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这篇文章主要讲解了“如何构建Docker容器监控系统”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何构建Docker容器监控系统”吧！
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Docker作为目前十分出色的容器管理技术，得到大量企睐，在生产环境中使用Docker容器部署服务及应用的场景越来越多。所以面对日益庞大的docker服务群应用，如何具有针对性的，有效的监控也变成了企业运维人员工作需求。
容器信息采集及监控的方案有很多，有 docker自身的 docker stats命令、 Scout、Data Dog、Prometheus等，本次为搭建分享两款比较经典的容器开源监控组合方案Cadvisor+InfluxDB+Grafana和Cadvisor+Prometheus+Grafana。
Cadvisor是 Google用来监测单节点资源信息的监控工具。 Cadvisor提供了基础查询界面和http接口，方便其他组件如 Grafana、 Prometheus等进行数据抓取。 Cadvisor可以对Docker主机上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集，包括CpU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况等。Cadvisor使用Go语言开发，利用Liunx的Cagroups获取容器的资源使用信息。
Google的 Kubernetes中也默认地将其作为单节点的资源监控工具，各个节点默认会安装上 Advisor组件。
Cadvisor产品特点：
可以展示主机和容器两个层次的监控数据。
可以展示历史变化数据。
谷歌公司的开源产品。
监控指标齐全。
方便部署，有官方的 docker镜像。
默认只在本地保存1分钟数据，可以继承InfluxDB等第三方存储使用。
由于Cadvisor提供的操作界面略显简陋，而且需要在不同页面之间跳转，并且只能 监控一个Host，这不免会让人质疑它的实用性。但Cadvisor的一个亮点是他可以将监控到的数据到处给第三方工具，由这些工具进一步加工处理。
我们可以把Cadvisor定位为一个监控数据收集器，收集和导出数据是它的强项，而非展示数据。
InfluxDB是一个InfluxData开发的开源非关系型时序型数据库。它由Go写成，着力于髙性能地査询与存储时序型数据。 InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，loT行业的实时数据等场景。同类型的数据库产品还有 Elasticsearch、Graphite等。←
InfluxDB应用场景：性能监控，应用程序指标，物联网传感器数据和实时分析等的后端存储。
nfluxDB主要功能：
基于时间序列，支持与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）；
可度量性：你可以实时对大量数据进行计算;
基于事件：它支持任意的事件数据；
InfluxDB主要特点：
无结构(无模式):可以是任意数量的列；
支持拓展；
支持min，max，sum， count，mean， median等一系列函数，方便统计；
原生的HTTP支持，内置HTTP API；
强大的类SQL语法;
Grafana是一个可视化面板（Dashboard）工具，有着非常漂亮的图标和布局等展示功能，功能齐全的度量仪表盘和编译器，支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和Grafana主要特性
灵活丰富的图形化选项；
可以混合多种风格；
支持白天和夜间模式；
支持多个数据源；
监控组件架构图：
提示：InfluxDB用于数据存储，Cadvisor用户数据采集，Grafana用于数据展示。
监控组件架构部署方案：
创建自定义网络monitor（自定义网络名称），用于后期容器加入此网络中；
创建InfluxDB容器，创建数据用户、数据库；
创建Cadvisor容器；
创建Grafana容器，配置grafana；
[root@flag ~]# iptables -F [root@flag ~]# setenforce 0 setenforce: SELinux is disabled [root@flag ~]# systemctl stop firewalld
docker pull tutum/influxdb docker pull google/cadvisor docker pull grafana/grafana [root@flag ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE grafana/grafana latest 651ff2dc930f 2 weeks ago 187MB google/cadvisor latest eb1210707573 2 years ago 69.6MB tutum/influxdb latest c061e5808198 4 years ago 290MB
为了把后期创建的Cadvisor+InfluxDB+Grafana这三个容器都加入自己定义的网络便于理
解和管理，所以才新建一个自定义网络。（让这三个容器相互之间进行统一的管理和通信）
[root@flag ~]# docker network create monitor 0533cc85ed9f3f9d6865e091120aa2ed051cbde09d8daf342dab456b6d7fc0ca [root@flag ~]# docker network ls NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE 8aecbd2a0b19 bridge bridge local fc1c55c5fa26 host host local 0533cc85ed9f monitor bridge local 8714055457ff none null local
启动容器，tutum/influxdb镜像这里没有指定版本，默认会pull最新版本的InfluxDB：
参数说明：
-d：后台运行此容器；
--name：启运容器分配名字influxdb；
--net：把容器加入到新的网络monitor；
-p：映射端口，8083端口为influxdb后台控制端口，8086端口是infuxdb的数据端口；
tutum/influxdb：通过这个容器来运行的，默认会在docker官方仓库pull下来；
查看influxdb容器是否启动：
[root@flag ~]# docker ps -l CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES a6f6543140ed tutum/influxdb "/run.sh">
访问influxdb控制台http://192.168.200.111:8083
从上图可以看到，在Query Templates选项中提供了常用的操作模板，可根据这些模板来管理influxdb，下面我们就来创建数据库和数据库用户。
CREATE USER "root" WITH PASSWORD '890' WITH ALL PRIVILEGES
创建Cadvisor数据库cadvisor、用户root，用户和数据库大家可以自行随意定义，用于后期grafana的配置：
CREATE DATABASE "cadvisor"
[root@flag ~]# docker run -d --volume=/:/rootfs:ro --volume=/var/run:/var/run:rw --volume=/sys:/sys:ro --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro --net monitor --publish=8080:8080 --name=cadvisor google/cadvisor -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxdb:8086 effa70d8cd00189b6ea51ae8e187d29df574fcd6194e5deda2ab5cd218430a55
