V2AS问路
初试 Prometheus + Grafana 监控系统搭建并监控 Mysql
阅读原文时间：2023年07月09日阅读：8

转载自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1433280

文章目录1、Prometheus & Grafana 介绍1.1、Prometheus 介绍1.2、Grafana 介绍2、环境、软件准备3、Prometheus 安装配置3.1、 二进制源码安装3.2、 Docker 镜像安装3.3、源码编译安装4、MySQL Server Exporter 安装配置5、Grafana 安装并配置 DataSources5.1、HomeBrew 安装5.2、二进制包安装5.3、配置 DataSources6、仪表盘配置（MySQL monitoring using Prometheus）

1.1、Prometheus 介绍

Prometheus 是一套开源的系统监控、报警、时间序列数据库的组合，最初有 SoundCloud 开发的，后来随着越来越多公司使用，于是便独立成开源项目。我们常用的 Kubernetes 容器集群管理中，通常会搭配 Prometheus 一起来进行监控。Prometheus 基本原理是通过 Http 协议周期性抓取被监控组件的状态，而输出这些被监控的组件的 Http 接口为 Exporter，现在各个公司常用的 Exporter 都已经提供了，可以直接安装使用，如 haproxy_exporter、blockbox_exporter、mysqld_exporter、node_exporter 等等，更多支持的组件可查看 这里。

Prometheus 官网架构图如下：

Prometheus 具有以下特点：

  • 是一个时间序列由指标名称和键值对定义的多维数据模型
  • 支持灵活的查询语言
  • 不依赖分布式存储，单个服务器节点就可以
  • 时间序列集合通过 Http 上的 Pull 模型来进行
  • 支持通过中间网关推送时间
  • 通过服务发现或静态配置来发现目标
  • 支持多种模式的图形和仪表盘

1.2、Grafana 介绍

Grafana 是一个可视化仪表盘，它拥有美观的图标和布局展示，功能齐全的仪表盘和图形编辑器，默认支持 CloudWatch、Graphite、Elasticsearch、InfluxDB、Mysql、PostgreSQL、Prometheus、OpenTSDB 等作为数据源。我们可以将 Prometheus 抓取的数据，通过 Grafana 优美的展示出来，非常直观。

本次演示环境，我是在本机 MAC OS 上操作，以下是安装的软件及版本：

  • go: go1.10.3 darwin/amd64
  • prometheus: 2.3.2.darwin-amd64
  • node_exporter: 0.16.0.darwin-amd64
  • mysqld_exporter: 0.11.0.darwin-amd64
  • grafana: 5.2.2.darwin-amd64

注意：这里 prometheus、node_exporter 和 mysqld_exporter 都是 GO 语言开发，其运行环境依赖 GO，所以本机需要安装好 GO 环境，这里忽略 GO 的安装过程，着重介绍下其他几个的安装配置过程。实际应用中，如果运行在 Linux 环境下，以上各个软件也要安装系统对应版本。

Prometheus 安装方式有多种，可以二进制源码安装、Docker 启动安装或源码编译安装。

3.1、 二进制源码安装

首先，下载 Prometheus 二进制源码安装包，可以访问 Prometheus download 页面下载指定版本。

$ cd ~/tmp
$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.3.2/prometheus-2.3.2.darwin-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf prometheus-2.3.2.darwin-amd64.tar.gz
$ tree prometheus-2.3.2.darwin-amd64
    prometheus-2.3.2.darwin-amd64
    |-- LICENSE
    |-- NOTICE
    |-- console_libraries
    |   |-- menu.lib
    |   `-- prom.lib
    |-- consoles
    |   |-- index.html.example
    |   |-- node-cpu.html
    |   |-- node-disk.html
    |   |-- node-overview.html
    |   |-- node.html
    |   |-- prometheus-overview.html
    |   `-- prometheus.html
    |-- prometheus
    |-- prometheus.yml
    `-- promtool

