Docker学习高级篇07-重量级监控工具CIG
2022/2/2 23:46:49
本文主要是介绍Docker学习高级篇07-重量级监控工具CIG,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
CAdvisor+InfluxDB+Granfana
简称CIG
0x00 背景问题
1、通过docker stats
命令可以很方便地看到当前宿主机上所有容器的CPU,内存以及网络流量等数据,一般小公司够用了。但是,docker stats
统计结果只能是当前宿主机的全部容器,数据资料是实时的,没有地方存储,没有健康指标过线预警等功能。
2、之前的Portainer不行么?那个是轻量级的工具罢了。
0x01 Docker监控三剑客简介
一句话:CAdvisor
监控收集+InfluxDB
存储数据+Granfana
展示图表。如下图。
通过CAdvisor来监控收集信息,存储到InfluxDB数据库中,再通过Granfana展示,主要就是为了大型的Docker监控。
CAdvisor
CAdvisor
是一个容器资源监控工具,包括容器的内存,CPU,网络IO,磁盘IO等监控,同时提供了一个WEB页面用于查看容器的实时运行状态。CAdvisor默认存储2分钟的数据,而且只是针对单物理机。不过CAdvisor
提供了很多数据集成接口,支持InfluxDB
,Redis
,Kafka
,Elasticsearch
等集成(官方推荐的是InfluxDB)。可以加上对应配置将监控数据发往这些数据库存储起来。
功能主要有两点:
- 展示Host和容器两个层次的监控数据
- 展示历史变化数据。
InfluxDB
InfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。
CAdvisor默认旨在本机保存最近2分钟的数据,为了持久化存储数据和统一收集展示监控数据,需要将数据存储到InfluxDB中。InfluxDB是一个时序数据库,专门用于存储时序相关数据,很适合CAdvisor的数据。而且,CAdvisor本身已经提供了InfluxDB的集成方法,启动容器时指定配置即可。
InfluxDB主要功能:
- 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
Grafana——Metrics Dashboard
图形化界面
0x02 Docker-compose部署CIG
1、新建一个目录
mkdir cig
2、在cig
目录下新建docker-compose.yml
文件,并复制粘贴下面这段话。注意,下面这段话不要乱动,yaml文档格式十分十分严格,多一个少一个空格都不行。
org.yaml.snakeyaml.scanner.ScannerException: while scanning a simple key
如果出现上述这段话的错误,多调试调试:
- 冒号后面要有空格
- -后面也要有空格
- 如果上述两个还不行,还报错,试着加一行空格
version: '3.1' volumes: grafana_data: {} services: influxdb: image: tutum/influxdb:0.9 restart: always environment: - PRE_CREATE_DB=cadvisor ports: - "8083:8083" - "8086:8086" volumes: - ./data/influxdb:/data cadvisor: image: google/cadvisor links: - influxdb:influxsrv command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086 restart: always ports: - "8080:8080" volumes: - /:/rootfs:ro - /var/run:/var/run:rw - /sys:/sys:ro - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro grafana: user: "104" image: grafana/grafana user: "104" restart: always links: - influxdb:influxsrv ports: - "3000:3000" volumes: - grafana_data:/var/lib/grafana environment: - HTTP_USER=admin - HTTP_PASS=admin - INFLUXDB_HOST=influxsrv - INFLUXDB_PORT=8086 - INFLUXDB_NAME=cadvisor - INFLUXDB_USER=root - INFLUXDB_PASS=root
没有任何的报错提示,即正确
3、分析一下上述代码,这里已经是偏运维了,暂时不用深究,能看懂即可
version: '3.1' #必须是3.0以上才能运行docker-compose volumes: grafana_data: {} #实现了grafana数据的挂载 services: #表示我们要启动的服务,即要docker run的内容,多个实例服务 influxdb: #A image: tutum/influxdb:0.9 restart: always environment: - PRE_CREATE_DB=cadvisor #预先创建一个数据库,创建一个数据库一样 ports: - "8083:8083" #对外是8083 - "8086:8086" #内部即8086 volumes: - ./data/influxdb:/data #B 从A-B即influxdb服务,拉取的镜像,安装的环境,暴露的端口,下面的cadvisor,grafana都是一样的 cadvisor: image: google/cadvisor links: - influxdb:influxsrv command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086 #这就是相当于mysql选择的那个驱动 restart: always ports: - "8080:8080" volumes: - /:/rootfs:ro - /var/run:/var/run:rw - /sys:/sys:ro - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro #四个容器数据卷 grafana: user: "104" image: grafana/grafana user: "104" restart: always #因为有restart,所以如影随形,随着docker启动,就启动 links: - influxdb:influxsrv ports: - "3000:3000" volumes: - grafana_data:/var/lib/grafana environment: - HTTP_USER=admin - HTTP_PASS=admin - INFLUXDB_HOST=influxsrv - INFLUXDB_PORT=8086 - INFLUXDB_NAME=cadvisor - INFLUXDB_USER=root - INFLUXDB_PASS=root #千言万语一句话,全部由docker-compose一键部署
4、启动
docker-compose up #前台启动,为了看一下过程 docker-compose up -d #后台启动,推荐使用
5、查看启动的服务
docker ps
6、测试CAdvisor
监控服务,http://ip:8080 尽量不要有8080端口被占用的情况哦。第一次访问,会比较缓慢,稍等即可。再次强调,只收集近两分钟的。
7、测试influxdb
存储服务http://ip:8083。如下图有常用的一些配置。
8、测试Grafana
展览服务http://ip:3000,admin、admin,第一次输入后再输入一次确认密码即可。
0x03 Grafana配置
1、添加个数据源
2、选择influxDB
3、进来后配置InfluxDB,注意写的是服务名,而不是IP名!之前也有过讲解。
4、往下拉,进行如下配置
5、点击logo回到主面板
6、点击这个加号
7、点击右上角的图表
8、选择一个最经典的
9、写上名字,然后点击保存,folder默认就是general即可
我们发现就算创建了,也没有任何数据,即No data
这是为什么呢?
10、重点步骤
1、我们点击这里的edit
2、下方有多个维度可以进行监控,比如A是CPU,B是内存什么之类的。
3、选择CPU监控,然后根据容器名称,选择cig-cadvisor_1
,因为CAdvisor
才是真正监控数据的软件。
4、如果上述没有出现,可以更改一下Centos的时间,然后刷新一下图表即可。
timedatectl timedatectl set-time "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
5、之后刷新,保存即可
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