参数说明：
-d：后台运行次容器；
--name：启动容器分配名字Cadvisor；
--net：把容器加入到新的网络monitor；
-p：映射端口8080；
--mout：把宿主机的相文目录绑定到容器中，这些目录都是Cadvisor需要采集的目录文件和监控内容；
-storage_driver：需要指定Cadvisor的存储驱动、数据主机、数据库名；
google/Cadvisor：通过Cadvisor这个镜像来运行容器，默认会在docker官方仓库把镜像pull下来；
查看Cadvisor容器；
[root@flag ~]# docker ps -l CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES effa70d8cd00 google/cadvisor "/usr/bin/cadvisor -…" 6 minutes ago Up 6 minutes 0.0.0.0:8080->8080/tcp cadvisor
通过http://192.168.200.10:8080短裤访问测试一下，第一次访问这个页面有点慢
从上图可以看到，其实Cadvisor也有基础的图形界面展示功能，我么这里主要由它来做数据采集。
[root@flag ~]# docker run -d --name grafana --net monitor -p 3000:3000 grafana/grafana 6a4a527897bcf6b009ae8cc00e0ed21f1e330f9cd0aa4e5f004685a55ed38e71
查看运行结果：
[root@flag ~]# docker ps -l CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 6a4a527897bc grafana/grafana "/run.sh" 8 seconds ago Up 6 seconds 0.0.0.0:3000->3000/tcp grafana
访问grafana，通过http://192.168.200.10:3000端口的方式访问，默认账号密码（admin/admin），首次陆续需要更新密码。
添加数据源Add data source，如下图：
新建Dashboard，如下图：
Cadvisor是Google开源的一款用于展示和分析容器运行状态的可视化工具。通过在主机上运行Cadvisor用户可以轻松的获取到当前主机上容器的运行统计信息，并以图表的方式向用户展示。
被监控主机上部署Cadvisor容器
[root@10 ~]# docker rm -f $(docker ps -aq) 6a4a527897bc effa70d8cd00 a6f6543140ed [root@10 ~]# docker run -d \ --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 \ google/cadvisor:latest e7493105e8a02b82f1ec67517a2ee28124d2b6f2659d4c9524361ca0cdc95350
访问http://192.168.200.10 cadvisor页面看到手机到的数据
Prometheus 是一个最初在 SoundCloud 上构建的开源系统监视和警报工具包。自 2012年成立以来，很多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。 它现在是一个独立的开源项目，可以独立于任何公司进行维护。 为了强调这一点，并阐明项目的治理结构，Prometheus于2016年加入Cloud Native Computing Foundation，作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目。
Prometheus 的主要特征有∶
多维度数据模型-由指标键值对标识的时间序列数据组成
PromQL，一种灵活的查询语言
不依赖分布式存储;单个服务器节点是自治的
以 HTTP 方式，通过 pull模型拉取时间序列数据
支持通过中间网关推送时间序列数据
通过服务发现或者静态配置，来发现目标服务对象
支持多种多样的图表和界面展示
[root@10 ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE prom/prometheus latest 0bc82119c95b 2 weeks ago 169MB grafana/grafana latest 651ff2dc930f 2 weeks ago 187MB google/cadvisor latest eb1210707573 2 years ago 69.6MB
先准备配置
[root@10 ~]# vi /tmp/prometheus.yml # my global config global: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s). # Alertmanager configuration alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093 # Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'. rule_files: # - "first_rules.yml" # - "second_rules.yml" # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape: # Here it's Prometheus itself. scrape_configs: # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config. - job_name: 'prometheus' # metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to 'http'. static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - job_name: 'docker' #定义一个叫docker的组 static_configs: - targets: ['192.168.200.10:8080'] #填写一个或多个cadvisor的主机地址用逗号隔开
运行容器
[root@10 ~]# docker run -d \ --name=prometheus -p 9090:9090 \ -v /tmp/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ -v /etc/localtime:/etc/localrime \ prom/prometheus
http://192.168.200.10:9090
看到docker组状态up为正常
查询项是可以查到数据的
[root@10 ~]# docker run -d \ --name=grafana \ -p 3000:3000 \ grafana/grafana
访问http://192.168.200.10:3000默认账户admin密码admin首次登陆需要修改密码
配置数据源
导入模板
选择对应的数据源，点击导入，就可以看到被监控主机的数据
准备测试容器
感谢各位的阅读，以上就是“如何构建Docker容器监控系统”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何构建Docker容器监控系统这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！