grafana+ prometheus+php 监控系统实践

2024-09-07 13:32

本文主要是介绍grafana+ prometheus+php 监控系统实践,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!

背景

团队在开发流媒体服务,需要实现一个监控在线人数的功能,可以看到历史有多少人在线,当前有多少人在线的功能。
如果用mysql等关系型数据库来实现,可以用事件记录日志,然后通过PHP加上一些绘图的插件来实现,但这种方式并不好,首先用关系型数据库随着时间累积,会存在数据量越来越大,导致查询缓慢,再者需要编写这部分统计代码,因此并不是最佳选择。

我们很快找到了一个“时序性数据库”(prometheus),这种数据库会以时间节点来记录我们要存储的数据,然后结合他的一些绘图功能,我们完全可以不用写绘图的逻辑,而且prometheus还提供数据收集的功能,我们只需要把需要统计的数据按照固定的格式传递就好了。而Grafana是一个专门绘图的,支持很多种数据源,比如mysql,prometheus,es等数据库,绘图功能特别强大,因此我们便使用了这两种软件的结合实现了一个监控功能。

实现过程

两个工具都是英文的,如果英文和我一样不怎么好,建议使用谷歌浏览器的网页翻译功能,可以节省很多时间
操作步骤:
  1. 安装
  2. 数据收集
  3. 收集验证
  4. 绘图配置
  5. 完成
一、安装
1. Grafana

官方安装文档:https://grafana.com/grafana/download

mac下安装
brew install grafana
docker安装
docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana 
2. prometheus

官方安装文档:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/

配置文件

在安装之前我们先建立好配置文件,让安装后可以直接启动,配置文件的模板在官方文档中有,下面是我使用的配置文件,也可以直接使用,记得把配置文件的(#后面的内容删除)

---
global:         #全局配置scrape_interval: 5s   #5秒钟收集一次数据scrape_timeout: 3s    #连接超时时间
scrape_configs: #子配置
- job_name: 'media' # 任务名称为mediascrape_interval: 3s   # 3秒钟收集一次数据metrics_path: "/api/v1/rrd/metrics"   # 收集数据的URIstatic_configs:   #子项配置- targets: ['gslb.offcncloud.com:8080'] #收集数据的目标主机以及端口
mac下安装
brew install prometheus
docker安装

(注意配置文件得我们先建好才能运行下面的命令)

docker run -p 9090:9090 -v /tmp/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml  prom/prometheus

二、数据收集

1. 解惑

在第一步我们安装prometheus的时候就建立了一个配置文件,其中有一个任务会去收集数据,主机名为(gslb.offcncloud.com:8080),URI地址为(/api/v1/rrd/metrics),因此会不断向 http://gslb.offcncloud.com:8080/api/v1/rrd/metrics 进行请求,来获取数据。

2. 数据格式

这个时候我们需要来了解这个数据的格式是怎么样的,先来看一段我返回的数据格式。

media_network 2
media_connectNum 12 
media_on_push 2

在上面有三行数据,每条数据分别代表不同的key => value ,中间使用空格隔开。
比如:
- 第一个media_network是代表当前的网络延时数量,
- 第二项media_connectNum则是代表当前的用户连接数,
- 第三项media_on_push 则是代表当前的推流人数。

3. 数据来源

上面的这写数据是怎么得来的呢?其实我们的系统当中并不能直接获取到当前的数量,比如连接人数,但是我们可以通过一些日志或者事件来进行统计,比如当有一个人播放视频,那么我们将会在cache中给他+1,当他离线的时候我们则会给他-1,这样便可以得到数量,我们可以来看下下面的伪代码