启动 Prometheus，使用默认配置文件 prometheus.yml 启动。

$ cd prometheus-2.3.2
$ ./prometheus
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.112915066Z caller=main.go:222 msg="Starting Prometheus" version="(version=2.3.2, branch=HEAD, revision=71af5e29e815795e9dd14742ee7725682fa14b7b)"
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.113018589Z caller=main.go:223 build_context="(go=go1.10.3, user=root@5258e0bd9cc1, date=20180712-14:08:00)"
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.11303192Z caller=main.go:224 host_details=(darwin)
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.11304525Z caller=main.go:225 fd_limits="(soft=4864, hard=9223372036854775807)"
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.113726479Z caller=main.go:533 msg="Starting TSDB ..."
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.114182265Z caller=web.go:415 component=web msg="Start listening for connections" address=0.0.0.0:9090
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.118617867Z caller=main.go:543 msg="TSDB started"
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.118678076Z caller=main.go:603 msg="Loading configuration file" filename=prometheus.yml
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.120520499Z caller=main.go:629 msg="Completed loading of configuration file" filename=prometheus.yml
level=info ts=2018-07-31T07:09:59.120546718Z caller=main.go:502 msg="Server is ready to receive web requests."

此时，Prometheus 服务就在本地启动起来了，浏览器访问 http://localhost:9090 访问 Web 页面。

Prometheus 默认提供一些 metric 指标来供我们选择监控，通过地址 http://localhost:9090/metric 可以看到所有指标列表。

例如，我们选择了 go_gc_duration_seconds_count 这个监控 go 执行 gc 持续时间秒数指标，点击 “Execute” 后，使用默认的 Promdash 页面展示，一段时间后，监控结果如下：

3.2、 Docker 镜像安装

Docker 镜像启动很简单，只需要一条命令即可，使用默认配置的话，可以直接使用如下命令启动。

$ docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prometheus/prometheus

我们也可以使用自己的 prometheus.yml 配置文件，并且挂载数据目录到主机，来启动镜像。

$ docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 \
-v /tmp/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
-v /tmp/prometheus-data:/prometheus-data \
prom/prometheus

3.3、源码编译安装

源码编译安装，我们需要本地有一个运行的 GO 环境，而且版本不低于 1.10.x。

$ mkdir -p $GOPATH/src/github.com/prometheus
$ cd $GOPATH/src/github.com/prometheus
$ git clone https://github.com/prometheus/prometheus.git
$ cd prometheus
$ make build
$ ./prometheus --config.file=your_config.yml

现在，Prometheus 服务本地已经启动了，接下来，我们需要安装并运行 Exporter，它的主要作用是持续输出监控的组件信息并格式化，同时提供 Http 接口供 Prometheus 服务来抓取。Exporter 也是通过 GO 语言编写的，Prometheus GitHub 已经为我们提供了很多实用的 Exporter，直接拿来使用即可。

首先，下载 mysql_exporter 二进制文件到本地。

$ cd ~/tmp
$ wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.11.0/mysqld_exporter-0.11.0.darwin-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf mysqld_exporter-0.11.0.darwin-amd64.tar.gz
$ tree mysqld_exporter-0.11.0.darwin-amd64
    mysqld_exporter-0.11.0.darwin-amd64
    ├── LICENSE
    ├── NOTICE
    └── mysqld_exporter

接着，需要配置要监控的数据库，为 mysql_exporter 创建一个指定账户用来连接数据库（当然，也可以直接用 root 或者其他有权限的账户，不过建议创建一个专有账户）。

CREATE USER 'exporter'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 3;
GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'exporter'@'localhost';

然后，需要配置一下数据库连接认证信息并启动 Exporter，有两种方式配置：

  • 使用环境变量方式 $ export DATA_SOURCE_NAME='exporter:password@(localhost:3306)/' $ ./mysqld_exporter

  • 使用配置文件方式

    $ vim ~/.my.cnf
    [client]
    host=localhost
    port=3306
    user=exporter
    password=password

    $ ./mysqld_exporter

注意：mysqld_exporter 默认使用 ~/.my.cnf 作为数据库认证文件，如果我们指定其他路径文件，需要启动时指定路径，例如：./mysqld_exporter --config.my-cnf="<file_path>/.my.cnf"。

