【部署prometheus+pushgateway+node

• 后端

1. Prometheus组件总览

在这里插入图片描述

如上图所示，Prometheus监控系统主要由三部分组成：监控数据采集（上图左）、监控数据存储处理（上图中）、监控数据显示上报（上图右）

  • exporters

    该工具用于将Prometheus不能识别的指标数据转换为Prometheus能识别的指标数据，它可以将各种应用程序、服务、操作系统等的指标数据暴露为HTTP接口，供Prometheus Server采集。

  • pushgateway

    该工具用于将短期任务的指标数据推送到Prometheus Server，它允许应用程序主动将监控指标数据推送到pushgateway，而不用等待Prometheus Server的定期采集。

  • node_exporter

    该工具用于收集Linux/Unix系统指标数据，它可以收集CPU、内存、磁盘、网络等系统指标数据，并将其暴露给Prometheus进行监控；它可以通过HTTP或HTTPS协议暴露指标数据，Prometheus可以通过配置文件或者命令行参数来指定node_exporter的地址和端口。

  • opengauss_exporter

    该工具用于收集openGauss数据库指标数据的exporter，它可以用于收集openGauss数据库的连接数、查询数、事务数、表空间使用情况等指标数据，并将其暴露给Prometheus进行监控；opengauss_exporter可以通过JDBC协议连接到openGauss数据库，并通过HTTP或HTTPS协议暴露指标数据，Prometheus可以通过配置文件或命令行参数来指定opengauss_exporter的地址和端口。

  • Prometheus Server

    负责从上述各种数据源采集指标数据，并将其存储到自带的时间序列数据库(TSDB)中；它可以用内置的查询语言PromQL来查询分析这些数据，以生成有用的警报和图表。

  • altermanager

    该组件用于处理和发送警报，它可以与Prometheus Server集成，接收来自Prometheus Server的警报，并根据用户自定义的规则进行处理和发送；它可以将警报发送到各种目标，包括电子邮件、Slack、PagerDuty等。

  • grafana

    该工具能对Prometheus的数据进行分析，它可以Prometheus的指标数据转换为各种图表、仪表盘等形式，方便用户进行数据分析和监控。

2. 部署顺序及环境

  • 部署顺序

​ 为叙述清晰，本次部署顺序为先部署各组件，再部署Prometheus（实际可按任意顺序部署）。

  • 部署环境

    （1）Linux: openEuler 20.03, arm64架构，三台

    （2）openGauss: 一主二备，端口：15400；监控库：tpcc；主节点：20.20.20.139；备一：20.20.20.141；备二: 20.20.20.143； 版本：6.0.0

2. pushgateway部署

2.1 下载解压

  • 下载地址

    https://github.com/prometheus/pushgateway/releases/download

  • 选择合适版本

    根据本次部署环境，选择pushgateway-1.4.3.linux-arm64.tar.gz

      wget https://github.com/prometheus/pushgateway/releases/download/v1.4.3/pushgateway-1.4.3.linux-arm64.tar.gz
  tar -zxvf pushgateway-1.4.3.linux-arm64.tar.gz

    注意：github下载较慢，若无法下载，请根据自身部署环境选择合适的镜像版本下载

2.2 准备自定义python脚本

进入解压目录，创建监控脚本prome.py，使用python脚本主动将监控指标数据推送到pushgateway，脚本检测项：CPU、系统内存、磁盘、tpmc、new_order、fd、Inode、IO等，可参考：

资源监控脚本示例

2.3 启动

  1. 启动监控脚本

    nohup python3 master_prome_collection.py > master_prome_collection.log 2>&1 &

  2. 启动pushgateway

     nohup ./pushgateway > pushgateway.log 2>&1 &

  3. 查看master_prome_collection.log和pushgateway.log，正常推送且无报错即可

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    根据以上步骤，给三台主机都部署pushgateway。

3. node_exporter部署

3.1 下载解压

  • 下载地址

    https://prometheus.io/download/node_exporter/releases/download

  • 选择合适版本

    根据本次部署环境，选择node_exporter-1.7.0.linux-arm64.tar.gz

    wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.7.0/node_exporter-1.7.0.linux-arm64.tar.gz
tar -zxvf node_exporter-1.7.0.linux-arm64.tar.gz

3.2 启动

  1. 进入解压目录，启动node_exporter

    nohup ./node_exporter > node_exporter.log 2>&1 &

  2. 查看node_exporter.log，无报错即可

    在这里插入图片描述

    根据以上步骤，给三台主机都部署node_exporter。

3.3 保存json文件

需要将node_exporter对应的json文件保存到本地，后面部署grafana时会用到，文件可到grafana官网获取：

https://grafana.com/grafana/dashboards/

也可到以下地址获取：

https://gitee.com/wang_zhengyuan/python-and-doc/blob/master/doc/json/node-exporter-for-prometheus-dashboard-cn-v20201010_rev24.json

