一文详解Docker容器监控神器：cAdvisor、node exporter、prometheus

Lion 莱恩呀

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分类专栏：云原生文章标签： docker 云原生 prometheus 容器 cAdvisor 运维监控

于 2023-03-13 10:45:19 首次发布

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docker容器监控

一、前言
二、cAdvisor
三、Node Exporter
- 3.1、安装Node Exporter
- 3.2、指标
四、Prometheus
五、grafana
总结

一、前言

Docker容器监控在云原生时代对于确保容器化应用的稳定、高效和安全运行具有不可或缺的重要性。有效的监控体系可以提升应用的可靠性和性能，保障业务的持续稳定运行。

本文将深入探讨在云原生时代中，如何利用cAdvisor、node exporter和Prometheus这三个关键工具来实现Docker容器监控。文章将分别对这三个工具进行详细介绍，包括其功能、安装配置、监控指标以及与其他工具的集成。

prometheus：

二、cAdvisor

cAdvisor（容器监控器，Container Advisor）是由Google开发的开源项目，旨在提供对Docker容器的资源使用情况、性能指标和运行状态的实时监控。cAdvisor可自动发现运行中的容器，并收集有关CPU、内存、文件系统以及网络等方面的性能数据，还可以提供历史数据和容器之间的比较。它以轻量级的方式运行在Docker容器中，并能够与容器的生命周期自动同步，在容器启动和停止时自动创建和清理监控数据。cAdvisor为容器化环境提供了全面的监控和性能分析能力，有助于及时发现容器内部的问题、异常行为或者性能瓶颈。

cAdvisor让容器用户了解容器的资源使用情况和性能特征。用于收集、聚合、处理和导出有关正在运行的容器的信息。它为每个容器保存资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用直方图和网络统计信息。

简而言之：对容器进行实时监控和性能数据采集，包括CPU、内存、网络、文件系统等资源的使用情况。

2.1、安装cAdvisor

下载二进制文件：

wget  https://github.com/google/cadvisor/releases/download/v0.46.0/cadvisor-v0.46.0-linux-amd64

编写Dockerfile构建容器（Dockerfile）。

# ubuntu作为基础镜像
FROM ubuntu:latest
LABEL cadvisor 0.46.0
# 将下载的二进制文件复制到容器里
COPY ./cadvisor-v0.46.0-linux-amd64 /usr/bin/cadvisor
# 赋予权限
RUN chmod +x /usr/bin/cadvisor
# 指定程序入口，这里使用ENTERYPOINT而不使用CMD的原因是cadvisor启动时有很多的启动参数，
# 使用CMD会需要指定太多参数，不够简洁。
ENTRYPOINT ["/usr/bin/cadvisor"]

构建镜像。
```
docker build -t cadvisor:0.46.0 .
```

运行容器。

docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--userns=host \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
cadvisor:0.46.0

web访问监控图标。
```
http://localhost:8080
```

2.2、使用Prometheus监控cAdvisor

cAdvisor将容器和硬件统计数据公开为Prometheus开箱即用的指标。默认情况下，这些指标在http端点的/metrics路径下。例如：http://192.168.0.106:8080/metrics。可以通过设置-prometheus_endpoint和-disable_metrics或-enable_metrics命令行标志来自定义此端点：

-disable_metrics：要禁用的指标的逗号分隔列表。选项包括：
accelerator,advtcp,app,cpu,cpuLoad,cpu_topology,cpuset,disk,diskIO,hugetlb,memory,memory_numa,network,oom_event,percpu,perf_event,process,referenced_memory,resctrl,sched,tcp,udp。默认值：
advtcp,cpu_topology,cpuset,hugetlb,memory_numa,process,referenced_memory,resctrl,sched,tcp,udp。
-enable_metrics：要启用的指标的逗号分隔列表，如果设置则覆盖-disable_metrics选项。选项包括：
accelerator,advtcp,app,cpu,cpuLoad,cpu_topology,cpuset,disk,diskIO,hugetlb,memory,memory_numa,network,oom_event,percpu,perf_event,process,referenced_memory,resctrl,sched,tcp,udp。
-prometheus_endpoint：暴露普罗米修斯指标的端点（默认为“/metrics”）。

示例：

docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--userns=host \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
cadvisor:0.46.0 -disable_metrics cpu,cpuLoad

