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Prometheus安装完成后如何进行自定义监控

随着云计算和大数据技术的不断发展，监控系统在企业运维中扮演着越来越重要的角色。Prometheus作为一款优秀的开源监控系统，因其强大的功能、灵活的配置和良好的社区支持而受到广泛欢迎。然而，标准配置的Prometheus可能无法满足所有企业的监控需求。本文将详细介绍Prometheus安装完成后如何进行自定义监控，帮助您打造适合自己的监控体系。

一、Prometheus的基本概念

Prometheus是一款开源的监控和警报工具，它通过采集目标服务的指标数据，存储在本地的时间序列数据库中，并通过PromQL进行查询和分析。其主要特点包括：

多维度数据模型：Prometheus使用标签（labels）来表示多维度的数据，这使得查询和分析更加灵活。
拉取式监控：Prometheus通过客户端（exporter）定期向服务器推送指标数据，无需服务器主动推送。
灵活的查询语言：Prometheus的查询语言PromQL支持丰富的查询功能，如聚合、过滤、计算等。
强大的警报系统：Prometheus支持自定义警报规则，当指标数据满足特定条件时，可以触发警报。

二、Prometheus自定义监控步骤

确定监控目标

在进行自定义监控之前，首先要明确需要监控的目标。例如，您可以监控服务器资源（CPU、内存、磁盘）、网络流量、数据库性能、应用程序状态等。

编写Prometheus配置文件

Prometheus的配置文件通常位于/etc/prometheus/prometheus.yml。以下是一个简单的配置文件示例：

global:

  scrape_interval: 15s



scrape_configs:

  - job_name: 'prometheus'

    static_configs:

      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'node'

    static_configs:

      - targets: ['localhost:9100']

在这个示例中，我们定义了两个监控任务：一个是Prometheus自身，另一个是Node.js应用。

添加自定义指标

自定义指标是监控目标的核心。以下是一个Node.js应用的指标示例：

const os = require('os');



module.exports = function (app) {

  app.get('/metrics', (req, res) => {

    const cpuLoad = os.loadavg()[0];

    const memUsage = os.totalmem() - os.freemem();

    const memPercent = (memUsage / os.totalmem()) * 100;



    res.set('Content-Type', 'text/plain; charset=utf-8');

    res.end(`# HELP node_cpu_usage The current CPU usage

# TYPE node_cpu_usage gauge

node_cpu_usage ${cpuLoad}



# HELP node_memory_usage The current memory usage

# TYPE node_memory_usage gauge

node_memory_usage ${memUsage}



# HELP node_memory_percent The current memory usage percentage

# TYPE node_memory_percent gauge

node_memory_percent ${memPercent}

`);

  });

};

配置Prometheus抓取指标

在Prometheus配置文件中，添加以下内容：

  - job_name: 'node'

    static_configs:

      - targets: ['localhost:3000']

启动Prometheus

在Prometheus配置文件修改完成后，重新启动Prometheus服务，使其生效。

查询和可视化指标

使用Prometheus提供的PromQL查询语言，您可以对自定义指标进行查询和可视化。以下是一个示例：

# 查询过去5分钟内CPU使用率超过70%的样本

node_cpu_usage > 70.0[5m]

将查询结果导入到可视化工具（如Grafana）中，即可得到自定义指标的实时监控图表。

三、案例分析

某企业需要监控其MySQL数据库的性能。以下是一个简单的自定义监控方案：

编写MySQL指标收集脚本

import subprocess



def get_mysql_stats():

    process = subprocess.Popen(['mysql', '-e', 'SHOW GLOBAL STATUS', '-N'], stdout=subprocess.PIPE)

    output = process.communicate()[0].decode()

    stats = {}

    for line in output.split('\n'):

        if line:

            key, value = line.split('\t')

            stats[key] = value

    return stats



if __name__ == '__main__':

    stats = get_mysql_stats()

    for key, value in stats.items():

        print(f'# HELP mysql_{key} The current value of {key}

# TYPE mysql_{key} gauge

mysql_{key} {value}')

部署MySQL指标收集脚本

将脚本部署到MySQL服务器，并设置定时任务（如cron）定期执行。

配置Prometheus抓取MySQL指标

在Prometheus配置文件中，添加以下内容：

  - job_name: 'mysql'

    static_configs:

      - targets: ['mysql_server_ip:9100']

查询和可视化MySQL指标

使用Prometheus提供的PromQL查询语言，您可以对MySQL指标进行查询和可视化。例如，查询过去5分钟内连接数超过100的样本：

# 查询过去5分钟内连接数超过100的样本

mysql_connections{state="Connected"} > 100[5m]

将查询结果导入到可视化工具（如Grafana）中，即可得到MySQL数据库性能的实时监控图表。

通过以上步骤，您可以轻松地实现Prometheus的自定义监控。在实际应用中，您可以根据自己的需求，不断扩展和优化监控体系，确保企业运维的稳定性和高效性。