使用Grafana監控Redis的操作方法

2022-04-19 19:03:35

當面對一個複雜的系統時，我們往往需要監控工具來幫助我們解決一些效能問題。比如之前我們使用SpringBoot Admin來監控應用，從而獲取到SpringBoot Actuator暴露的指標資訊。今天給大家介紹一個功能強大的監控工具Grafana，只要需要用到監控的地方，用它做視覺化就對了！

Grafana簡介

Grafana是一款開源的資料視覺化和分析工具，不管你的指標資訊儲存在哪裡，你都可以用它來視覺化這些資料。同時它還具有告警功能，當指標超出指定範圍時會提醒你。

Prometheus簡介

Prometheus是一款時序資料庫，可以簡單理解為帶時間的MySQL資料庫。由於Grafana只能將資料轉換成視覺化圖表，並沒有儲存功能，所以我們需要結合Prometheus這類時序資料庫一起使用。

安裝

使用Docker安裝Grafana和Prometheus無疑是最簡單的，我們接下來將採用此種方式。

首先下載Grafana的Docker映象；

docker pull grafana/grafana

下載完成後執行Grafana；

docker run -p 3000:3000 --name grafana 
-d grafana/grafana

接下來下載Prometheus的Docker映象；

docker pull prom/prometheus

在/mydata/prometheus/目錄下建立Prometheus的組態檔prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 5s

執行Prometheus，把宿主機中的組態檔prometheus.yml掛載到容器中去；

docker run -p 9090:9090 --name prometheus 
-v /mydata/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml 
-d prom/prometheus

至此安裝完成，是不是很簡單！可以通過如下地址存取Grafana，登入賬號密碼為admin:admin，存取地址：http://192.168.5.78:3000/

登入Grafana後顯示介面如下；

其實Prometheus也是有視覺化介面的，就是有點簡陋，存取地址：http://192.168.5.78:9090/

使用

Grafana已經安裝完後，是時候來波實踐了，接下來我們來介紹下使用Grafana來監控Linux系統和SpringBoot應用。

監控系統資訊

使用node_explorer可以暴露Linux系統的指標資訊，然後Prometheus就可以通過定時掃描的方式獲取並儲存指標資訊了。

下載node_explorer的安裝包，下載地址：https://prometheus.io/download/#node_exporter

這次我們直接把node_explorer安裝到Linux伺服器上（如果使用Docker容器安裝，監控的會是Docker容器的指標資訊）,將下載的安裝包解壓到指定目錄，並修改資料夾名稱：

cd /mydata
tar -zxvf node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-1.1.2.linux-amd64 node_exporter

進入解壓目錄，使用如下命令執行node_explorer，服務將執行在9100埠上；

cd node_exporter
./node_exporter >log.file 2>&1 &

使用curl命令存取獲取指標資訊介面，獲取到資訊表示執行成功；

curl http://localhost:9100/metrics

# HELP promhttp_metric_handler_requests_in_flight Current number of scrapes being served.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_in_flight gauge
promhttp_metric_handler_requests_in_flight 1
# HELP promhttp_metric_handler_requests_total Total number of scrapes by HTTP status code.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_total counter
promhttp_metric_handler_requests_total{code="200"} 2175
promhttp_metric_handler_requests_total{code="500"} 0
promhttp_metric_handler_requests_total{code="503"} 0

接下來修改Prometheus的組態檔prometheus.yml，建立一個任務定時掃描node_explorer暴露的指標資訊；

scrape_configs:
  - job_name: node
    static_configs:
    - targets: ['192.168.5.78:9100']

重啟Prometheus容器，可以通過加號->Dashboard來建立儀表盤；

當然你還可以選擇去Grafana的儀表盤市場下載一個Dashboard，市場地址：https://grafana.com/grafana/dashboards

這裡選擇了Node Exporter Full這個儀表盤，記住它的ID，存取地址：https://grafana.com/grafana/dashboards/1860

選擇匯入Dashboard並輸入ID，最後點選Load即可；

選擇資料來源為Prometheus，最後點選Import；

匯入成功後就可以在Grafana中看到實時監控資訊了，是不是夠炫酷！

監控SpringBoot應用

監控SpringBoot應用需要依靠actuator及micrometer，通過暴露actuator的端點，Prometheus可以定時獲取並儲存指標資訊。

修改專案的pom.xml檔案，新增actuator及micrometer依賴；

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 整合micrometer，將監控資料儲存到prometheus -->
    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

修改應用組態檔application.yml，通過actuator暴露監控埠/actuator/prometheus；

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        # 暴露端點`/actuator/prometheus`
        include: 'prometheus'
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}

在監控SpringBoot應用之前，我們需要先執行一個SpringBoot應用，使用如下命令執行即可；

docker run -p 8088:8088 --name mall-tiny-grafana 
-v /etc/localtime:/etc/localtime 
-v /mydata/app/mall-tiny-grafana/logs:/var/logs 
-e TZ="Asia/Shanghai" 
-d mall-tiny/mall-tiny-grafana:1.0-SNAPSHOT

修改Prometheus的組態檔prometheus.yml，建立一個任務定時掃描actuator暴露的指標資訊，這裡需要注意下，由於SpringBoot應用執行在Docker容器中，需要使用docker inspect mall-tiny-grafana |grep IPAddress來獲取容器IP地址；

scrape_configs:
  # 採集任務名稱
  - job_name: 'mall-tiny-grafana'
    # 採集時間間隔
    scrape_interval: 5s
    # 採集超時時間
    scrape_timeout: 10s
    # 採集資料路徑
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    # 採集服務的地址
    static_configs:
      - targets: ['172.17.0.5:8088']