控指标是采集的什么值，那么可以查看URL信息，通常一个外网的链接就是真实的，如果是一个内部URL，可能无法查看有效信息通常将鼠标指向左侧的"i"图标，就能看到弹出一个蓝色框，点击下方的链接就可以进行跳转，需要注意的是，这些链接有些是外部链接，有些是内部链接进入编辑模式，就能看到具体的URL，带https开头的都是外部的，带/graph开头的就是内部链接，只有外部链接能正常跳转，内部链接通常不能用PS2：关于单机多实例部署MySQL的监控，可参考"沃趣技术"微信公众号中的 "prometheus配置监控多个MySQL实例"更多关于配置邮件告警的步骤，可参考"沃趣技术"微信公众号中的 "prometheus配置MySQL邮件报警配置"更多关于prometheus的原理和架构，可参考"沃趣技术"微信公众号中的"开源监控系统Prometheus的前世今生"参考链接：https://prometheus.io/docs/https://grafana.com/docs/https://www.cnblogs.com/biaopei/p/12096705.htmlzabbix + grafana：https://cloud.tencent.com/developer/article/1352735全文完。