Prometheus + Grafana 监控系统搭建实战：从零到生产可用

前言

上个月公司服务器半夜挂了，第二天早上才发现。老板问：为什么没有监控？

好吧，是时候搞一套监控系统了。

调研了一圈，最终选了 Prometheus + Grafana 这套组合：

Prometheus：负责采集和存储指标数据
Grafana：负责可视化展示
开源免费，社区活跃
云原生标配，K8s原生支持

这篇文章记录完整的搭建过程，包括踩过的坑。

一、架构设计

先看整体架构：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 监控系统架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 服务器A │ │ 服务器B │ │ 服务器C │ │
│ │ Node │ │ Node │ │ Node │ │
│ │ Exporter │ │ Exporter │ │ Exporter │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │ │
│ └───────────────┼───────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────┐ │
│ │ Prometheus │◄─── 拉取指标（Pull模式） │
│ │ (时序数据库) │ │
│ └───────┬────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────┐ │
│ │ Grafana │◄─── 可视化展示 │
│ │ (仪表盘) │ │
│ └───────┬────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────┐ │
│ │ Alertmanager │◄─── 告警推送 │
│ │ (告警管理) │ (邮件/钉钉/企微) │
│ └────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

**核心组件：**

| 组件 | 作用 | 端口 |
|------|------|------|
| Prometheus | 指标采集、存储、查询 | 9090 |
| Grafana | 可视化仪表盘 | 3000 |
| Node Exporter | 采集服务器指标（CPU/内存/磁盘） | 9100 |
| Alertmanager | 告警管理和推送 | 9093 |