4. opengauss_exporter部署

4.1 数据库准备

  1. 安装openGauss数据库，本次部署为一主二备

  2. 配置md5加密

    gs_guc reload -N all -I all -c "password_encryption_type=1"
gs_guc set -N all -I all -h "host all all 20.20.20.139/32 md5"
gs_om -t restart

  3. 创建并登录监控库，创建监控管理员

    create database tpcc;
gsql gsql -d tpcc -p 15400 -U origin_user -W db_password -r
create user opengauss_exporter with monadmin password '******';
grant usage on schema dbe_perf to opengauss_exporter;
grant select on pg_stat_replication to opengauss_exporter;

    当前版本若要统计复杂语句还需要sysadmin角色

    alter role opengauss_exporter sysadmin;

    以上步骤只需在主节点执行。

4.2 编译环境准备

opengauss_exporter的编译依赖go 1.15及以上版本（运行不需要）

yum install -y golang
go version

4.3 下载及编译

  • 下载地址

    https://gitee.com/opengauss/openGauss-prometheus-exporter

  • 编译

    git clone https://gitee.com/opengauss/openGauss-prometheus-exporter.git
cd openGauss-prometheus-exporter
make build

    编译后生成bin/opengauss_exporter

4.4 启动

  1. 注册环境变量

    export DATA_SOURCE_NAME="host=20.20.20.139 user=opengauss_exporter password=****** port=15400 dbname=tpcc sslmode=disable"
或
export DATA_SOURCE_NAME="postgresql://opengauss_exporter:******@20.20.20.139:15400/tpcc"

  2. 启动opengauss_exporter

    nohup ./bin/opengauss_exporter --config="default_all.yml" >> opengauss_exporter.log 2>&1 &

  3. 查看日志，无报错即可（若有报错，可查看本文结尾的FAQ）

    在这里插入图片描述

    将opengauss_exporter编译好之后，传到另外两台主机上，依以上步骤启动。

4.4 保存json文件

进入dashboard目录，将以下两个json文件保存到本地，后面部署grafana时会用到（OS.json与node_exporter对应的json文件功能重复，不必保存）

detail.json    overview.json

5. prometheus部署

5.1 下载解压

  • 下载地址

    https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/

  • 选择合适版本

    根据本次部署环境，这里选择prometheus-2.49.0-rc.2.linux-arm64.tar.gz

    wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.49.0-rc.2/prometheus-2.49.0-rc.2.linux-arm64.tar.gz
tar -zxf prometheus-2.49.0-rc.2.linux-arm64.tar.gz

5.2 修改配置文件

解压后，根据环境情况修改prometheus.yml文件，本次部署的配置示例如下：

# my global config
# 默认配置可不用修改
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:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]  # prometheus部署的ip及端口

  - job_name: 'pushgateway' # 任务目标名，可以理解成分组，每个分组包含具体的target组员，以下三个targets分别配置三台主机上的pushgateway。
    static_configs:
    - targets: ['20.20.20.139:9091'] # pushgateway部署的ip及端口，端口建议配成默认的9091
      labels:
        instance: pushgateway_pri  # 监控项标签，会在grafana显示，建议配成有意义的字符串（比如这个就代表主节点上部署的pushgateway）

    - targets: ['20.20.20.141:9091']
      labels:
        instance: pushgateway_st1

    - targets: ['20.20.20.143:9091']
      labels:
        instance: pushgateway_st2

  - job_name: 'node_exporter' # 任务目标名，可以理解成分组，每个分组包含具体的target组员，以下三个targets分别配置三台主机上的node_exporter。
    static_configs:
    - targets: ['20.20.20.139:9100'] # node_exporter部署的ip及端口，端口建议配成默认的9100
      labels:
        instance: node_exporter_pri  # 监控项标签，会在grafana显示，建议配成有意义的字符串（比如这个就代表主节点上部署的node_exporter）

    - targets: ['20.20.20.141:9100']
      labels:
        instance: node_exporter_st1

    - targets: ['20.20.20.143:9100']
      labels:
        instance: node_exporter_st2


  - job_name: 'opengauss_exporter' # 任务目标名，可以理解成分组，每个分组包含具体的target组员,以下三个targets分别配置三台主机上的opengauss_exporter。
    static_configs:
    - targets: ['20.20.20.139:9187'] # opengauss_exporter部署的ip及端口，端口建议配成默认的9187
      labels:
        instance: opengauss_exporter_pri  # 监控项标签，会在grafana显示，建议配成有意义的字符串（比如这个就代表主节点上部署的opengauss_exporter）

    - targets: ['20.20.20.141:9187']
      labels:
        instance: opengauss_exporter_st1