事件触发计数的代码部分

<?php/*** 计数* @param string $name network|connectNum  要统计的名称* @param bool $type 上线还是离线* @param bool $clean  是否每次清空* @return int|string*/public static function count(string $name, $type = true{//定义名称$name = addslashes($name);$fileName = self::BASEDATA . $name ;//定义累加值$addNum = $type ? 1 : -1;//更新次数$num = "cat  $fileName";$num = intval(exec($num)) + $addNum;//连接数不能小于0$num = ($num < 0) ? 0 : $num;$cmd = "echo $num > $fileName";exec($cmd);return $num;}

prometheus来收集数据的对应代码部分

    public static function getCountNum(){$control_arr = ['network', 'connectNum', 'on_push'];self::createDir();foreach ($control_arr as $path) {//存放临时数据文件$tmp_file = self::BASEDATA . $path;$num = exec("cat $tmp_file");switch ($path) {case 'network'://网络延时数量system("echo 0 > $tmp_file");echo "media_{$path} $num" . PHP_EOL;break;case 'connectNum'://连接数echo "media_{$path} $num" . PHP_EOL;break;case 'on_push'://推流数echo "media_{$path} $num" . PHP_EOL;break;}}}

在计数部分代码会根据用户是上线还是下线来处理不同的逻辑,比如上线数量会+1,下线则会-1

在获取数据部分,会根据不同的类型来处理他的逻辑,比如网络延时数量,会在获取数据后清空为0,而连接数则不在这个位置进行清空

三、数据验证

  1. 前言

经过前面两个步骤,如果是docker安装应该已经启动了,如果是mac安装启动命令为(注意配置文件路径):

 prometheus --config.file=/tmp/prometheus.yml
  1. 验证收集地址正确性

当启动之后,可以打开浏览器访问如下URL地址:

http://127.0.0.1:9090/targets

image

如上图,上面没有绿色的说明连接地址配置成功了,此时prometheus会不断的收集数据

  1. 验证数据格式

接着要验证数据格式是否正确,打开URL地址

http://127.0.0.1:9090/graph?g0.range_input=1h&g0.expr=&g0.tab=0

image

如果能看到我们在代码里面返回的key,便说明数据收集对接成功了

四、绘图配置

  1. 简介

绘图时候我们采用Grafana来进行,因此我们首先得启动它,如果使用docker安装时,此时应该已经启动起来了,如果是mac系统的brew安装,启动命令为

brew services start Grafana

在启动之后,我们打开浏览器,访问URL地址为:

http://192.168.43.34:3000/

image

可以在界面中看到登录框,默认的账号以及密码为 admin admin

  1. 对接数据源

进来之后首先需要进行配置数据来源,数据源的配置如下图

image

点击保存按钮,进行保存并验证,如果没有提示异常说明已经成功了。

  1. 进行绘图

现在已经有数据源了,那我们需要把这些数据展示为图表就很简单了,点击页面中很明显的+号,创建仪表盘,选择graph,如下图

image

接着变回出现一个图表,但是没有任何效果,所以我们需要编辑这个走势图,如下图所示

image

接着下方便会出现图表的配置项,这里我们可以选择数据源,如下图

image

选择数据源之后,我们需要选择使用哪一个字段,并把这个字段改为设置一个中文名称,同时这里可以设置多个字段,如下图

image

配置好之后一定要保存!

完成

  1. 查看效果

限制我们将可以看到效果,如下图

image

这篇关于grafana+ prometheus+php 监控系统实践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/1145195

相关文章

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

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚&nbsp;第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

【区块链 + 人才服务】可信教育区块链治理系统 | FISCO BCOS应用案例

伴随着区块链技术的不断完善,其在教育信息化中的应用也在持续发展。利用区块链数据共识、不可篡改的特性, 将与教育相关的数据要素在区块链上进行存证确权,在确保数据可信的前提下,促进教育的公平、透明、开放,为教育教学质量提升赋能,实现教育数据的安全共享、高等教育体系的智慧治理。 可信教育区块链治理系统的顶层治理架构由教育部、高校、企业、学生等多方角色共同参与建设、维护,支撑教育资源共享、教学质量评估、