---

## 二、环境准备

**服务器配置：**
- 监控服务器：2核4GB（跑Prometheus+Grafana）
- 被监控服务器：若干台

**系统环境：**
- Ubuntu 22.04 / CentOS 7+
- Docker 20.10+（推荐用Docker部署）

---

## 三、部署 Prometheus

### 3.1 Docker Compose 部署

创建目录和配置文件：

```bash
mkdir -p /opt/monitoring/{prometheus,grafana,alertmanager}
cd /opt/monitoring

创建 docker-compose.yml：

version: '3.8'

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.47.0
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - ./prometheus/rules:/etc/prometheus/rules
      - prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--storage.tsdb.retention.time=30d'  # 数据保留30天
      - '--web.enable-lifecycle'  # 支持热重载
    networks:
      - monitoring

  grafana:
    image: grafana/grafana:10.1.0
    container_name: grafana
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=your_password  # 改成你的密码
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
    networks:
      - monitoring

  alertmanager:
    image: prom/alertmanager:v0.26.0
    container_name: alertmanager
    restart: always
    ports:
      - "9093:9093"
    volumes:
      - ./alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
    networks:
      - monitoring

volumes:
  prometheus_data:
  grafana_data:

networks:
  monitoring:
    driver: bridge

3.2 配置 Prometheus

创建 prometheus/prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 15s      # 采集间隔
  evaluation_interval: 15s  # 规则评估间隔

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          - alertmanager:9093

rule_files:
  - /etc/prometheus/rules/*.yml

scrape_configs:
  # 监控Prometheus自身
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  # 监控服务器（Node Exporter）
  - job_name: 'nodes'
    static_configs:
      - targets:
        - '192.168.1.10:9100'  # 服务器A
        - '192.168.1.11:9100'  # 服务器B
        - '192.168.1.12:9100'  # 服务器C
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        regex: '([^:]+):.*'
        target_label: instance
        replacement: '${1}'

3.3 配置告警规则

创建 prometheus/rules/node_alerts.yml：

groups:
  - name: node_alerts
    rules:
      # CPU使用率过高
      - alert: HighCpuUsage
        expr: 100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "CPU使用率过高"
          description: "服务器 {{ $labels.instance }} CPU使用率超过80%，当前值：{{ $value | printf \"%.1f\" }}%"

      # 内存使用率过高
      - alert: HighMemoryUsage
        expr: (1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100 > 85
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "内存使用率过高"
          description: "服务器 {{ $labels.instance }} 内存使用率超过85%，当前值：{{ $value | printf \"%.1f\" }}%"

      # 磁盘使用率过高
      - alert: HighDiskUsage
        expr: (1 - node_filesystem_avail_bytes{fstype!~"tmpfs|overlay"} / node_filesystem_size_bytes) * 100 > 85
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "磁盘使用率过高"
          description: "服务器 {{ $labels.instance }} 磁盘 {{ $labels.mountpoint }} 使用率超过85%"

      # 服务器宕机
      - alert: InstanceDown
        expr: up == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "服务器宕机"
          description: "服务器 {{ $labels.instance }} 已经宕机超过1分钟"

3.4 配置 Alertmanager（钉钉告警）

创建 alertmanager/alertmanager.yml：

global:
  resolve_timeout: 5m

route:
  group_by: ['alertname', 'instance']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 4h
  receiver: 'dingtalk'

receivers:
  - name: 'dingtalk'
    webhook_configs:
      - url: 'http://dingtalk-webhook:8060/dingtalk/webhook1/send'
        send_resolved: true

钉钉Webhook需要单独部署一个转发服务，这里用 prometheus-webhook-dingtalk：

在 docker-compose.yml 中添加：

dingtalk:
    image: timonwong/prometheus-webhook-dingtalk:v2.1.0
