prometheus中通过node-exporter中的--collector.textfile.directory这一选项参数自定义监控指标

文章介绍了如何使用NodeExporter的textfile收集器监控MongoDB的日志文件大小。通过设置--collector.textfile.directory参数,NodeExporter可以从指定目录读取文本文件中的指标,并将其暴露给Prometheus。Prometheus和Grafana结合使用,可以实现数据的监控和可视化。文章还提到了创建系统服务来启动和配置NodeExporter,并展示了如何创建和更新disk.prom文件以添加自定义监控指标。

简述node-exporter中该选项参数的作用。

--collector.textfile.directory 是 Node Exporter 的一个命令行选项,用于指定从 textfile 收集器中收集数据的目录。

Node Exporter 会通过各种方式收集主机的度量值,并将这些度量值暴露给 Prometheus。其中之一是 textfile 收集器,它允许您从文本文件中收集指标。这些文本文件通常由其他程序生成,并以固定格式存储在指定的目录中。

使用 --collector.textfile.directory 选项,您可以告诉 Node Exporter 去哪个目录下查找这些文本文件。当 Node Exporter 拉取度量值时,它会扫描该目录下所有符合规则的文件,并将它们解析为度量样本,然后传递给 Prometheus Server。

例如,您可以执行以下命令来启动 Node Exporter 并指定 textfile 目录:

node_exporter --collector.textfile.directory /path/to/textfile/directory

需要注意的是,textfile 收集器并不会自动监控目录中的新文件。相反,它会根据时间表(如 cron 作业)或其他外部机制启动更新。因此,为了确保及时更新数据,请确保您的文本生成进程能够按照预期地更新文本文件。

使用场景

遇到一个需求,需要监控mongoDB中的log日志文件大小,在日志文件过大时需要进行自动报警。

使用流程

1. 环境配置

需要在linux服务器中下载安装prometheus、node-exporter和grafana。

Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具,可以收集和处理时间序列数据,并提供查询语言、图形化界面和告警功能。它支持多种数据模型,包括度量值、日志文件和事件等。

Node Exporter是一个Prometheus的客户端,用于监测服务器资源使用情况,例如CPU、内存、磁盘和网络等指标。它能够以Prometheus格式公开指标,并将它们暴露给Prometheus服务器采集。
(由于node-exporter需要监测服务器资源的使用情况,所以不推荐使用docker安装。并且下文中所提到的node-exporter也是直接安装在服务器上的)

Grafana是一个开源的数据可视化和分析平台,支持多种数据源,其中包括Prometheus。它提供了强大的查询和可视化功能,可以创建漂亮的交互式仪表板、图表和报表。Grafana与Prometheus集成得非常紧密,可以轻松地创建仪表板并展示Prometheus

