grafana 使用常见问题

一、点击 panel 没有反应,没有出现 edit 选项。

方法一

将鼠标放在 panel 的任意位置,然后键盘输入 "e",然后再次点击 title,即可出现选项框。

方法二

F12 查看当前 panel id,然后在浏览器 url 地址上拼接 &editPanel=xxx 即可

### Prometheus 和 Grafana 使用指南 #### 安装与配置 Prometheus 是一个开源的时间序列数据库,主要用于监控和报警功能。Grafana 则是一个强大的可视化工具,能够通过插件支持多种数据源,包括 Prometheus。 要安装 Prometheus 和 Grafana,可以通过官方文档或者包管理器完成。对于 Prometheus 的配置文件 `prometheus.yml`,需要定义抓取目标和服务发现机制[^2]: ```yaml global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] ``` 此配置表示每 15 秒从本地运行的 Prometheus 实例中抓取指标数据。 #### 配置全链路压测环境 为了实现全链路压测,通常会涉及多个服务节点的数据采集。可以在 `prometheus.yml` 文件中增加更多的抓取任务,例如针对应用服务器、数据库和其他微服务组件的性能指标收集。 #### 数据查询与分析 PromQL (Prometheus Query Language) 提供了一种灵活的方式来查询存储在 Prometheus 中的时间序列数据。一些常见的 PromQL 表达式如下所示[^2]: - 获取某个特定时间范围内的平均 CPU 使用率: ```promql avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) ``` - 统计 HTTP 请求的成功比例: ```promql sum(rate(http_requests_total{status=~"2.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) ``` 以上表达式可以帮助快速定位系统的瓶颈所在,并提供实时反馈给运维人员或开发团队。 #### 可视化展示 一旦 Prometheus 开始记录数据,就可以利用 Grafana 创建动态仪表板来进行数据分析和呈现。创建一个新的数据源并指向 Prometheus API 地址之后,在 Dashboard 编辑界面输入相应的 PromQL 查询语句即可生成图表[^1]。 例如,如果想查看过去一小时内各实例的内存利用率变化趋势图,则可以设置如下选项卡参数[^1]: - **Title**: Memory Usage Over Time - **Query**: `(node_memory_Active_bytes - node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100` 最后保存该面板作为自定义模板的一部分以便后续重复使用[^1]。 #### 最佳实践建议 - 确保所有被监测的服务都暴露了标准的 metrics endpoint。 - 对于大规模部署场景考虑采用远程写入方式减少单机压力。 - 建立完善的告警规则体系及时响应异常情况发生。 - 不断优化现有 dashboard 结构使其更贴近实际业务需求。
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