为了与时俱进，介绍基于 docker 的安装部署，如果想用非docker化部署，可以参考官网教程
对于docker的安装，在cat安装部署已经介绍过了，这里就不再重复了，如果还有不清楚的可以点击
docker已经安装好之后，正式安装prometheus
安装prometheus
docker run -d -p 9090:9090
-v /etc/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
-v /etc/ localtime :/etc/localtime prom/prometheus
对docker命令不熟悉的朋友，可以通过菜鸟教程进行学习
简单的介绍一下上面的命令，运行了一个9090端口的prometheus容器，通过-v进行挂载，指定了prometheus配置文件路径/etc/prometheus/prometheus.yml ， /etc/localtime主要是指定时区，防止容器和宿主机的时间对不上的问题。 -d是指后台运行
如果启动成功，访问地址（服务器地址:9090）
如果访问不成功可以通过docker查看日志信息，先使用docker ps命令查看所有容器
找到相应的prometheus容器
docker logs -f prometheus容器ID
prometheus配置，记得修改ip地址
# 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 conta ini ng exactly one endpoint to scrape: # Here it's Prometheus itself. scrape_configs: # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config. - job_name: 'prometheus' # metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to static_configs: - targets: ['prometheus的ip地址:9090'] - job_name: 'node' # metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to static_configs: - targets: ['node export ip地址:9100']
grafana安装
prometheus提供的web UI过于简单，可以使用grafana展示监控视图，grafana社区提供了很多模板，只要我们导入模板，就能使用。当然我们也可以根据自己的需求进行定制。
docker run -d --name=grafana -p 3001:3000
-v / var /lib/grafana:/var/lib/grafana
-v /etc/grafana/grafana.ini:/etc/grafana/grafana.ini
-v /etc/localtime:/etc/localtime grafana/grafana
因为我安装的机器3000端口已经被占用了，我只能通过使用3001端口映射到容器内的3000端口，grafana默认端口使用的是3000端口。如果你的端口没有被占用，直接使用3000端口进行映射即可，-v /var/lib/grafana:/var/lib/grafana 这个很重要，通过挂载，这样grafana产生的数据就会存储在宿主机上，即便容器被删除了，重新run数据不会丢失，如果不进行挂载数据会丢失。如果出现问题，同上一样处理，查看日志，定位问题，解决问题。
访问地址（ip地址：指定的端口），如果结果如上图，说明grafana安装成功，第一次访问需要修改密码，初始密码是admin/admin,修改密码之后，需要按照新密码登录。
因为prometheus本身不具备监控功能，我们要通过prometheus收集数据，需要安装对应的export，如node export用于监控服务器状态，如cpu、内存、网络、磁盘等信息。redis export用于监控redis的相关信息，内存使用情况、连接数等。Mysql export用于监控mysql。社区已经提供了响应的export，只需要下载安装即可，然后在grafana社区中找到对应的模板，就能对相应的服务进行监控。
node export 安装
docker run -d -p 9100:9100 quay.io/prometheus/node-exporter
安装完之后，需要修改prometheus配置文件，增加要监听的job，需要指定job的名称，以及暴露的metrics的访问路径
- job_name: 'node' # metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to static_configs: - targets: ['prometheus的ip地址:9100']
因为我们prometheus使用的是静态配置，需要重启prometheus容器让其生效
docker restart prometheus容器ID
Prometheus 提供了服务发现功能，可以从 consul, dns, kubernetes, file 等等多种来源发现新的目标。
grafana配置
添加数据源：
点击下面的保存和测试按钮，数据源就添加好了，这个数据源后面需要用到
导入社区提供好的模板
访问grafana官网
点击dashboards，查找模板
第一个就是node export模板
复制模板ID，回到刚才导入模板的页面
如上图，我们的dashboard模板就已经导入成功。点击dashboard，可以看到如下图就说明我们已经安装成功。
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