    - targets: ['20.20.20.143:9187']
      labels:
        instance: opengauss_exporter_st2

5.3 启动

  1. 进入解压目录，启动prometheus

    nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml > prometheus.log 2>&1 &

  2. 查看日志，无报错即可

    在这里插入图片描述

  3. 查看各监控项状态

    浏览器访问prometheus部署的ip:port/targets，可查看各监控项的状态

    在这里插入图片描述

    若图中state字段显示为UP，则说明各监控项状态正常，若显示为DOWN，则说明对应的监控组件没有正常启动，需进一步排查。

6. grafana部署

6.1 yum安装

yum install -y https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-10.2.3-1.aarch64.rpm

6.2 启动

  1. 启动/停止/重启grafana

    systemctl start/stop/restart grafana-server.service

  2. 查看grafana状态，无报错即可

    systemctl status grafana-server.service

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  1. 访问grafana

    浏览器访问granana部署的ip:port，默认端口为3000，初始用户和密码均为admin，登录后需修改密码

    在这里插入图片描述

6.3 添加prometheus数据源

登录grafana后，根据以下顺序将前面部署的prometheus添加到grafana（注意：grafana不同版本之间界面有所不同，本次演示以前面部署的grafana-enterprise-10.2.3-1版本为例）

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配置数据源的name和prometheus的url：

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HTTP method 设为GET，测试连接并保存数据源，出现成功提示即可：

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6.4 导入json文件

根据以下步骤，将前面保存的node-exporter-for-prometheus-dashboard-cn-v20201010_rev24.json、detail.json、overview.json导入grafana

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6.5 效果展示

  • node_exporter监控界面

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7. FAQ

  1. Panel plugin not found:

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    • 原因：缺少grafana面板插件，导致部分仪表盘不能显示
    • 方法：

    （1）查看grafana状态，查看grafana的配置文件

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    （2）从配置文件中查看grafana的插件路径

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    （3）下载插件，解压后放到grafana的插件路径下

    wget https://grafana.com/api/plugins/grafana-singlestat-panel/versions/latest/download -O grafana-singlestat-panel.zip
wget https://grafana.com/api/plugins/dalvany-image-panel/versions/latest/download -O dalvany-image-panel.zip
unzip grafana-singlestat-panel.zip
unzip dalvany-image-panel.zip
mv grafana-singlestat-panel /var/lib/grafana/plugins/
mv dalvany-image-panel /var/lib/grafana/plugins/

    （4）重启grafana

    systemctl restart grafana-server.service

    （5）解决Only queries that return single series/table is supported问题

    在这里插入图片描述

    按如下顺序配置表盘（表盘可以随便选择，有助于展示效果即可）

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    效果：

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  2. Datasource prometheus was not fount 或面板空白

    在这里插入图片描述

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    • 原因：Query options未定义

    • 方法：两种情形都可按如下方式操作（Width of panel 可自定义，美观即可）

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    • 效果：

    • 在这里插入图片描述

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  3. 数据库运行状态/运行时间/版本显示异常

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    • 原因：Fields没有选定数据库节点

    • 方法：按如下方式操作

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    • 效果：

    • 在这里插入图片描述

  4. 面板显示No data或opengauss_exporter的日志有报错

    在这里插入图片描述

    • 原因：启动opengauss_exporter的配置文件default_all.yml里面部分sql语法错误或因数据库版本迭代导致这些sql查询的视图或函数已废弃

    • 方法：使用监控管理员登录被监控的库，逐一执行default_all.yml里的查询sql，将报错的sql修正，再重启opengauss_exporter即可，举例如下：

      -- sql格式错误
 select CURRENT_CATALOG AS datname,schemaname schema_name,relname table_name,indexrelname index_name,pg_table_size(indexrelid) as index_size
         from pg_stat_user_indexes
         where schemaname not in('pg_catalog', 'information_schema','snapshot')
         order by 4 desc limit 100;
         
-- 修正后
select CURRENT_CATALOG AS datname,schemaname as schema_name,relname as table_name,indexrelname as index_name,pg_table_size(indexrelid) as index_size
        from pg_stat_user_indexes
        where schemaname not in('pg_catalog', 'information_schema','snapshot')
        order by 4 desc limit 100;

      注意：有的视图（如tb_slow_queries）已经废弃，与其有关的部分资源可能会监控不到，用户可以根据自己的需要修改sql语句从别的表或视图中查询对应监控项，若所有sql都修正，则opengauss_exporter无报错，若有部分sql无法修正，则opengauss_exporter每次执行这些sql时都会有报错，这并不会影响其他查询结果，可不解决。

  5. Datasource Redis was not found与Datasource Elasticsearch was not found

    在这里插入图片描述

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    该问题需要部署Redis和Elasticsearch，且提供的监控能力非必要，所以可不用解决。

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