查看日志输出，Exporter 启动成功。

$ ./mysqld_exporter
INFO[0000] Starting mysqld_exporter (version=0.11.0, branch=HEAD, revision=5d7179615695a61ecc3b5bf90a2a7c76a9592cdd)  source="mysqld_exporter.go:206"
INFO[0000] Build context (go=go1.10.3, user=root@3d3ff666b0e4, date=20180629-15:01:12)  source="mysqld_exporter.go:207"
INFO[0000] Enabled scrapers:                             source="mysqld_exporter.go:218"
INFO[0000]  --collect.slave_status                       source="mysqld_exporter.go:222"
INFO[0000]  --collect.info_schema.tables                 source="mysqld_exporter.go:222"
INFO[0000]  --collect.global_status                      source="mysqld_exporter.go:222"
INFO[0000]  --collect.global_variables                   source="mysqld_exporter.go:222"
INFO[0000] Listening on :9104                            source="mysqld_exporter.go:232"

此时，本地浏览器访问 http://localhost:9104/metrics 可以看到 mysql 相关的所有监控指标列表。

现在，Prometheus 和 mysqld_exporter 服务都已经启动起来了，那么接下来就需要将二者关联起来，让 Prometheus 来定时抓取 Exporter 提供的数据。我们需要修改 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml 增加 mysql 相关 exporter job。

$ cd ~/tmp/prometheus-2.3.2.darwin-amd64
$ vim prometheus.yml
# my global config
global:
  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).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
scrape_configs:

  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
      labels:
          instance: prometheus

  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
     - targets: ['localhost:9104']
       labels:
          instance: mysql

说明一下：增加了一个 job_name 为 mysql 的任务，targets 为指向 mysqld_exporter 提供的 Http 接口服务，labels 为该 job 配置一个标签，方便下边 Grafana 页面显示，下边会讲到。

修改完成后，重启 Prometheus 服务。此时，我们再次访问 http://localhost:9090/，点击 “Status” 下 “Targets” 可以查看所有的 Targets 了，这里就有默认的 prometheus 和新配置的 mysql 啦！

此时，我们就可以在下拉列表中选择 mysql 相关的指标监控了，例如选择 mysql_global_status_uptime 指标，一段时间后，监控页面如下：

不过，大家有没有觉得 Prometheus 自带的图形并不美观，而且功能单一，此时，Grafana 该上台了，我们要使用 Grafana 作为 Prometheus 的展示仪表盘，功能强大而且界面美观。

Grafana 安装也很方便，根据官网文档 Grafana Install，里面有针对各个系统提供的安装方法。参照 Mac 上安装方案，可以采用 HomeBrew 安装或者二进制源码安装方式。

5.1、HomeBrew 安装

# 安装 Grafana
$ brew update
$ brew install grafana

# 安装 homebrew/services 服务
$ brew tap homebrew/services
# 启动 Grafana 服务
$ brew services start grafana

5.2、二进制包安装

$ cd ~/tmp
$ wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-5.2.2.darwin-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf grafana-5.2.2.darwin-amd64.tar.gz
$ cd grafana-5.2.2
$ ./bin/grafana-server web
INFO[07-31|17:58:14] Starting Grafana                         logger=server version=5.2.2 commit=aeaf7b2 compiled=2018-07-25T19:17:28+0800
INFO[07-31|17:58:14] Config loaded from                       logger=settings file=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/conf/defaults.ini
INFO[07-31|17:58:14] Path Home                                logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2
INFO[07-31|17:58:14] Path Data                                logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/data
INFO[07-31|17:58:14] Path Logs                                logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/data/log
INFO[07-31|17:58:14] Path Plugins                             logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/data/plugins
INFO[07-31|17:58:14] Path Provisioning                        logger=settings path=/Users/wanyang3/tmp/grafana-5.2.2/conf/provisioning
INFO[07-31|17:58:14] App mode production                      logger=settings
INFO[07-31|17:58:14] Initializing SqlStore                    logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Connecting to DB                         logger=sqlstore dbtype=sqlite3
INFO[07-31|17:58:14] Starting DB migration                    logger=migrator
INFO[07-31|17:58:14] Initializing SearchService               logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing PluginManager               logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Starting plugin search                   logger=plugins
INFO[07-31|17:58:14] Initializing InternalMetricsService      logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing AlertingService             logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing HTTPServer                  logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing CleanUpService              logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing NotificationService         logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing ProvisioningService         logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing RenderingService            logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing TracingService              logger=server
INFO[07-31|17:58:14] Initializing Stream Manager
INFO[07-31|17:58:14] HTTP Server Listen                       logger=http.server address=0.0.0.0:3000 protocol=http subUrl= socket=

