监控平台搭建

项目整体监控环境示意图如下：

一、安装Docker

（1）配置安装的数据源

sudo yum-config-manager --add-repo \

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

（2）安装docker

sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

（3）启动docker服务

systemctl start docker.service

二、安装influxdb

influxdb在这里的作用是为了存储采集的Jmeter基本性能指标数据。

（1）下载安装influxdb的docker镜像

docker pull influxdb:1.8

（2）运行influxdb

docker run -itd -p 8083:8083 -p 8086:8086 --name influxdb influxdb:1.8

（3）登录influxdb，并创建数据库

docker exec -it influxdb /bin/bash --进入influxdb的docker容器

influx --登录influxdb

>create database jmeter； --创建数据库名为：jmeter

三、监控Jmeter基本性能指标

（1）启动jmeter，在线程组中添加后端监听器，修改配置信息如下界面（重点关注颜色圈住的）：

运行Jmeter，然后回到Linux系统中登录influxdb数据库：

具体命令：

docker exec -it /bin/bash

influx

>use jmeter;

>select * from jmeter;

如果显示如下界面，表示成功运行：

四、安装Promethues

（1）下载安装promethues的docker镜像

docker pull prom/prometheus:latest

（2）运行promethues

docker run -itd -p 9090:9090 --name=prometheus -v \

/etc/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

五、下载并运行node exporter（采集Linux性能数据）

在linux终端执行：

cd /usr/local/

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.0.1/node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz

tar -zxvf node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz

cd node_exporter-1.0.1.linux-amd64

./node_exporter &

注释：(启动成功后在下方可以看到node exporter端口号 Listening on :9100)。

另：（我的安装目录选择的是/usr/local/，你可以根据自己需要下载到任意目录）。

五、监控Linux性能指标

修改promethues配置文件（建议蓝色内容直接拷贝）

vi /etc/promethues.yml

# my global config

global:

# 设置抓取数据的时间间隔，间隔设置为每15秒一次。默认为每1分钟。

scrape_interval: 15s

# 设定抓取数据的超时时间，默认为10s

scrape_timeout: 5s

# 设置规则刷新，每15秒刷新一次规则。默认值为每1分钟。

evaluation_interval: 15s

# 监控报警配置（需要额外安装 alertmanager组件）

#alerting:

# alertmanagers:

# - static_configs:

# 设定alertmanager和prometheus交互的接口，即alertmanager监听的ip地址和端口

# - targets: ["k8s.dev-share.top:9093"]

# 报警规则文件

#rule_files:

# - '/home/deploy/alertmanager/rules/*.yml'

# 普罗米修斯与抓取模块交互的接口配置

scrape_configs:

# 一定要全局唯一, 采集远程linux的 metrics

- job_name: linux

static_configs:

- targets: ['192.168.100.100:9100']

labels:

instance: linux

六、安装grafana

（1）下载安装grafana的docker镜像

docker pull grafana/grafana

（2）运行grafana

docker run -itd -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana

七、配置监控面板

（1）打开并登录grafana

http://192.168.100.100:3000/

登录界面：username和password都输入admin，进去后选择skip就可以。

（2）配置数据源，如下图：

点击 Add data source，出现如下界面：

（3）添加Linux监控面板

进入grafana的监控模板页面：5496

https://grafana.com/grafana/dashboards，找到适合自己的模板，根据id号即可导入，我这里的选择如下图所示：

记下编号：8919，然后回到grafana页面，执行如下图操作：

即可导入成功，得到的监控界面如下：

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