Docker容器

Docker学习高级篇07-重量级监控工具CIG

本文主要是介绍Docker学习高级篇07-重量级监控工具CIG，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

CAdvisor+InfluxDB+Granfana简称CIG

0x00 背景问题

1、通过docker stats命令可以很方便地看到当前宿主机上所有容器的CPU，内存以及网络流量等数据，一般小公司够用了。但是，docker stats统计结果只能是当前宿主机的全部容器，数据资料是实时的，没有地方存储，没有健康指标过线预警等功能。

2、之前的Portainer不行么？那个是轻量级的工具罢了。

0x01 Docker监控三剑客简介

一句话：CAdvisor监控收集+InfluxDB存储数据+Granfana展示图表。如下图。

通过CAdvisor来监控收集信息，存储到InfluxDB数据库中，再通过Granfana展示，主要就是为了大型的Docker监控。

image-20220201085230242

image-20220201090217642

CAdvisor

CAdvisor是一个容器资源监控工具，包括容器的内存，CPU，网络IO，磁盘IO等监控，同时提供了一个WEB页面用于查看容器的实时运行状态。CAdvisor默认存储2分钟的数据，而且只是针对单物理机。不过CAdvisor提供了很多数据集成接口，支持InfluxDB，Redis，Kafka，Elasticsearch等集成（官方推荐的是InfluxDB）。可以加上对应配置将监控数据发往这些数据库存储起来。

功能主要有两点：

  • 展示Host和容器两个层次的监控数据
  • 展示历史变化数据。

InfluxDB

InfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。

CAdvisor默认旨在本机保存最近2分钟的数据，为了持久化存储数据和统一收集展示监控数据，需要将数据存储到InfluxDB中。InfluxDB是一个时序数据库，专门用于存储时序相关数据，很适合CAdvisor的数据。而且，CAdvisor本身已经提供了InfluxDB的集成方法，启动容器时指定配置即可。

InfluxDB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

Grafana——Metrics Dashboard

图形化界面

0x02 Docker-compose部署CIG

1、新建一个目录

mkdir cig

2、在cig目录下新建docker-compose.yml文件，并复制粘贴下面这段话。注意，下面这段话不要乱动，yaml文档格式十分十分严格，多一个少一个空格都不行。

org.yaml.snakeyaml.scanner.ScannerException: while scanning a simple key

如果出现上述这段话的错误，多调试调试：

  • 冒号后面要有空格
  • -后面也要有空格
  • 如果上述两个还不行，还报错，试着加一行空格
version: '3.1'

 

volumes:

  grafana_data: {}

 

services:

 influxdb:

  image: tutum/influxdb:0.9

  restart: always

  environment:

    - PRE_CREATE_DB=cadvisor

  ports:

    - "8083:8083"

    - "8086:8086"

  volumes:

    - ./data/influxdb:/data

 

 cadvisor:

  image: google/cadvisor

  links:

    - influxdb:influxsrv

  command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086

  restart: always

  ports:

    - "8080:8080"

  volumes:

    - /:/rootfs:ro

    - /var/run:/var/run:rw

    - /sys:/sys:ro

    - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro

 

 grafana:

  user: "104"

  image: grafana/grafana

  user: "104"

  restart: always

  links:

    - influxdb:influxsrv

  ports:

    - "3000:3000"

  volumes:

    - grafana_data:/var/lib/grafana

  environment:

    - HTTP_USER=admin

    - HTTP_PASS=admin

    - INFLUXDB_HOST=influxsrv

    - INFLUXDB_PORT=8086

    - INFLUXDB_NAME=cadvisor

    - INFLUXDB_USER=root

    - INFLUXDB_PASS=root

没有任何的报错提示，即正确

image-20220201105722051

3、分析一下上述代码，这里已经是偏运维了，暂时不用深究，能看懂即可

version: '3.1'				#必须是3.0以上才能运行docker-compose
 
volumes:
  grafana_data: {}			#实现了grafana数据的挂载
 
services:					#表示我们要启动的服务，即要docker run的内容，多个实例服务
 influxdb:					#A
  image: tutum/influxdb:0.9
  restart: always
  environment:
    - PRE_CREATE_DB=cadvisor	#预先创建一个数据库，创建一个数据库一样
  ports:
    - "8083:8083"		#对外是8083
    - "8086:8086"		#内部即8086
  volumes:
    - ./data/influxdb:/data	#B 从A-B即influxdb服务，拉取的镜像，安装的环境，暴露的端口，下面的cadvisor，grafana都是一样的

 cadvisor:
  image: google/cadvisor
  links:
    - influxdb:influxsrv
  command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086 #这就是相当于mysql选择的那个驱动
  restart: always
  ports:
    - "8080:8080"
  volumes:
    - /:/rootfs:ro	
    - /var/run:/var/run:rw
    - /sys:/sys:ro
    - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro		#四个容器数据卷
 
 grafana:
  user: "104"
  image: grafana/grafana
  user: "104"
  restart: always							#因为有restart，所以如影随形，随着docker启动，就启动
  links:
    - influxdb:influxsrv
  ports:
    - "3000:3000"
  volumes:
    - grafana_data:/var/lib/grafana
  environment:
    - HTTP_USER=admin
    - HTTP_PASS=admin
    - INFLUXDB_HOST=influxsrv
    - INFLUXDB_PORT=8086
    - INFLUXDB_NAME=cadvisor
    - INFLUXDB_USER=root
    - INFLUXDB_PASS=root
    #千言万语一句话，全部由docker-compose一键部署

4、启动

docker-compose up		#前台启动，为了看一下过程
docker-compose up -d 	#后台启动，推荐使用

image-20220201112253225

5、查看启动的服务

docker ps

image-20220201112458953

6、测试CAdvisor监控服务，http://ip:8080 尽量不要有8080端口被占用的情况哦。第一次访问，会比较缓慢，稍等即可。再次强调，只收集近两分钟的。

image-20220201114011947

7、测试influxdb存储服务http://ip:8083。如下图有常用的一些配置。

image-20220201113858549

8、测试Grafana展览服务http://ip:3000，admin、admin，第一次输入后再输入一次确认密码即可。

image-20220201114336354

0x03 Grafana配置

1、添加个数据源

image-20220201114706807

2、选择influxDB

image-20220201114821463

3、进来后配置InfluxDB，注意写的是服务名，而不是IP名！之前也有过讲解。

image-20220201115046273

4、往下拉，进行如下配置

image-20220201115241817

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5、点击logo回到主面板

image-20220201115405687

6、点击这个加号

image-20220201115435012

7、点击右上角的图表

image-20220201115614761

8、选择一个最经典的

image-20220201115658108

9、写上名字，然后点击保存，folder默认就是general即可

image-20220201115828477

image-20220201115907087

我们发现就算创建了，也没有任何数据，即No data这是为什么呢？

10、重点步骤

1、我们点击这里的edit

image-20220201120132211

2、下方有多个维度可以进行监控，比如A是CPU，B是内存什么之类的。

image-20220201120516650

3、选择CPU监控，然后根据容器名称，选择cig-cadvisor_1，因为CAdvisor才是真正监控数据的软件。

image-20220201121838958

image-20220201121527750

4、如果上述没有出现，可以更改一下Centos的时间，然后刷新一下图表即可。

timedatectl
timedatectl set-time "YYYY-MM-DD HH:MM:SS"
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai

image-20220201122908642

image-20220201123027502

5、之后刷新，保存即可

image-20220201123500746

这篇关于Docker学习高级篇07-重量级监控工具CIG的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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