    container_name: dingtalk-webhook
    restart: always
    ports:
      - "8060:8060"
    volumes:
      - ./dingtalk/config.yml:/etc/prometheus-webhook-dingtalk/config.yml
    networks:
      - monitoring

创建 dingtalk/config.yml：

targets:
  webhook1:
    url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=你的钉钉机器人Token
    secret: 你的钉钉机器人加签密钥

3.5 启动服务

docker-compose up -d

# 检查状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f prometheus

访问 http://服务器IP:9090 验证Prometheus是否正常。

四、部署 Node Exporter

在每台被监控的服务器上部署 Node Exporter。

4.1 Docker 部署

docker run -d \
  --name node_exporter \
  --restart always \
  --net host \
  --pid host \
  -v "/:/host:ro,rslave" \
  prom/node-exporter:v1.6.1 \
  --path.rootfs=/host

4.2 二进制部署（推荐生产环境）

# 下载
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz

# 解压
tar xvf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-1.6.1.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/

# 创建systemd服务
cat > /etc/systemd/system/node_exporter.service << 'EOF'
[Unit]
Description=Node Exporter
After=network.target

[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

# 启动
systemctl daemon-reload
systemctl enable node_exporter
systemctl start node_exporter

# 验证
curl localhost:9100/metrics

4.3 验证数据采集

回到Prometheus的Web界面：

访问 http://Prometheus服务器:9090/targets
确认所有Node Exporter状态为 UP

如果状态是 DOWN，检查：

Node Exporter是否启动
防火墙是否开放9100端口
网络是否连通

五、配置 Grafana 仪表盘

5.1 登录 Grafana

访问 http://服务器IP:3000

用户名：admin
密码：docker-compose.yml 中设置的密码

5.2 添加数据源

左侧菜单 → Configuration → Data Sources
点击 "Add data source"
选择 "Prometheus"
URL填写：http://prometheus:9090（Docker网络内部地址）
点击 "Save & Test"

5.3 导入仪表盘

不用从零开始做仪表盘，直接导入社区模板：

左侧菜单 → Dashboards → Import
输入仪表盘ID：
- Node Exporter Full：1860（最全面的服务器监控）
- Docker监控：893
- Prometheus Stats：2
选择Prometheus数据源
点击Import

导入1860号仪表盘后，你会看到：

CPU使用率曲线
内存使用情况
磁盘IO
网络流量
系统负载
...

非常全面，基本不用自己配置。

5.4 自定义仪表盘（进阶）

如果想自定义，了解几个常用的PromQL查询：

CPU使用率：

100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

内存使用率：

(1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100

磁盘使用率：

(1 - node_filesystem_avail_bytes{fstype!~"tmpfs|overlay"} / node_filesystem_size_bytes) * 100

网络接收流量（MB/s）：

irate(node_network_receive_bytes_total{device!~"lo|veth.*"}[5m]) / 1024 / 1024

系统负载：

node_load1  # 1分钟负载
node_load5  # 5分钟负载
node_load15 # 15分钟负载

六、监控更多服务

6.1 监控 MySQL

部署 mysqld_exporter：

docker run -d \
  --name mysqld_exporter \
  --restart always \
  -p 9104:9104 \
  -e DATA_SOURCE_NAME="exporter:密码@(mysql服务器:3306)/" \
  prom/mysqld-exporter

在Prometheus配置中添加：

- job_name: 'mysql'
    static_configs:
      - targets: ['mysqld_exporter:9104']

Grafana仪表盘ID：7362

6.2 监控 Redis

部署 redis_exporter：

docker run -d \
  --name redis_exporter \
  --restart always \
  -p 9121:9121 \
  oliver006/redis_exporter \
  --redis.addr=redis://Redis服务器:6379

Prometheus配置：

- job_name: 'redis'
    static_configs:
      - targets: ['redis_exporter:9121']

Grafana仪表盘ID：763

6.3 监控 Nginx

需要先开启Nginx的stub_status模块：

server {
    listen 8080;
    location /nginx_status {
        stub_status;
        allow 127.0.0.1;
        deny all;
    }
}

部署 nginx-prometheus-exporter：

docker run -d \
  --name nginx_exporter \
  --restart always \
  -p 9113:9113 \
  nginx/nginx-prometheus-exporter \
  -nginx.scrape-uri=http://Nginx服务器:8080/nginx_status

Grafana仪表盘ID：12708

6.4 监控 Docker 容器

部署 cAdvisor：

docker run -d \
  --name cadvisor \
  --restart always \
  -p 8080:8080 \
  -v /:/rootfs:ro \
  -v /var/run:/var/run:ro \
  -v /sys:/sys:ro \
  -v /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.47.0

Prometheus配置：