2.3、cAdvisor暴露的Prometheus指标

容器指标：

文档。
指标：

硬件指标：

文档。
指标：

三、Node Exporter

Node Exporter 是prometheus官方提供的agent，项目被托管在prometheus的账号之下。用于收集主机的硬件和操作系统指标。

3.1、安装Node Exporter

启动容器，默认端口为9100

# 安装Node Exporter 来收集硬件信息
docker run -d \
--net="host" \
--pid="host" \
--userns="host" \
-v "/:/host:ro,rslave" \
--name node_exporter \
quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
--path.rootfs=/host

访问http端点，查看指标
```
http://192.168.0.106:9100/metrics
```

–collector. 启用指标，–no-collector. 禁用指标，–collector.disable-defaults 禁用所有默认启用的指标。例如：

docker run -d \
--net="host" \
--pid="host" \
--userns="host" \
-v "/:/host:ro,rslave" \
--name node_exporter \
quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
--path.rootfs=/host \
--collector.disable-defaults \
--collector.arp --collector.bcache

3.2、指标

默认启用指标：

文档
指标：

默认禁用指标：

文档
禁用指标的原因：高基数；运行时长超过Prometheus scrap_interval或scrap_timeout设置的时长；对主机资源消耗巨大。因此，启用默认禁用指标需慎重，按需启用。
指标：

四、Prometheus

一个开源的监控和报警系统，通过定时收集采集端的数据，经过计算存入到时序数据库。通过PromQL对时序数据库中的指标进行计算，从而分析出系统的状态。通过定时评估指定的基于PromQL的表达式从而实现警告的触发。
在这里插入图片描述

4.1、安装

（1）配置文件（promethus.yml），配置的编写可以参考官网的说明。

global:
	# 每20s获取一次数据指标
	scrape_interval: 20s
	# 获取数据超时时长 10s
	scrape_timeout: 10s
	# 规则评估评率，即计算指标是否有触发规则的计算频率
	evaluation_interval: 20s
# 规则文件，从所有匹配的文件中读取规则和警报
rule_files:
	- "alertRule.yml"
	- "recordRule.yml"
# 采集配置列表
scrape_configs:
- job_name: 'cadvisor'
	static_configs:
	- targets:
		- 192.168.0.106:8080
- job_name: 'node'
	static_configs:
	- targets:
		- 192.168.0.106:9100
		- 192.168.0.142:9100
		- 192.168.0.143:9100
- job_name: 'prometheus'
	static_configs:
	- targets:
		- 192.168.0.106:9090
# 报警管理
alerting:
	alertmanagers:
	- static_configs:
 		- targets: ['192.168.20.106:9093']

（2）启动容器。

docker run -itd --name prometheus -p 9090:9090 \
-v /opt/prometheus:/etc/prometheus \
prom/prometheus --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml

（3）访问端点：http://192.168.0.106:9090
（4）指标类型：

Counter：计数器，只增不减，用于描述某个指标的累计状态。比如cpu总使用时长：node_cpu_seconds_total
Gauge：可增可减的计量器，用于描述某个指标的当前状态，比如空闲内存空间：node_memory_MemFree_bytes

（5）5分钟CPU使用率表达式，1 - 5分钟内增量空闲CPU/5分钟内增量总CPU ，按instance分组。由于node_cpu_seconds_total指标是一个counter类型，所以该指标是一直累计CPU使用量，因此需要以增量来获取CPU的量。表达式如下：

100- sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)/sum(increase(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) * 100

（6） 机器平均负载，node_load1 1分钟平均负载，node_load5 5分钟平均负载，node_load15 15分钟平均负载。

node_load1
node_load5
node_load15

（7）内存使用率，node_memory_MemTotal_bytes 总内存，node_memory_MemFree_bytes 空闲内存，node_memory_Buffers_bytes 缓冲缓存，node_memory_Cached_bytes 页面缓存。公式：总内存 -（空闲内存 + 缓冲缓存 + 页面缓存））/ 总内存 * 100。

(node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes ))/node_memory_MemTotal_bytes * 100

（8） 磁盘空间使用率，node_filesystem_avail_bytes 可用字节数，node_filesystem_size_bytes 总字节数。

node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} * 100

4.2、规则配置

（1）规则检查：

promtool check rules /path/to/example.rules.yml

（2）记录规则：

roups:
- name: RecordCpu
	rules:
	- record: Cpu15mRate
		expr: 100- sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[15m])) by (instance)/sum(increase(node_cpu_seconds_total[15m])) by (instance) * 100
		labels:
 			CpuRate: 15

