之前研究 k8s 时候用部署过 prometheus，使用它来监控 k8s 集群，不过也是照文档操作,并没有深入研究,最近大概看了一下。后续会陆续介绍，由于 prometheus 下载速度比较慢，因此我用的下载包我已同步到https://dl.cactifans.com/prometheus/ 有需要的可以下载

安装运行

prometheus 安装比较简单,下载编译好的二进制文件，修改好配置文件，直启动即可。可以在https://github.com/prometheus/prometheus/releases 下载最新版本。由于网络原因不能下载的，可在我的站点下载https://dl.cactifans.com/prometheus/prometheus-2.1.0.linux-amd64.tar.gz

下载之后解压

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tar zxvf prometheus-2.1.0.linux-amd64.tar.gz

解压之后,会有一个默认的配置文件，可以直接使用这个配置文件启动

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cd prometheus-2.1.0.linux-amd64
./prometheus --config.file=prometheus.yml

即可启动 prometheus,默认端口为 9090.通过浏览器可以看到如下页面，表示 prometheus 启动正常。

1 至于如何使用 systemd 等启动 prometheus，可查看官方文档。

基本操作

在 prometheus 的主页面的 Expressioni 里输入 http_requests_total，点击 Execute，即可看到 http_requests_total 相关的指标及其监控指标，点击 Graph 即可将指标已图标形式显示。 2 metrics 是 prometheus 的重要概念，metrics 可理解为监控指标，prometheus 运行之后，本省自带很多 metrics 指标，可以反应出 prometheus 本身的一些运行情况，可以通过http://IP:9090/metrics查看所有指标列表及数值，如图： 3 上面的 http_requests_total 就是 prometheus 自带的计算 Prometheus 的 http 处理的总请求数.prometheus 里还可以通过 count，reate 等函数对 metrics 指标进行计算。具体的函数比较多，可以在这里查看https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/

主机监控

Prometheus 官网有很多 exporter，exporter 可以理解为采集客户端，即采集指标，通过 http 方式暴露 metrics 给 prometheus，Prometheus 通过 pull 方式拉取这些指标。Prometheus 官网提供了一个 node_exporter，用于监控主机的指标。下载地址https://dl.cactifans.com/prometheus/node_exporter-0.15.2.linux-amd64.tar.gz 下载之后解压，直接运行

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tar zxvf node_exporter-0.15.2.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-0.15.2.linux-amd64.tar.gz
./node_exporter

即可启动 node_exporter，默认端口为 9100，访问http://ip:9100/metrics 可查看所有 metrics 指标。具体指标及使用可以查看https://github.com/prometheus/node_exporter 的说明，启动 node_exporter 之后，需要修改 prometheus 配置文件，添加 jobs，以便 prometheus 能够拉取指标。修改默认 prometheus 配置文件，添加以下内容:

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- job_name: "node"

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

  static_configs:
    - targets: ["10.110.200.12:9100"]

注意:由于 prometheus 配置文件为 yaml 格式，对于空格，换行有严格限制，编译时一定要注意空格或换行 上面添加了一个 job，job_name 为 node，地址为安装 node_exporter 机器的 ip 及端口，添加之后重启 prometheus 采集到过一段时间之后可以在 prometheus 界面，输入 node,看到 node 的 metrics，如图： 4 表示 node 的信息已经被 prometheus 采集到

集中展示

prometheus 自带的绘图功能比较弱，如何才能使展示效果高大上呢？这里就要使用 Grafana.借助与 Grafana 可以完全自定义属于自己的 Dashboard 监控视图。Grafana 的安装及配置比较简单，我这直接使用 Centos7 的 rpm 进行安装，安装之后，直接启动。Grafana 下载地址：https://dl.cactifans.com/grafana/grafana-4.6.3-1.x86_64.rpm 大致安装过程

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yum install  urw-fonts -y
rpm -ivh grafana-4.6.3-1.x86_64.rpm
systemctl daemon-reload
systemctl enable grafana-server.service
systemctl start grafana-server.service

即可完成 Grafana 的安装，Grafana 默认端口为 3000，默认用户为 admin，密码为 admin 5 登录后点击右侧菜单 Data Sources，添加数据源,如图： 6 Grafana 默认已支持 prometheus 的数据源，选在数据源类型为 Prometheus，名称随意,填写之前安装的 prometheus 地址，点击 save&test，如果没有问题，表示配置成功。 配置成功之后，可以对 prometheus 监控的 metrics 指标进行绘图，配合 prometheus 自带的函数，可以定制出自己的 Dashboard，由于 Grafana 功能比较多，就不一一介绍，直接倒入别人已经做好的 Dashboard 配置文件，就可直接展示。这里推荐一款 Dashboard 模版，模版下载地址https://grafana.com/dashboards/159 可以通过模版 Id 方式安装，或者下载 json 格式模版.我这里下载 json 格式模版之后，点击 Dashboard，再点击 import,导入之前的 json 格式模版。 7 导入成功之后，切换到新的 Dashboard，即可看到效果。是不是很炫酷？ 8 prometheus 及 grafana 功能较多，今天就介绍到这里，后续会陆续推出相关文章。

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