本文主要是介绍使用自定义 Grafana 面板监控 Consul，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！
使用自定义 Grafana 面板监控 Consul
使用 Prometheus和 Grafana监控 Consul，Dashboard 中的基本都是Consul 自身的状态，除此之外，还需要一些业务相关的监控，比如当前注册的服务数量，健康和不健康的服务数量，拉取服务请求响应时间等数据
使用已有的 Dashboard
如使用 consul server 这个面板，这个面板数据非常齐全，但是在 Prometheus 中添加了任务之后，发现很多数据都没有，如集群中 server的数量 consul_serf_lan_members 这个数据，从 Consul 的 Metrics 中 http://localhost:8500/v1/agent/metrics?format=prometheus拉取也没有相关的数据，是因为Consul并没有提供相应的数据检测
针对这种问题，可以使用 consul_exporter 这个项目，该项目会通过 Consul 的API 拉取相应的数据，在整理后通过自己的接口提供相应的统计数据
- 通过 Docker 启动
docker run --name exporter -d -p 9107:9107 prom/consul-exporter --consul.server=host.docker.internal:8500
- 检查数据
curl localhost:9107/metrics
会返回相应的监控数据，这样就可以将 Consul中未提供的数据添加到 Prometheus中了
自定义监控数据
如果数据仍然不满足，可以基于consul_exporter 这个项目进行扩展，添加自定义的统计数据；如现在需要统计集群的响应时间，可以通过统计请求consul的耗时来实现：
- 添加自定义的统计项
在常量中添加一个新的统计项
responseTime = prometheus.NewDesc(prometheus.BuildFQName(namespace, "", "response_time"),"Time spend for a request ",[]string{"node", "server_ip"}, nil,)
- 实现统计方法
func (e *Exporter) collectResponseTime(ch chan<- prometheus.Metric) bool {start := time.Now().Nanosecond()serverIp, err := e.client.Status().Leader()if err != nil {_ = level.Error(e.logger).Log("msg", "Failed to query leader data", "err", err)return false}costTime := time.Now().Nanosecond() - startch <- prometheus.MustNewConstMetric(responseTime, prometheus.GaugeValue, float64(costTime), "leader", serverIp)return true
}
- 将统计项添加到
Collect和Describe中
func (e *Exporter) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {ch <- responseTime
}func (e *Exporter) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {ok = e.collectResponseTime(ch) && ok
}
这样，就会在启动后获取相应的数据，之后在 Prometheus 和 Grafana 中可以看到相应的数据
自定义 Dashboard
自定义的 Dashboard 是通过展示 PromQL 查询的结果来实现的
如在应用中有错误请求的统计，是通过累加错误的请求次数实现的，如统计值 consul_response_time
- 原始数据：
# HELP consul_response_time Time spend for a request
# TYPE consul_response_time gauge
consul_response_time{node="leader",server_ip="172.19.0.2:8300"} 2.238e+06
- 现在要统计所有的错误请求次数，可以在 Prometheus 的查询面板中查询：
consul_response_time
这样，就可以得到相应的错误数据，接下来只需要在Grafana中展示就可以
- 添加看板
添加一个 Dashboard，并添加一个 Panel，在 Panel 的 Metrics 中添加刚才的查询语句
执行查询后，会看到有图表生成，变量的名称通过 Legend 字段指定，如这里是 {instance="host.docker.internal:9107", job="consul-exporter", node="leader", server_ip="172.19.0.2:8300"}，需要显示IP，即 server_ip 的值，可以设置 Legend 为 {{server_ip}}，这样会显示正确的名称
其他的显示单位，显示效果等以及面板的名称可以通过旁边的设置选项进行配置
监控服务信息
可以根据 Consul 和 consul_exporter 对服务状态进行监控，只需要根据不同的数据进行聚合配置就可以实现
- 节点信息
sum(consul_health_node_status)
- 健康节点信息
sum(consul_health_node_status{status="passing"})
- 不健康节点信息
sum(consul_health_node_status{status!="passing"})
- 服务信息
count(sum(consul_health_service_status) by (service_name))
- 实例数量
sum(consul_health_service_status)
- 健康实例数量
sum(consul_health_service_status{status="passing"})
- 不健康实例数量
sum(consul_health_service_status{status!="passing"})
- 响应延时
consul_response_time/1000000
- 服务状态
sum(consul_health_service_status{status!="passing"}) by (service_name)sum(consul_health_service_status) by (service_name)
- 服务注册信息
sum(consul_health_service_status)sum(consul_health_service_status{status="passing"})sum(consul_health_service_status{status!="passing"})
- 节点信息
sum(consul_health_node_status)sum(consul_health_node_status{status="passing"})sum(consul_health_node_status{status!~"passing"})
最终效果
- 面板的 JSON文件
根据 Dashboard 的JSON配置文件 导入即可快速使用这个 Dashboard
这篇关于使用自定义 Grafana 面板监控 Consul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！
