AutoMQ 开源可观测性方案:夜莺 Flashcat

01 引言

在现代企业中,随着数据处理需求的不断增长,AutoMQ [1] 作为一种高效、低成本的流处理系统,逐渐成为企业实时数据处理的关键组件。然而,随着集群规模的扩大和业务复杂性的增加,确保 AutoMQ 集群的稳定性、高可用性和性能优化变得尤为重要。因此,集成一个强大而全面的监控系统对于维护 AutoMQ 集群的健康运行至关重要。夜莺监控系统(Nightingale)[2] 以其高效的数据采集、灵活的告警管理和丰富的可视化能力,成为企业监控AutoMQ 集群的理想选择。通过使用夜莺监控系统,企业可以实时掌握 AutoMQ 集群的运行状态,及时发现和解决潜在问题,优化系统性能,确保业务的连续性和稳定性。

AutoMQ 概述

AutoMQ 是一种基于云重新设计的流处理系统,它在保持与 Apache Kafka 100% 兼容的前提下,通过将存储分离至对象存储,显著提升了系统的成本效益和弹性能力。具体来说,AutoMQ 通过构建在 S3 上的流存储库 S3Stream,将存储卸载至云厂商提供的共享云存储 EBS 和 S3,提供低成本、低延时、高可用、高可靠和无限容量的流存储能力。与传统的 Shared Nothing 架构相比,AutoMQ 采用了 Shared Storage 架构,显著降低了存储和运维的复杂性,同时提升了系统的弹性和可靠性。AutoMQ 的设计理念和技术优势使其成为替换企业现有 Kafka 集群的理想选择。通过采用 AutoMQ,企业可以显著降低存储成本,简化运维,并实现集群的自动扩缩容和流量自平衡,从而更高效地应对业务需求的变化。此外,AutoMQ 的架构支持高效的冷读操作和服务零中断,确保系统在高负载和突发流量情况下的稳定运行。它的存储结构如下:

AutoMQ 存储结构

夜莺概述

夜莺监控系统(Nightingale)是一款开源的云原生观测分析工具,采用 All-in-One 设计理念,集数据采集、可视化、监控告警和数据分析于一体。其主要优势包括高效的数据采集能力、灵活的告警策略和丰富的可视化功能。夜莺与多种云原生生态紧密集成,支持多种数据源和存储后端,提供低延迟、高可靠性的监控服务。通过使用夜莺,企业可以实现对复杂分布式系统的全面监控和管理,快速定位和解决问题,从而优化系统性能和提高业务连续性。

02 前置条件

为了实现集群状态的监控,你需要如下环境:

  • 部署一个可用的 AutoMQ 节点/集群,并开放 Metrics 采集端口
  • 部署夜莺监控及其依赖环境
  • 部署 Prometheus [4] 以获取 Metrics 数据

03 部署 AutoMQ、Prometheus 以及夜莺监控

部署 AutoMQ

参考 AutoMQ 文档:集群方式部署 | AutoMQ [5] 。在部署启动前,添加如下配置参数以开启 Prometheu 的拉取接口。通过以下参数启动 AutoMQ 集群以后,每个节点将会额外开放一个 HTTP 接口供我们拉取 AutoMQ 的监控指标。这些指标的格式均遵循 Prometheus Metrics 的格式。

bin/kafka-server-start.sh ...
--override  s3.telemetry.metrics.exporter.type=prometheus 
--override  s3.metrics.exporter.prom.host=0.0.0.0 
--override  s3.metrics.exporter.prom.port=8890 
....

当启用 AutoMQ 监控指标后,可以在任意一台节点上通过 HTTP 协议拉取到 Prometheus 格式的监控指标,地址为:http://{node_ip}:8890,响应结果示例如下:

....
kafka_request_time_mean_milliseconds{otel_scope_name="io.opentelemetry.jmx",type="DescribeDelegationToken"} 0.0 1720520709290
kafka_request_time_mean_milliseconds{otel_scope_name="io.opentelemetry.jmx",type="CreatePartitions"} 0.0 1720520709290
...

关于指标介绍,可以参考 AutoMQ 官网文档:Metrics | AutoMQ [6] 。

部署 Prometheus

Prometheus 可以通过下载二进制包部署,也可以通过 Docker 方式部署。以下是这两种部署方式的介绍。

二进制部署

为了方便使用,你可以新建一个脚本,并根据需要修改 Prometheus 的下载版本,最后执行脚本即可完成部署。首先,新建脚本:

cd /home
vim install_prometheus.sh
# !!! 粘贴下面的脚本内容 并保存退出
# 授予权限
chmod +x install_prometheus.sh
# 执行脚本
./install_prometheus.sh

脚本内容如下:

version=2.45.3
filename=prometheus-${version}.linux-amd64
mkdir -p /opt/prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v${version}/${filename}.tar.gz
tar xf ${filename}.tar.gz
cp -far ${filename}/*  /opt/prometheus/

# config as a service 
cat <<EOF >/etc/systemd/system/prometheus.service
[Unit]
Description="prometheus"
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target

[Service]
Type=simple

ExecStart=/opt/prometheus/prometheus --config.file=/opt/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/opt/prometheus/data --web.enable-lifecycle --web.enable-remote-write-receiver

Restart=on-failure
SuccessExitStatus=0
LimitNOFILE=65536
StandardOutput=syslog
StandardError=syslog
SyslogIdentifier=prometheus


[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl enable prometheus
systemctl restart prometheus
systemctl status prometheus