<think>好的,用户现在想配置Prometheustextfile collector监控文件,并在文件被修改时触发告警。我需要仔细分析他的需求,并参考之前的对话和提供的引用信息,确保回答准确。 首先,用户的上次问题已经详细讲解了如何设置textfile collector的文件格式、生成脚本以及验证步骤,现在他需要进步的告警配置。根据引用[2],textfile collector是通过node_exporter来收集.prom文件的,所以Prometheus本身并不直接监控文件修改,而是需要借助其他工具来检测文件变化,然后生成对应的指标。 用户提到“文件修改时触发告警”,这意味着需要两个步骤:1)检测文件是否被修改,生成对应的指标;2)在Prometheus中设置告警规则基于该指标触发告警。 首先,如何检测文件修改?可能需要个脚本或工具来监控文件的修改时间或内容变化,并将结果写入textfile collector指标文件中。例如,可以使用inotifywait来监控文件变化,当检测到修改事件时,更新指标文件的时间戳或版本号。引用[1]中的示例脚本可能提供了类似的方法,比如生成动态内容并原子替换文件。 然后,生成对应的指标,比如个gauge类型的指标,记录文件的最后修改时间或者版本。这样,当文件被修改时,这个指标的值会变化,Prometheus可以通过比较当前时间和最后修改时间来触发告警。 接下来,配置Prometheus的告警规则。需要定义个alert,当文件最后修改时间超过定时间阈值时触发,或者当版本号变化时触发。但通常,直接使用修改时间更直接,比如当前时间减去最后修改时间超过某个值,说明文件长时间未更新,可能有问题。但用户的需求是文件被修改时触发,可能需要另个方式,比如检测指标值的突然变化。不过Prometheus的Alertmanager更擅长检测持续的状态,而不是瞬时事件,可能需要结合rate函数或者changes函数。 另外,需要考虑指标的正确生成。比如,每次文件修改时,脚本更新指标的值,比如file_modification_timestamp,记录修改时间的Unix时间戳。然后告警规则可以检测这个时间戳是否在最近段时间内有变化,或者当前时间与时间戳的差异是否过大,视具体需求而定。 可能用户的需求是当文件被修改时立即触发告警,这需要实时性较高的检测。使用inotifywait这样的工具可以实时监控文件变化,并立即更新指标。然后Prometheus定期抓取该指标,Alertmanager根据规则触发告警。 还需要考虑时间同步问题,确保Prometheus服务器和监控节点的时间致,否则时间戳比较会不准确。 另外,引用[3]提到textfile collector用于自定义监控指标,所以用户需要的是自定义指标来反映文件状态的变化。结合之前的回答中的示例脚本,用户需要编写监控文件修改的脚本,生成对应的指标,并集成到textfile collector中。 可能的步骤总结: 1. 使用inotifywait监控目标文件的变化,触发脚本执行。 2. 脚本生成包含文件最后修改时间或版本号的指标文件。 3. 配置Prometheus抓取该指标。 4. 设置告警规则,当检测到文件修改时触发告警。 在告警规则中,可能需要使用timestamp()函数获取指标的时间戳,或者直接使用指标的值(如时间戳)进行计算。例如,定义个告警规则,当文件最后修改时间在最近段时间内发生变化时触发。 同时,要确保指标的HELP和TYPE正确,符合Prometheus的格式要求,避免因为格式错误导致指标无法被收集。 用户可能需要具体的脚本示例和告警规则配置,因此在回答中需要提供详细的代码片段和配置示例,参考之前提供的Python和Shell脚本,并加入文件监控的部分。 此外,权限问题也需要考虑,确保监控脚本有权限读取目标文件,并且生成的.prom文件位于正确的目录,权限正确,如引用[2]中提到的--collector.textfile.directory参数设置的路径。 最后,验证部分需要指导用户如何测试配置是否生效,比如手动修改文件,查看指标是否更新,触发告警等。</think>根据您的要求,以下是配置Prometheus通过textfile collector监控文件修改并触发告警的完整方案: --- ### 、文件修改监控配置 #### 1. 创建文件监控脚本 使用`inotifywait`实时监控文件变化并生成指标: ```bash #!/bin/bash # 监控目标文件路径 TARGET_FILE="/data/config/app.conf" # 指标输出路径 OUTPUT_FILE="/var/lib/node_exporter/custom_file_monitor.prom" # 初始化指标文件 echo "# HELP file_last_modified 文件最后修改时间 # TYPE file_last_modified gauge" > $OUTPUT_FILE inotifywait -qm -e modify "$TARGET_FILE" | while read -r event; do timestamp=$(date +%s) # 原子写入操作 echo "file_last_modified{file=\"$TARGET_FILE\"} $timestamp" > "${OUTPUT_FILE}.tmp" mv "${OUTPUT_FILE}.tmp" "$OUTPUT_FILE" logger "检测到文件修改: $TARGET_FILE at $timestamp" done ``` #### 2. 设置systemd服务 创建`/etc/systemd/system/file-monitor.service`: ```ini [Unit] Description=File modification monitor service [Service] ExecStart=/opt/scripts/file_monitor.sh Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target ``` 启动服务: ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable --now file-monitor ``` --- ### 二、Prometheus告警规则配置 #### 1. 创建告警规则文件 在Prometheus配置目录创建`/etc/prometheus/rules/file_monitor.yml`: ```yaml groups: - name: file-monitoring rules: - alert: FileModifiedAlert expr: | time() - file_last_modified{job="node"} > 300 # 5分钟内未更新触发 OR changes(file_last_modified{job="node"}[5m]) > 0 # 检测最近5分钟变化 for: 1m labels: severity: warning annotations: summary: "文件发生修改: {{ $labels.file }}" description: "检测到 {{ $labels.file }} 在 {{ $value | humanizeTimestamp }} 被修改" ``` #### 2. 修改Prometheus主配置 ```yaml rule_files: - "/etc/prometheus/rules/file_monitor.yml" scrape_configs: - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['node-exporter:9100'] ``` --- ### 三、验证与调试 #### 1. 指标验证命令 ```bash # 检查指标生成 curl http://node-exporter:9100/metrics | grep file_last_modified # 强制触发文件修改测试 touch /data/config/app.conf ``` #### 2. Alertmanager配置示例 ```yaml route: receiver: 'slack-notifications' receivers: - name: 'slack-notifications' slack_configs: - channel: '#alerts' send_resolved: true title: '{{ .CommonLabels.alertname }}' text: '{{ .CommonAnnotations.description }}' ``` --- ### 四、高级优化方案 1. **多文件监控**: ```bash # 监控目录下所有.conf文件 inotifywait -qm -e modify --format '%w' /data/config/*.conf ``` 2. **指标元数据增强**: ```text # HELP file_modified_count 文件修改次数统计 # TYPE file_modified_count counter file_modified_count{file="/data/config/app.conf"} 7 ``` 3. **版本哈希校验**: ```python # 在监控脚本中添加 import hashlib file_hash = hashlib.md5(open(TARGET_FILE,'rb').read()).hexdigest() f.write(f'file_hash{{file="{TARGET_FILE}"}} {file_hash}\n') ``` ---
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