【30天精通Prometheus:一站式监控实战指南】第13天:graphite_exporter从入门到实战:安装、配置详解与生产环境搭建指南,超详细

本文主要是介绍【30天精通Prometheus:一站式监控实战指南】第13天:graphite_exporter从入门到实战:安装、配置详解与生产环境搭建指南,超详细,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

亲爱的读者们👋

  欢迎加入【30天精通Prometheus】专栏!📚 在这里,我们将探索Prometheus的强大功能,并将其应用于实际监控中。这个专栏都将为你提供宝贵的实战经验。🚀

  Prometheus是云原生和DevOps的核心监控工具,我们将从基础概念开始,逐步涵盖配置、查询、告警和可视化。💪

  在接下来的30天里,我们将解锁Prometheus的实战技巧,通过案例和分享,助你深入理解其工作原理。📆

  目标:30天后,你将熟练掌握Prometheus,为未来的项目挑战做好准备!💯

  这是一段精彩旅程,期待你的加入!🎉


文章目录

  • 一、graphite_exporter概述📘
  • 二、安装graphite_exporter💾
    • 2.1 访问graphite_exporter官方网站 🌐
    • 2.2 选择适合的版本🔍
    • 2.3 下载graphite_exporter⬇️
    • 2.4 解压安装包📂
    • 2.5 运行graphite_exporter🚀
  • 三、graphite_exporter指标和配置详解📖
    • 3.1 graphite_exporter_mapping
    • 3.2 graphite_exporter.service
  • 四、实战演练:生产环境搭建指南🔨
    • 4.1 创建普通用户管理graphite_exporter👤
    • 4.2 解压graphite_exporter.tar.gz📦
    • 4.3 将graphite_exporter集成到Prometheus配置中✂️
    • 4.4 更改graphite_exporter软件包名称✂️
    • 4.5 编辑graphite_exporter.service文件📝
    • 4.6 启动graphite_exporter.service🔌
    • 4.7 查看服务是否正常启动🔍
  • 相关资料下载地址📚

一、graphite_exporter概述📘

定义
  graphite_exporter 是一个开源的组件或服务,其设计目的是接收通过 Graphite plaintext 协议发送的监控数据,并将这些数据转换为 Prometheus 可以理解的格式。简单来说,graphite_exporter 充当了一个转换桥梁,使得原本使用 Graphite 数据格式的系统能够与 Prometheus 监控系统集成。

功能
  数据接收:graphite_exporter在指定的端口上监听传入的Graphite数据。当有其他系统或服务将监控数据发送到该端口时,graphite_exporter能够接收这些数据。

  数据转换:graphite_exporter能够将接收到的Graphite数据格式(通常是使用plaintext协议传输的以点(.)分隔的度量标准)转换为Prometheus期望的exposition format(即Prometheus可以理解和抓取的格式)。这样,原本只能发送Graphite格式数据的系统或服务就能与Prometheus兼容。

  指标映射:由于Graphite和Prometheus在指标命名和组织结构上有所不同,graphite_exporter通常提供映射功能,允许用户定义如何将Graphite的指标路径映射到Prometheus的指标名称和标签。这确保了转换后的数据在Prometheus中具有合适的结构和语义。

应用场景
  监控系统集成:当企业已经存在基于Graphite的监控系统,并希望将其集成到Prometheus中时,Graphite Exporter扮演了桥梁的角色。它允许企业保留现有的监控数据源,同时利用Prometheus的强大功能进行数据分析和告警。

  指标补充:在某些情况下,核心的Prometheus Exporter(如Node Exporter)可能不包含所有需要的监控指标。这时,Graphite Exporter可以用来补充这些缺失的指标,提供更全面的监控视图。

  迁移与过渡:对于正在从Graphite迁移到Prometheus的组织,Graphite Exporter可以作为一个临时的解决方案,在迁移过程中确保数据的连续性和可比性。

