prometheus+grafana监控linux下的zookeeper(四)

prometheus+grafana监控linux下的zookeeper(四)

一、监控inux下的zookeeper安装(9141端口)
下载地址https://github.com/carlpett/zookeeper_exporter
采用的是docker版安装

# docker load -i zookeeper_exporter.tar
# docker run -p 9141:9141--name=zookeeper-exporter -d 镜像id -zookeeper 要监控的zookeeper的ip加端口

访问:http://zookeeper_exporterIP端口

二、监控zookeeper常用promQL
znode节点数量

sum(zk_znode_count{instance=~"$zk"})by(instance) 

watch订阅发布数量

sum(zk_watch_count{instance=~"$zk"})by(instance) 

活跃连接数

sum((zk_num_alive_connections{instance=~"$zk"})) by (instance)   

三、监控效果展示在这里插入图片描述

<think>嗯,用户想要在Linux上部署Prometheus、JMX Exporter和Grafana的详细教程和博客推荐。首先,我需要回顾一下这些工具各自的作用以及它们如何协同工作。Prometheus是一个监控系统,负责采集和存储指标数据;JMX Exporter用于暴露JVM应用的监控指标,尤其是通过JMX;Grafana则是数据可视化工具,用来展示监控数据。 用户提到的是部署教程,所以应该分步骤讲解每个组件的安装和配置。首先,可能需要从JMX Exporter的下载和配置开始。根据引用内容,用户需要下载jmx_exporter的jar包,并且配置相应的配置文件,比如kafka.yml或者zookeeper.yml这样的示例配置。这里要注意的是,引用[1]提到官方不推荐独立进程方式,推荐在应用进程内启动,所以需要指导用户如何将JMX Exporter作为Java Agent运行。 接下来是Prometheus的配置,引用[4]中的job配置示例,需要修改prometheus.yml,添加jmx_exporter的targets,比如具体的IP和端口。用户需要确保Prometheus能够正确抓取这些目标的数据。 然后是Grafana的配置,需要导入现有的dashboard,可能引用中提到的jmx_exporter dashboard,比如4701或者8563这样的模板ID。这部分需要指导用户如何在Grafana中添加数据源,并导入仪表盘。 用户还询问了最佳实践和博客推荐,所以需要提供可靠的资源链接,比如Prometheus和JMX Exporter的官方文档,以及一些社区推荐的博客。引用中的github链接[^2]和[^3]可以作为示例配置的参考,可以推荐用户查看这些资源。 可能还需要考虑常见问题,比如端口冲突、配置文件语法错误,或者Prometheus无法抓取数据的情况。这时候需要给出排查步骤,比如检查端口是否开放,配置文件是否正确,以及Prometheus的日志信息。 另外,用户可能对如何监控不同的Java应用感兴趣,比如Kafka或Zookeeper,这时候需要说明如何针对不同的应用调整JMX Exporter的配置,并设置对应的标签,如引用[4]中的java_app标签。 最后,确保整个流程的连贯性,从下载配置到启动服务,再到数据可视化的每一步都清晰明了,避免用户遗漏关键步骤。同时,强调最佳实践,比如避免独立进程,使用进程内agent,以及定期更新配置和监控项。</think>### 一、部署流程详解 #### 1. JMX Exporter配置 **核心作用**:通过Java Agent模式暴露JVM指标(官方推荐方式[^1])。 **步骤**: 1. 下载`jmx_prometheus_javaagent-0.18.0.jar`至`/opt/jmx_exporter`目录 2. 创建配置文件`config.yml`(示例参考[GitHub示例库]) ```yaml rules: - pattern: ".*" ``` 3. 启动Java应用时添加参数: ```bash java -javaagent:/opt/jmx_exporter/jmx_prometheus_javaagent-0.18.0.jar=9100:/opt/jmx_exporter/config.yml -jar your_app.jar ``` #### 2. Prometheus集成 **关键配置**:在`prometheus.yml`中添加抓取目标[^4] ```yaml scrape_configs: - job_name: 'jmx_monitor' static_configs: - targets: ['192.168.1.100:9100'] # JMX Exporter暴露端口 metrics_path: /metrics scheme: http ``` #### 3. Grafana可视化 **最佳实践**: 1. 添加Prometheus数据源(地址:`http://prometheus-server:9090`) 2. 导入官方仪表盘模板: - JVM监控模板ID:`8563` - Kafka专用模板ID:`18215` 3. 配置告警规则(如堆内存>80%触发预警) ### 二、优质资源推荐 1. **官方文档** - [JMX Exporter GitHub] - [Prometheus监控JVM指南](https://prometheus.io/docs/guides/jmx/) 2. **中文教程** - [《Java应用监控全链路实践》](https://cloud.tencent.com/developer/article/1836210) - [《Kafka+JMX Exporter监控实战》](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42578481/article/details/129611876) 3. **视频教程** - B站:[Prometheus全栈监控实战](https://www.bilibili.com/video/BV1Y4411L7uH) ### 三、常见问题解决 | 问题现象 | 排查步骤 | |---------|---------| | Prometheus无法获取数据 | 1. 检查防火墙规则<br>2. 验证`curl http://IP:PORT/metrics`是否返回数据 | | Grafana图表无数据显示 | 1. 检查数据源连通性<br>2. 确认时间范围设置正确 | | JVM指标不全 | 1. 检查JMX Exporter配置文件规则<br>2. 确认Java版本兼容性 | ### 、进阶优化建议 1. **安全加固**: - 通过Nginx反向代理添加Basic认证 - 配置TLS加密传输(参考`jmx_exporter_httpserver`模式) 2. **高可用部署**: - Prometheus集群联邦架构 - Grafana配置多个数据源实现灾备
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