Prometheus 全方位监控实战（一）：Prometheus、Grafana 安装

m0_63859848

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m0_63859848 · 2026-05-19 20:31:26 发布

内容概览

模块	核心内容
01 Prometheus架构	核心组件、架构图解、与Zabbix对比
02 环境部署	二进制部署、WebUI访问
03 监控Linux主机	node-exporter部署、Prometheus配置、热加载
04 PromQL语句	数据类型、操作符、常用函数
05 Grafana展示	安装配置、数据源添加、Dashboard导入
06 监控中间件	Windows、Docker(cAdvisor)、MySQL
07 监控流程	标准化监控步骤

一、Prometheus概述

1.1 什么是Prometheus？

Prometheus是一款开源的监控系统，可以监控主流的中间件、操作系统、硬件设备、网络设备等。

对比项	Zabbix	Prometheus
强项	传统基础设施监控	容器、微服务监控
数据模型	关系型数据库	时序数据库
发现机制	手动配置/自动注册	服务发现（K8s/Consul）
查询语言	较简单	PromQL（功能强大）

1.2 Prometheus架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         Prometheus 架构                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                  │
│  ┌─────────────┐      ┌─────────────┐      ┌─────────────┐      │
│  │   Grafana   │◄────►│  Prometheus │◄────►│ Alertmanager│      │
│  │  (可视化)   │      │   Server    │      │   (告警)    │      │
│  └─────────────┘      └──────┬──────┘      └─────────────┘      │
│                              │                                   │
│              ┌───────────────┼───────────────┐                   │
│              │ pull          │ pull          │ push              │
│              ▼               ▼               ▼                   │
│        ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌─────────────┐          │
│        │exporter  │    │exporter  │    │Pushgateway  │          │
│        │(Linux)   │    │(MySQL)   │    │(自定义监控) │          │
│        └──────────┘    └──────────┘    └─────────────┘          │
│                                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

1.3 核心组件作用

组件	作用
Prometheus Server	采集目标数据、存储时序数据、提供WebUI查询接口
Exporters	被监控端，暴露metrics指标
Grafana	将Prometheus作为数据源，提供Dashboard可视化展示
Pushgateway	支持短期临时任务推送监控数据
Alertmanager	告警功能，支持钉钉、企业微信、邮箱等

官网：https://prometheus.io/

GitHub：https://github.com/prometheus/prometheus

二、Prometheus环境部署

2.1 环境准备

主机	IP	配置	操作系统	角色
prometheus-server31	10.0.0.31	1C2G+	Ubuntu 22.04	Prometheus Server + Grafana
node-exporter41	10.0.0.41	1C1G	Ubuntu 22.04	被监控端（Linux）
node-exporter42	10.0.0.42	1C1G	Ubuntu 22.04	被监控端（Linux）
node-exporter43	10.0.0.43	1C1G	Ubuntu 22.04	被监控端（Linux）

2.2 二进制部署Prometheus

# 1. 下载软件包
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v3.5.3/prometheus-3.5.3.linux-amd64.tar.gz

# 2. 解压到指定目录
tar xf prometheus-3.5.3.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/

# 3. 运行Prometheus
cd /usr/local/prometheus-3.5.3.linux-amd64/
./prometheus

# 4. 访问WebUI
http://10.0.0.31:9090/

# 5. 卸载（直接删除目录）
rm -rf /usr/local/prometheus-3.5.3.linux-amd64/

三、Prometheus监控Linux主机

3.1 node-exporter部署

什么是node-exporter？

node-exporter是Prometheus官方开源的一款用来暴露Linux系统指标的组件，包括CPU、内存、磁盘、网络、文件系统、负载等。

# 1. 下载软件包
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.11.1/node_exporter-1.11.1.linux-amd64.tar.gz

# 2. 解压
tar xf node_exporter-1.10.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/

# 3. 运行node-exporter
cd /usr/local/node_exporter-1.10.2.linux-amd64/
./node_exporter

# 4. 验证metrics接口
curl -s http://10.0.0.41:9100/metrics | wc -l
# 输出：1116（表示有1116个监控指标）

# 5. 卸载
rm -rf /usr/local/node_exporter-1.10.2.linux-amd64/

3.2 node-exporter

3.3 Prometheus配置监控

# 1. 在被监控端安装node-exporter（42、43同理）
# 2. 修改Prometheus配置文件
vim /oldboyedu/softwares/prometheus-2.53.4.linux-amd64/prometheus.yml

global:
  # 每间隔3秒进行数据采集，若不指定则默认为1分钟
  scrape_interval: 3s

scrape_configs:
  # 指定job任务的名称，可以自定义
  - job_name: "oldboyedu-node-exporter"
    # 访问被监控的路径
    metrics_path: "/metrics"
    # 访问被监控的协议
    scheme: "http"
    # 指定被监控端的后端地址
    static_configs:
      - targets: ["10.0.0.41:9100", "10.0.0.42:9100", "10.0.0.43:9100"]