二、安装graphite_exporter💾

注意事项和常见问题
  1.环境配置:确保操作系统满足Graphite Exporter的要求。检查是否有足够的磁盘空间和内存。

  2.依赖安装:确认已安装所有必要的依赖项,如合适的Python版本(如果Graphite Exporter是用Python编写的)。根据安装指南,预先安装可能需要的库或工具。

  3.网络配置:确保服务器防火墙设置允许Graphite Exporter的监听端口(默认为9109)对外开放。如果Exporter将部署在云环境或受限制的网络中,请配置相应的网络策略和安全组规则。

  4.配置文件:仔细检查配置文件,确保所有参数都正确设置,特别是映射关系(如果需要)。验证配置中的端口号、地址和其他相关设置是否与现有环境相匹配。

  5.权限问题:确保运行Graphite Exporter的用户有足够的权限来访问必要的文件和目录。如果Exporter需要监听低于1024的端口,可能需要以root权限运行。

2.1 访问graphite_exporter官方网站 🌐

  • 打开浏览器,访问graphite_exporter的官方下载页面,通常位于Prometheus官方网站的子目录下:https://github.com/prometheus/graphite_exporter/releases

2.2 选择适合的版本🔍

  • 在下载页面,你将看到不同操作系统的graphite_exporter二进制包。根据你的操作系统选择适合的版本。例如,如果你使用的是Linux 64位系统,就选择graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz(其中x.x.x是版本号)。

2.3 下载graphite_exporter⬇️

  • 点击所选版本的下载链接,将graphite_exporter的二进制包下载到你的本地计算机。

2.4 解压安装包📂

  • 将下载的graphite_exporter压缩包解压到你想要安装的目录。你可以使用命令行工具(如tar)来完成这个步骤。解压后,你将看到一个名为graphite_exporter-x.x.x.linux-amd64的目录,其中包含graphite_exporter的二进制文件和其他相关文件。
tar -xzf graphite_exporter-x.x.x.linux-amd64.tar.gz

2.5 运行graphite_exporter🚀

  • 进入解压后的目录,并运行graphite_exporter服务器。在Linux下,你可以使用如下命令。如果一切正常,你应该能在终端看到graphite_exporter的启动日志。
cd graphite_exporter-x.x.x.linux-amd64./graphite_exporter

三、graphite_exporter指标和配置详解📖

3.1 graphite_exporter_mapping

# 示例文件
mappings:
- match: test.dispatcher.*.*.*name: dispatcher_events_totallabels:action: $2job: test_dispatcheroutcome: $3processor: $1- match: '*.signup.*.*'name: signup_events_totallabels:job: ${1}_serveroutcome: $3provider: $2- match: 'servers\.(.*)\.networking\.subnetworks\.transmissions\.([a-z0-9-]+)\.(.*)'match_type: regexname: 'servers_networking_transmissions_${3}'labels: hostname: ${1}device: ${2}
  • mappings
    • match: test.dispatcher.*.*.
        用于匹配传入的度量名称。它可以是简单的通配符模式(如.signup..)或使用正则表达式(如servers.(.*).networking.subnetworks.transmissions.([a-z0-9-]+).(.*))。在此示例中,匹配以test.dispatcher开头的度量名,后面跟着任意三个由点分隔的组件。
    • name
        重新映射后的度量名称。可以在其中插入变量(如${1}, ${2}, ${3}等),这些变量对应于match模式中捕获的组。在这个例子表示所有匹配的度量都将被重命名为dispatcher_events_total。
    • labels
        一个键值对的集合,用于定义与度量相关联的标签。这些标签提供了关于度量的额外上下文信息。标签的值也可以是变量,这些变量根据match模式中的捕获组进行替换。
      • action: $2:将match模式中的第二个捕获组(在这里是*)作为action标签的值。
      • job: test_dispatcher:为所有匹配的度量添加一个固定的job标签,值为test_dispatcher。
      • outcome: $3 和 processor: $1:类似地,它们分别使用match模式中的第三和第一个捕获组作为标签的值。