（3）报警规则：

groups:
# 组名
- name: node_health
	# 规则
	rules:
 	# 报警名称
	- alert: InstanceDown
 		# 基于PromQL的条件表达式
 		expr: up == 0
 		# 评估等待时间，表示，触发条件表达式后，等待一段时间发送报警信息
 		for: 1m
 		# 自定义label 标签
 		labels:
  			NodeHealth: false
 		# 附加信息，比如详细的描述报警情况
 		annotations:
  			# 摘要
  			summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"
  			# 详情  
  			description: " {{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 1 minutes "
- name: node_resource
	rules:
	- alert: Cpu5mRate
 	expr: 100- sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)/sum(increase(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) * 100 > 2
 	labels:
  		CpuRate: hight
 	annotations:
  		# 摘要
  		summary: "Instance {{ $labels.instance }} 5分钟CPU使用率过高"
  		# 详情
  		description: " {{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} 5分钟CPU使用率过高 "
- alert: NodeLoad15
 expr: node_load15 > 0.8
 labels:
  NodeLoad15: hight
 annotations:
  # 摘要
  summary: "Instance {{ $labels.instance }} 15分钟平均负载过高请留意"
  # 详情
  description: " {{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} 15分钟平均负载过高 "
- alert: MemRate
 expr: (node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes ))/node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 20
 	labels:
  	NodeMemRate: hight
 	annotations:
	  # 摘要
	  summary: "机器内存使用率过高"
	  # 详情
	  description: "机器内存使用率超过20%，请留意"
- alert: DiskRate
 	expr: node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} * 100 > 80
 	labels:
  		DiskRate: hight
 	annotations:
	  # 摘要
	  summary: "机器磁盘使用率过高"
	  # 详情
	  description: "机器磁盘使用率超过80%，请留意"

（4）配置文件中指定规则文件：

rule_files:
	- "alertRule.yml"
	- "recordRule.yml"

4.3、报警管理器

报警管理器负责接收prometheus产生的报警，对报警消息进行管理。
例如：

去重：对同时触发的多个相同的警报去重。
分组：同一个组的所有警报信息将被合并为一个警报通知，避免一次性接收大量的警告通知。
路由：可根据情况配置路由，通知不同角色的运维人员。
抑制：当某一个警告发出后，可以停止重复发送由此警告引发的其他警告。
静默：被静默的标签将不会进行警告通知。

（1）启动报警管理器。

docker run --name alertmanager -d -p 9093:9093 quay.io/prometheus/alertmanager

（2）添加配置到prometheus 配置文件。

# 报警管理
alerting:
	alertmanagers:
		- static_configs:
 		- targets: ['192.168.0.106:9093']

（3）访问http://192.168.0.106:9093可查看报警信息。

五、grafana

一个开源的监控系统Web UI ，支持多种数据源。支持自定义看板，以及采用官方现有数据看板。

源码地址
官网
安装使用，默认用户名：admin 默认密码：admin。

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana -v /var/lib/grafana grafana/grafana-enterprise

几个现有的grafana 模板：

1860 、9276、193、11600

去官网挑选模板：

总结

cAdvisor、node exporter和Prometheus是在云原生环境中非常常用的监控工具，它们各自有着独特的功能和优势，结合使用可以构建强大、全面的监控系统。

cAdvisor：

优势：cAdvisor提供了对Docker容器的详细监控，包括CPU使用率、内存使用情况、网络流量、文件系统使用情况等，能够准确地监控容器的资源利用情况和性能指标。
限制：cAdvisor在大规模集群中监控能力受到限制，对于复杂的监控需求不够灵活。

node exporter：

优势：node exporter能够监控物理机或虚拟机的资源使用情况，包括CPU、内存、磁盘、网络等，为Prometheus提供了丰富的主机级监控指标。
限制：node exporter主要面向物理机和虚拟机，对于容器化环境的监控支持相对较弱。

Prometheus：

优势：Prometheus是一款强大的开源监控系统，具有多维数据模型、灵活的查询语言和强大的数据可视化能力，能够实时监控和调查大规模云原生环境中的监控数据。
限制：在极端大规模和高并发场景下，Prometheus会遇到一些性能问题。

求关注