# 3. 热加载配置文件（无需重启服务）
curl -X POST 10.0.0.31:9090/-/reload

# 4. 验证配置生效
http://10.0.0.31:9090/targets?search=

# 5. 测试查询指标
# 在Prometheus WebUI的Graph页面执行
node_cpu_seconds_total

四、PromQL语句

4.1 Prometheus数据类型

类型	说明	示例	常用场景
gauge	当前值，所见即所得	`node_boot_time_seconds`	CPU使用率、内存使用率
counter	单调递增计数器	`prometheus_http_requests_total`	请求总数、错误总数
histogram	直方图样本观测	`prometheus_http_request_duration_seconds_bucket`	请求延迟分布、分位值
summary	预计算的分位值	`go_gc_duration_seconds`	预聚合的延迟统计

数据类型详解

1. gauge（仪表盘）

# 查询节点启动时间（当前值）
node_boot_time_seconds

# 查询Go版本信息（标签更有意义）
go_info

2. counter（计数器）

# 查询QPS（每秒请求数）
rate(prometheus_http_requests_total[1m])

# 查询增量（1分钟内的请求增量）
increase(prometheus_http_requests_total[1m])

# 查询平均访问时间
prometheus_http_request_duration_seconds_sum / prometheus_http_request_duration_seconds_count

3. histogram（直方图）- 分位值查询

# 查询HTTP请求延迟的95分位值
histogram_quantile(0.95, sum(rate(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket[1m])) by (le))

# 查询特定API的延迟分布
histogram_quantile(0.95, sum(rate(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/api/v1/query"}[5m])) by (le))

为什么需要分位值？

平均值会掩盖短时故障。例如：5分钟故障在24小时平均后可能被忽略，而分位值能及时发现短时异常。

4.2 PromQL操作符

# 1. 精确匹配
node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.42:9100", cpu="1"}

# 2. 正则匹配（=~）
node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.42:9100", cpu="1", mode=~"i.*"}

# 3. 取反操作（!=, !~）
node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.42:9100", cpu!="1", mode=~"i.*"}

# 4. 算数运算
100 / 5
10 + 20

4.3 常用函数

# 1. 计算CPU使用率（压力测试演示）
# 在42节点执行压力测试
apt -y install stress
stress --cpu 8 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 20m

# CPU使用率计算公式
(1 - sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance) 
  / sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)) * 100

# 2. 计算节点运行时间（分钟）
(time() - node_boot_time_seconds) / 60

参考链接：

操作符：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/operators/
函数：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/

4.4 Prometheus WebUI痛点

痛点	说明
临时性	查询数据是临时的，关闭页面后不保存
学习成本高	需要学习PromQL语法，对新手不友好

解决方案：使用Grafana进行可视化展示

五、Grafana图形化展示

5.1 Grafana安装

# 1. 安装依赖包
apt-get install -y adduser libfontconfig1 musl

# 2. 下载Grafana
wget https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise_9.5.21_amd64.deb

# 3. 安装
dpkg -i grafana-enterprise_9.5.21_amd64.deb

# 4. 启动Grafana
systemctl enable --now grafana-server

# 5. 验证端口
ss -ntl | grep 3000

# 6. 访问WebUI
http://10.0.0.31:3000/
# 默认用户名/密码：admin/admin

5.2 配置Prometheus数据源

1. 登录Grafana（首次登录需修改密码，可跳过）
2. 点击左侧菜单"Configuration" → "Data Sources"
3. 点击"Add data source" → 选择"Prometheus"
4. 配置URL：http://10.0.0.31:9090
5. 点击"Save & Test"

5.3 导入Dashboard模板，监控linux主机

1. 点击左侧菜单"+" → "Import"
2. 输入Dashboard ID（如：1860）
3. 点击"Load"
4. 选择Prometheus数据源
5. 点击"Import"

常用Dashboard模板ID

监控对象	Dashboard ID
Linux节点（Node Exporter）	1860
Windows主机	23847、14694、20763
Docker容器（cAdvisor）	10619
MySQL	14057、17320

模板查询站点：https://grafana.com/grafana/dashboards

六、Prometheus监控主流中间件

6.1 监控Windows主机

# 1. 下载windows_exporter
# 下载地址：https://github.com/prometheus-community/windows_exporter/releases/download/v0.31.5/windows_exporter-0.31.5-amd64.exe

# 2. 在Windows主机运行（cmd窗口）
windows_exporter-0.31.3-amd64.exe

# 3. 验证metrics
http://10.0.0.1:9182/metrics

# 4. Prometheus配置
vim prometheus.yml

- job_name: "oldboyedu-windows-exporter"
  static_configs:
    - targets: ["10.0.0.1:9182"]

# 5. 热加载
curl -X POST 10.0.0.31:9090/-/reload

好用的模版ID

23847	
14694
20763

6.2 监控Docker容器（cAdvisor）

cAdvisor：Google开源的工具，用于监控容器资源使用情况。

# 参考链接
https://github.com/google/cadvisor

# 1. 导入cAdvisor镜像
wget http://192.168.16.253/Resources/Prometheus/images/cAdvisor/oldboyedu-cadvisor-v0.52.1.tar.gz
docker load -i oldboyedu-cadvisor-v0.52.1.tar.gz