  • 例如将指标转换为 Prometheus 指标,遵循:
test.dispatcher.FooProcessor.send.success=> dispatcher_events_total{processor="FooProcessor", action="send", outcome="success", job="test_dispatcher"}foo_product.signup.facebook.failure=> signup_events_total{provider="facebook", outcome="failure", job="foo_product_server"}test.web-server.foo.bar=> test_web__server_foo_bar{}servers.rack-003-server-c4de.networking.subnetworks.transmissions.eth0.failure.mean_rate=> servers_networking_transmissions_failure_mean_rate{device="eth0",hostname="rack-003-server-c4de"}

3.2 graphite_exporter.service

  • - -web.telemetry-path=“/metrics”
      指定Prometheus抓取metrics的路径。默认情况下,Prometheus会在/metrics路径上抓取数据,但你可以通过此参数更改它。
  • - -graphite.listen-address=:9109
      设置graphite_exporter监听Graphite度量数据的地址和端口。在这个例子中,它监听所有IPv4和IPv6地址的9109端口。你可以更改地址和端口以适应你的网络环境。
  • - -graphite.mapping-config=“”
      通过这个参数,你可以指定一个映射配置文件,定义如何将接收到的Graphite度量指标映射到Prometheus的度量指标。如果你不提供这个文件,graphite_exporter将使用默认的映射规则。
  • - -graphite.sample-expiry=5m
      定义接收到的Graphite度量样本在内存中未被Prometheus抓取之前可以保留多长时间。超过设定的时间后,这些样本将被丢弃。在这个例子中,样本的过期时间设置为5分钟。
  • - -[no-]graphite.mapping-strict-match
      如果启用此选项,只有当Graphite度量指标与映射配置中的某个规则完全匹配时,才会被导出到Prometheus。如果没有匹配的规则,该度量指标将被忽略。
  • - -graphite.cache-size=1000
      用于设置存储接收到的Graphite度量数据的内部缓存的大小,在这个例子中,缓存大小设置为1000个样本。
  • - -graphite.cache-type=lru
      设置缓存类型。LRU(Least Recently Used)是一种常见的缓存替换策略,当缓存满时,会淘汰最近最少使用的数据。
  • - -debug.dump-fsm=“”
      用于调试目的。如果提供了文件路径,exporter会将有限状态机(Finite State Machine)的当前状态定期转储到该文件,有助于开发者理解exporter的内部状态。
  • - -[no-]check-config
      如果启用此选项,exporter将在启动时检查配置文件的正确性,并在发现错误时退出。
  • - -[no-]web.systemd-socket
      如果你的服务是通过systemd的socket激活功能管理的,可以启用这个选项。这样,graphite_exporter将不会自己监听端口,而是使用由systemd提供的socket。
  • - -web.listen-address=:9108
      设置exporter的HTTP服务监听的地址和端口,Prometheus将从这个地址抓取metrics数据。
  • - -web.config.file=“”
      指定Web服务的配置文件路径。

四、实战演练:生产环境搭建指南🔨

4.1 创建普通用户管理graphite_exporter👤

useradd deploy

4.2 解压graphite_exporter.tar.gz📦

注意:
  我的是x86,所以使用graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz,您可以使用uname -a命令查看系统架构

tar xvf graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz -C /home/deploy/

4.3 将graphite_exporter集成到Prometheus配置中✂️

  将graphite_exporter集成到Prometheus配置中,确保数据能够正常采集。编辑Prometheus的配置文件(通常是prometheus.yml),在scrape_configs部分添加graphite_exporter的配置。告诉Prometheus将采集localhost:9108的数据。

  - job_name: 'graphite_exporter'static_configs:- targets:- targets: ["localhost:9108"]labels:exporter: graphite_exporter