随后修改 Prometheus 的配置文件,增加采集 AutoMQ 可观测数据的任务,并<

<think>嗯,用户现在问的是如何在夜莺监控的仪表盘中定义变量。首先,我需要回忆一下夜莺监控的相关文档和常见用法。变量在仪表盘中通常用于动态筛选数据,比如选择不同的主机、服务或者时间范围,这样用户就不用每次都手动修改查询语句了。 用户之前问过关于categraf的input.docker插件获取的指标,现在转向夜莺的仪表盘变量,可能是他们在搭建监控系统,先收集了Docker的指标,现在需要在前端展示时进行动态过滤。所以用户可能已经配置好了数据源,现在需要优化仪表盘的交互性。 接下来,我需要考虑变量定义的具体步骤。夜莺监控基于Grafana,所以变量定义应该和Grafana类似,但可能有自己的术语或界面差异。需要确认夜莺的变量类型有哪些,比如查询变量、自定义变量、时间间隔变量等。 用户可能需要知道如何创建变量,比如在哪里添加变量,如何命名,选择哪种类型,以及如何关联数据源。比如,如果用户想动态选择主机名,可能需要使用查询变量,从Prometheus或其他数据源中获取label_values。或者使用自定义变量让用户手动输入选项。 另外,变量在查询中的引用方式也很重要,比如$hostname这样的格式。可能需要举例说明如何在指标查询中使用变量,以及如何设置变量的默认值或多选功能。 还需要注意变量定义时的常见问题,比如数据源是否正确,查询语句是否有语法错误,变量是否被正确引用等。可能用户会遇到变量不显示数据或者选项为空的情况,这时候需要检查数据源的连接和查询语句的正确性。 最后,用户可能需要一个具体的示例,比如创建一个主机名的变量,或者服务名称的变量,这样他们可以跟着步骤操作。同时,提醒用户变量定义的位置通常在仪表盘设置里,如何进入编辑模式,找到变量配置的部分。 总结一下,回答需要涵盖变量类型、创建步骤、查询示例、引用方法以及常见问题处理,这样用户能全面了解如何在夜莺中定义和使用变量来增强仪表盘的交互性。</think>以下是 **夜莺监控仪表盘变量定义的详细说明**,涵盖变量类型、语法规则及实战示例: --- ### 一、**变量核心作用** - **动态筛选数据**:通过变量控制面板内容(如切换主机、服务、机房等) - **复用仪表盘**:同一仪表盘适配不同监控对象(如开发/生产环境) - **简化查询**:在PromQL或查询语句中引用变量(例如:`$host`) --- ### 二、**变量定义入口** 1. 进入仪表盘 → 点击右上角 **`设置`** → 左侧菜单选择 **`变量`** 2. 点击 **`新增变量`** 按钮 --- ### 三、**变量类型详解** #### 1. **查询型变量**(最常用) - **数据源**:从监控数据中动态提取值(如主机名列表) - **配置示例**: ```yaml 名称:host # 变量引用名,如 $host 标签:选择主机 # 面板显示的名称 类型:查询 数据源:Prometheus # 需与面板数据源一致 刷新方式:On Dashboard Load # 加载仪表盘时更新 查询语句:label_values(up{job="node_exporter"}, instance) # 获取所有存活主机的instance标签值 多选:✅ 开启 # 允许同时选多个值 全选:✅ 开启 # 增加“All”选项 ``` #### 2. **自定义变量** - **场景**:固定选项(如环境类型) - **配置示例**: ```yaml 名称:env 标签:环境 类型:自定义 值列表:dev,test,prod # 用逗号分隔 默认值:prod ``` #### 3. **时间间隔变量** - **场景**:动态调整图表时间粒度 - **配置示例**: ```yaml 名称:interval 标签:粒度 类型:间隔 值列表:10s,30s,1m,5m 默认值:1m ``` --- ### 四、**变量在查询中的引用** #### 1. **PromQL中的引用** ```promql # 单值引用 node_cpu_seconds_total{mode="user", instance="$host"} # 多值引用(自动转换为正则匹配) node_memory_MemFree_bytes{instance=~"$host"} ``` #### 2. **标题/描述中的引用** ```markdown 当前选择主机:[[host]] 环境:[[env]] ``` --- ### 五、**高级技巧** #### 1. **级联变量** - **场景**:先选“机房”,再动态加载该机房的主机 - **配置方法**: - 变量1(机房):`label_values(up{job="node_exporter"}, idc)` - 变量2(主机):`label_values(up{idc="$idc"}, instance)` #### 2. **默认值优化** ```yaml # 使用PromQL返回最新活跃主机 query_result(time() - max_over_time(up{instance=~"$host"}[5m])) ``` #### 3. **隐藏变量** - 勾选 **`隐藏`** 选项 → 变量不在面板显示,但可在查询中使用 --- ### 六、**调试与验证** 1. **预览变量值**: - 变量配置页 → 点击 **`更新`** → 查看“当前值”列表 2. **查询日志检查**: ```bash tail -f /var/log/n9e/access.log | grep 'variable=host' ``` 3. **常见错误处理**: - **无数据**:检查数据源连通性、查询语法、标签是否存在 - **变量不更新**:确认“刷新”策略是否为`On Time Range Change` --- ### 七、**实战示例** #### 目标:创建按主机和指标筛选的CPU监控看板 1. 定义变量: - `host`: `label_values(node_cpu_seconds_total, instance)` - `mode`: `label_values(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}, mode)` 2. 添加图表: ```promql sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$host", mode="$mode"}[1m])) by (instance) ``` --- 通过合理使用变量,可显著提升仪表盘的灵活性和复用性。建议参考官方文档:[夜莺变量配置指南](https://flashcat.cloud/docs/content/flashcat-monitor/nightingale-v4/dashboard/templated-dashboards/)
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