- job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:8080']

Grafana仪表盘ID：893

七、告警配置实战

7.1 告警触发流程

Prometheus采集指标 → 匹配告警规则 → 触发告警 → 发送到Alertmanager → 推送到钉钉/邮件

7.2 告警规则详解

- alert: HighCpuUsage
  expr: 100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
  for: 5m  # 持续5分钟才告警，避免瞬时波动误报
  labels:
    severity: warning  # 告警级别
  annotations:
    summary: "CPU使用率过高"
    description: "服务器 {{ $labels.instance }} CPU使用率超过80%"

关键参数：

expr：PromQL表达式，满足条件则触发
for：持续时间，防止抖动
labels：标签，用于告警分组和路由
annotations：告警内容描述

7.3 告警分级路由

在Alertmanager中配置不同级别告警发送到不同渠道：

route:
  receiver: 'default'
  routes:
    # 严重告警发到运维群
    - match:
        severity: critical
      receiver: 'ops-team'
      repeat_interval: 1h
    
    # 警告级别发到开发群
    - match:
        severity: warning
      receiver: 'dev-team'
      repeat_interval: 4h

receivers:
  - name: 'default'
    webhook_configs:
      - url: 'http://dingtalk:8060/dingtalk/default/send'
  
  - name: 'ops-team'
    webhook_configs:
      - url: 'http://dingtalk:8060/dingtalk/ops/send'
  
  - name: 'dev-team'
    webhook_configs:
      - url: 'http://dingtalk:8060/dingtalk/dev/send'

7.4 告警静默

半夜发版不想收到告警？可以设置静默：

访问 Alertmanager：http://服务器IP:9093
点击 "Silences" → "New Silence"
设置匹配条件和静默时间

八、远程监控方案

如果你的服务器分布在不同地方（公司、家里、云上），怎么统一监控？

8.1 方案一：公网暴露（不推荐）

把Prometheus的9090端口暴露到公网，不安全。

8.2 方案二：VPN（传统方案）

配置复杂，维护成本高。

8.3 方案三：组网工具（推荐）

我用的是星空组网，把分布在不同地方的服务器组成一个虚拟局域网：

每台服务器装星空组网客户端
登录同一账号，加入同一网络
服务器互相之间可以用虚拟IP访问

配置Prometheus监控远程服务器：

scrape_configs:
  - job_name: 'nodes'
    static_configs:
      - targets:
        - '10.26.1.10:9100'  # 公司服务器（虚拟IP）
        - '10.26.1.20:9100'  # 家里NAS（虚拟IP）
        - '10.26.1.30:9100'  # 云服务器（虚拟IP）

优势：

不用暴露端口到公网
配置简单，5分钟搞定
P2P直连，延迟低
免费版3设备够个人用

这样在家也能看到公司服务器的监控数据，出差时也能随时查看。

九、性能优化

9.1 Prometheus 存储优化

默认配置下，Prometheus会把所有数据存本地。数据量大了会有问题。

优化参数：

# docker-compose.yml 的 command 部分
command:
  - '--storage.tsdb.retention.time=15d'  # 减少保留时间
  - '--storage.tsdb.retention.size=10GB'  # 限制存储大小
  - '--storage.tsdb.wal-compression'      # 开启WAL压缩

9.2 采集频率优化

不是所有指标都需要15秒采集一次：

scrape_configs:
  # 核心服务，15秒采集
  - job_name: 'critical-nodes'
    scrape_interval: 15s
    static_configs:
      - targets: ['核心服务器:9100']

  # 非核心服务，1分钟采集
  - job_name: 'normal-nodes'
    scrape_interval: 60s
    static_configs:
      - targets: ['普通服务器:9100']

9.3 Grafana 查询优化

仪表盘卡顿？可能是查询太重：

减少时间范围（从7天改成1天）
增加查询步长（Step）
使用 rate() 代替 irate()（更平滑，计算量小）

十、踩过的坑

坑1：时间不同步导致数据断层

现象： Grafana图表有断层，Prometheus显示"target is 5m in the future"

原因： 被监控服务器时间比Prometheus快了5分钟

解决： 所有服务器配置NTP同步

# Ubuntu
apt install chrony
systemctl enable chrony

# 强制同步
chronyc makestep

坑2：Docker网络内访问不通

现象： Prometheus采集不到容器内的Exporter

原因： 网络模式问题

解决： 确保所有容器在同一个Docker网络（monitoring）

坑3：Grafana仪表盘不显示数据

现象： 导入仪表盘后一片空白

原因： 数据源名称不匹配

解决： 仪表盘设置里把数据源改成你创建的名称

坑4：磁盘监控指标为空

现象： node_filesystem_* 指标没有数据

原因： Node Exporter没有挂载宿主机文件系统

解决： 用 --path.rootfs=/host 参数并挂载 /:/host:ro

十一、生产环境 Checklist

部署到生产环境前，检查这些：

Prometheus数据持久化到宿主机目录
Grafana密码已修改
告警规则配置完成
告警通知渠道已测试
所有服务器时间已同步
监控系统本身也在被监控
定期备份Grafana配置
防火墙只开放必要端口

十二、总结

Prometheus + Grafana 这套组合，基本是现在监控的事实标准。

核心要点：

架构：Prometheus采集 + Grafana展示 + Alertmanager告警
部署：推荐Docker Compose，方便管理
仪表盘：直接导入社区模板，省时省力
告警：规则要合理，避免告警风暴
远程监控：用组网工具打通不同地点的服务器

下一步可以做的：

接入更多服务监控（MySQL、Redis、应用指标）
配置更完善的告警规则
搭建高可用集群（Thanos/Cortex）

有问题评论区讨论，我尽量回复。

参考资料：

Prometheus官方文档：https://prometheus.io/docs/
Grafana官方文档：https://grafana.com/docs/
Node Exporter GitHub：https://github.com/prometheus/node_exporter

posted @ 2025-12-02 14:38 花宝宝阅读(0) 评论(0) 收藏举报

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