# 2. 运行测试容器
docker run -id --name c1 alpine:3.20.2
docker run -id --name c2 alpine:3.20.2

# 3. 运行cAdvisor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 \
  -p 18080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  --privileged \
  --device=/dev/kmsg \
  gcr.io/cadvisor/cadvisor-amd64:v0.52.1

# 4. 访问cAdvisor WebUI
http://10.0.0.41:18080/docker/
http://10.0.0.42:18080/docker/

# 5. Prometheus配置
[root@prometheus-server31 ~]# vim /oldboyedu/softwares/prometheus-2.53.4.linux-amd64/prometheus.yml  
# 添加
- job_name: "oldboyedu-docker-cadVisor"
  static_configs:
    - targets: ["10.0.0.41:18080", "10.0.0.42:18080"]

# 6. 热加载
curl -X POST 10.0.0.31:9090/-/reload

# 7. Grafana导入Dashboard 10619

cAdvisor Dashboard优化（如果容器数量数据无法正常显示）：

优化项	操作
PromQL优化	`count(last_over_time(container_last_seen{instance=~"$node:$port",job=~"$job",image!=""}[3s]))`
Value options	将'Calculation'字段设置为'Last *'
保存Dashboard	刷新页面后需重新保存

6.3 监控MySQL

# 1. 导入MySQL镜像，在10.0.0.41
wget http://192.168.16.253/Resources/Docker/images/WordPress/oldboyedu-mysql-v8.0.36-oracle.tar.gz
docker load  < oldboyedu-mysql-v8.0.36-oracle.tar.gz 

# 2. 部署MySQL容器
docker run -d \
  --network host \
  --name mysql-server \
  --restart always \
  -e MYSQL_DATABASE=prometheus \
  -e MYSQL_USER=linux103 \
  -e MYSQL_PASSWORD=yinzhengjie \
  -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes \
  mysql:8.0.36-oracle \
  --character-set-server=utf8 \
  --collation-server=utf8_bin \
  --default-authentication-plugin=mysql_native_password

# 3. 创建监控用户
docker exec -it mysql-server mysql
  SHOW GRANTS FOR linux103;
  # 添加权限
  GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO linux103;
  SHOW GRANTS FOR linux103;

-- 创建监控用户并授权
CREATE USER 'linux103'@'%' IDENTIFIED BY 'yinzhengjie';
GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'linux103'@'%';
GRANT ALL PRIVILEGES ON `prometheus`.* TO 'linux103'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;

# 3. 下载并安装mysqld_exporter 在另外一台机器这里是10.0.0.42
wget http://192.168.16.253/Resources/Prometheus/softwares/mysql_exporter/mysqld_exporter-0.19.0.linux-amd64.tar.gz
tar xf mysqld_exporter-0.19.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin/ \
  mysqld_exporter-0.19.0.linux-amd64/mysqld_exporter --strip-components=1

# 4. 创建配置文件
cat > /root/.my.cnf << EOF
[client]
host = 10.0.0.41
port = 3306
user = linux103
password = yinzhengjie
EOF

# 5. 运行mysqld_exporter
mysqld_exporter --config.my-cnf=/root/.my.cnf

# 6. 验证metrics
curl -s http://10.0.0.42:9104/metrics | wc -l
# 输出：2569

# 7. Prometheus配置
[root@prometheus-server31 ~]# vim /oldboyedu/softwares/prometheus-2.53.4.linux-amd64/prometheus.yml

- job_name: "oldboyedu-mysql-exporter"
  static_configs:
    - targets: ["10.0.0.42:9104"]

# 8. 热加载
curl -X POST 10.0.0.31:9090/-/reload

# 9. Grafana导入Dashboard（14057、17320）

七、Prometheus监控服务标准流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Prometheus 监控服务标准流程                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                  │
│  步骤1：被监控端需要暴露metrics指标                               │
│         ↓                                                        │
│  步骤2：Prometheus Server配置要监控的目标（服务发现）             │
│         ↓                                                        │
│  步骤3：热加载配置文件（无需重启）                                 │
│         ↓                                                        │
│  步骤4：检查Prometheus WebUI验证配置是否生效                      │
│         ↓                                                        │
│  步骤5：Grafana导入Dashboard模板ID                                │
│         ↓                                                        │
│  步骤6：Grafana Dashboard出图展示                                 │
│         ↓                                                        │
│  步骤7：配置相应的告警规则（Alertmanager）                        │
│                                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

八、知识总结

模块	核心要点
Prometheus架构	Server + Exporters + Grafana + Pushgateway + Alertmanager
部署方式	二进制部署、一键脚本
node-exporter	暴露Linux系统指标（CPU、内存、磁盘、网络）
PromQL数据类型	gauge（当前值）、counter（计数器）、histogram（直方图）、summary（预计算）
PromQL常用	rate()、increase()、histogram_quantile()
Grafana	数据源配置、Dashboard导入（ID: 1860/10619/14057等）
cAdvisor	Docker容器监控
mysqld_exporter	MySQL数据库监控
windows_exporter	Windows操作系统监控
监控标准流程	暴露指标 → 配置Prometheus → 热加载 → 验证 → Grafana展示 → 告警