启动完成后，本地浏览器访问 http://localhost:3000 即可打开 Grafana Web 页面，使用默认管理员账户: admin 密码：admin 登录并修改初始密码后，即可开始体验 Grafana，页面是不是很美观。

5.3、配置 DataSources

接下来，我们需要添加一个 Prometheus 类型的数据源，将二者关联起来，点击 “Add data source” 按钮，填写 Prometheus 相关信息，如下：

Type 处选择 Prometheus，URL 处填写 Prometheus 连接地址，因为我们上边服务安装在本地，所以这里填写 http://localhost:9090，其他默认即可，填写完毕，点击下方 “Save & Test” 按钮，如果配置成功，会提示 Data source is working 消息。

此时，已经添加好了 Prometheus 数据源，Grafana 默认给该类型监控提供了三个 Dashboard，我们可以直接在页面上点击 “Import” 即可，此时在 Dashboard 页面选择其中的一个类型，就可以看到监控数据图形啦！例如，这里我们选择 Prometheus 2.0 Stats 类型 Dashboard，一段时间后，看到的监控页面如下：

最后，我们需要在 Grafana 上添加 Mysql Prometheus 类型的 Dashboard，当然对应的 Dashboard Json 文件，可以直接拿现成的来用，别人写的比较全面，也比较好。这些 Dashboard Json 文件可以从 这里 找到，我们可以 Clone 到本地，导入到 Grafana 里面即可。

$ cd ~/tmp/
$ git clone https://github.com/percona/grafana-dashboards.git
$ tree grafana-dashboards/dashboards/
grafana-dashboards/dashboards/
├── Advanced_Data_Exploration.json
├── Amazon_RDS___Aurora_MySQL__Metrics.json
├── CPU_Utilization_Details_Cores.json
├── Cross_Server_Graphs.json
├── Disk_Performance.json
├── Disk_Space.json
├── Home_Dashboard.json
├── MongoDB_Cluster_Summary.json
├── MongoDB_InMemory.json
├── MongoDB_MMAPv1.json
├── MongoDB_Overview.json
├── MongoDB_ReplSet.json
├── MongoDB_RocksDB.json
├── MongoDB_WiredTiger.json
├── MySQL_Amazon_Aurora_Metrics.json
├── MySQL_Command_Handler_Counters_Compare.json
├── MySQL_InnoDB_Compression.json
├── MySQL_InnoDB_Metrics.json
├── MySQL_InnoDB_Metrics_Advanced.json
├── MySQL_MyISAM_Aria_Metrics.json
├── MySQL_MyRocks_Metrics.json
├── MySQL_Overview.json
├── MySQL_Performance_Schema.json
├── MySQL_Query_Response_Time.json
├── MySQL_Replication.json
├── MySQL_Table_Statistics.json
├── MySQL_TokuDB_Metrics.json
├── MySQL_User_Statistics.json
├── Network_Overview.json
├── Overview_NUMA_metrics.json
├── PXC_Galera_Cluster_Overview.json
├── PXC_Galera_Graphs.json
├── Prometheus.json
├── Prometheus_Exporter_Status.json
├── Prometheus_Exporters_Overview.json
├── ProxySQL_Overview.json
├── Summary_Dashboard.json
├── System_Overview.json
├── Trends_Dashboard.json
├── pmm-add-instance.json
├── pmm-qan.json
├── pmm-settings.json
└── pmm-summary.json

这里就是我们需要的 Dashboard Json 文件，包含 Mysql、MongoDB、System、pmm 等，可以直接拿来使用。点击 “Import” 进入页面后，点击 “Upload .json File” 按钮，选择本地 MySQL_Overview.json 文件，点击 “Import” 即可完成导入，

此时，我们就可以从页面上直观的看到 Prometheus 收集到的 Mysql 相关的各个指标监控的，例如：Mysql Connection、Mysql Questions、Mysql Thread Cache、Mysql Network Traffic 等等一系列指标。同时，还可以调整查询区间范围，编译每一个指标信息，查看每个指标信息详情，自定义拖拽排版面板等功能，功能很强大。

还记得上边 Prometheus 配置文件中的 labels 么，我们配置为 mysql，在这里 Grafana 页面上边 Host 就自动关联了 mysql，如果没填 labels，这里会显示 localhost:9104，不是很直观的哈！

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