4.4 更改graphite_exporter软件包名称✂️

mv graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64 /home/deploy/graphite_exporter

4.5 编辑graphite_exporter.service文件📝

cat > /etc/systemd/system/graphite_exporter.service <<EOF
[Unit]
Description=Graphite Exporter
After=network.target[Service]
Type=simple
User=deploy
Group=deploy
ExecStart=/home/deploy/graphite_exporter/graphite_exporter \
--graphite.mapping-config=/home/deploy/graphite_exporter/graphite_exporter_mapping \
--graphite.sample-expiry=5m \
--graphite.mapping-strict-match \
--graphite.listen-address=:9109 \
--web.listen-address=:9108
ExecReload=/bin/kill -HUP
Restart=on-failure[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

4.6 启动graphite_exporter.service🔌

sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl enable --now graphite_exporter.service

4.7 查看服务是否正常启动🔍

# 查看service服务是否启动
sudo systemctl status graphite_exporter.service# 查看端口是否存在
sudo ss -ntulp | grep -E '9108|9109'

相关资料下载地址📚

  • 官方文档:https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
  • 下载地址:https://github.com/prometheus/prometheus/releases/tag/v2.52.0
  • 文档地址:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/
  • 离线包下载链接:https://pan.baidu.com/s/1ANF_AlFnM5_FMIbKBuzBmg 提取码:yqpt

这篇关于【30天精通Prometheus:一站式监控实战指南】第13天:graphite_exporter从入门到实战:安装、配置详解与生产环境搭建指南,超详细的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1024023

相关文章

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

Spring Security基于数据库验证流程详解

Spring Security 校验流程图 相关解释说明(认真看哦) AbstractAuthenticationProcessingFilter 抽象类 /*** 调用 #requiresAuthentication(HttpServletRequest, HttpServletResponse) 决定是否需要进行验证操作。* 如果需要验证,则会调用 #attemptAuthentica

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

Zookeeper安装和配置说明

一、Zookeeper的搭建方式 Zookeeper安装方式有三种,单机模式和集群模式以及伪集群模式。 ■ 单机模式:Zookeeper只运行在一台服务器上,适合测试环境; ■ 伪集群模式:就是在一台物理机上运行多个Zookeeper 实例; ■ 集群模式:Zookeeper运行于一个集群上,适合生产环境,这个计算机集群被称为一个“集合体”(ensemble) Zookeeper通过复制来实现

CentOS7安装配置mysql5.7 tar免安装版

一、CentOS7.4系统自带mariadb # 查看系统自带的Mariadb[root@localhost~]# rpm -qa|grep mariadbmariadb-libs-5.5.44-2.el7.centos.x86_64# 卸载系统自带的Mariadb[root@localhost ~]# rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.44-2.el7

Centos7安装Mongodb4

1、下载源码包 curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1.tgz 2、解压 放到 /usr/local/ 目录下 tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1.tgzmv mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1/

hadoop开启回收站配置

开启回收站功能,可以将删除的文件在不超时的情况下,恢复原数据,起到防止误删除、备份等作用。 开启回收站功能参数说明 (1)默认值fs.trash.interval = 0,0表示禁用回收站;其他值表示设置文件的存活时间。 (2)默认值fs.trash.checkpoint.interval = 0,检查回收站的间隔时间。如果该值为0,则该值设置和fs.trash.interval的参数值相等。

NameNode内存生产配置

Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m ,如果服务器内存 4G , NameNode 内存可以配置 3g 。在 hadoop-env.sh 文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m Hadoop3.x 系列,配置 Nam

Java进阶13讲__第12讲_1/2

多线程、线程池 1.  线程概念 1.1  什么是线程 1.2  线程的好处 2.   创建线程的三种方式 注意事项 2.1  继承Thread类 2.1.1 认识  2.1.2  编码实现  package cn.hdc.oop10.Thread;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory