docker compose安装Prometheus、Grafana
1、创建目录结构
mkdir -p /opt/monitoring/{prometheus,grafana}
mkdir -p /opt/monitoring/prometheus/{config,data}
chmod -R 777 /opt/monitoring # 确保容器有写入权限2、准备 Prometheus 配置文件
vi /opt/monitoring/prometheus/config/prometheus.ymlglobal:scrape_interval: 15sscrape_configs:- job_name: 'prometheus'static_configs:- targets: ['localhost:9090']- job_name: 'node'static_configs:- targets: ['node-exporter:9100']配置解释
全局配置 (global)
global:scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔（每15秒）evaluation_interval: 15s # 规则评估间隔（每15秒）scrape_timeout: 10s # 每次抓取超时时间external_labels: # 外部系统标识此Prometheus的标签monitor: 'prod-cluster'region: 'us-east'- scrape_interval：15s 默认抓取间隔（每15秒）
- evaluation_interval: 15s # 规则评估间隔（每15秒）
- scrape_timeout: 10s # 每次抓取超时时间
抓取配置
这是最核心的配置部分，定义监控目标
scrape_configs:# 可随意指定- job_name: 'spring'# 多久采集一次数据scrape_interval: 15s# 采集时的超时时间scrape_timeout: 10s# 采集的路径metrics_path: '/actuator/prometheus'# 采集服务的地址，设置成Springboot应用所在服务器的具体地址static_configs:- targets: ['${host1}','${host2}'] - job_name: 'prometheus' # 任务名称
- static_configs: # 静态目标配置
保留天数
Prometheus 的默认数据保留时间是 15天。在 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml 中，可以添加以下配置来设置数据保留时间
storage:tsdb:retention.time: 30d-
数据保留时间的单位可以是
s（秒）、m（分钟）、h（小时）、d（天）、w（周）、y（年）。 -
如果需要根据存储大小限制数据保留时间，可以使用
--storage.tsdb.retention.size参数
3、创建 docker-compose.yml
version: '3'services:prometheus:image: prom/prometheuscontainer_name: prometheusrestart: alwaysports:- "9090:9090"volumes:- /opt/monitoring/prometheus/config:/etc/prometheus- /opt/monitoring/prometheus/data:/prometheuscommand:- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'- '--storage.tsdb.path=/prometheus'networks:- monitoringnode-exporter:image: prom/node-exportercontainer_name: node-exporterrestart: alwaysports:- "9100:9100"volumes:- /proc:/host/proc:ro- /sys:/host/sys:ro- /:/rootfs:rocommand:- '--path.procfs=/host/proc'- '--path.sysfs=/host/sys'- '--collector.filesystem.ignored-mount-points=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)'networks:- monitoringgrafana:image: grafana/grafanacontainer_name: grafanarestart: alwaysports:- "3000:3000"volumes:- /opt/monitoring/grafana:/var/lib/grafanaenvironment:- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123 # 设置admin密码networks:- monitoringnetworks:monitoring:driver: bridge- 数据持久化:
-
/opt/monitoring/prometheus/data- Prometheus 时序数据库 -
/opt/monitoring/grafana- Grafana 配置和仪表板
-
4、启动服务
在docker-compose.yml 同级目录下执行
docker-compose up -d其他命令
# 查看服务状态
docker-compose ps# 查看日志
docker-compose logs -f# 停止服务
docker-compose down# 重启服务
docker-compose restart更新prometheus配置
修改配置文件后，重启服务
docker-compose restart prometheus5、验证安装
-
Prometheus: 访问
http://<宿主机IP>:9090 -
Grafana: 访问
http://<宿主机IP>:3000(初始用户名/密码: admin/admin123) -
Node Exporter: 访问
http://<宿主机IP>:9100/metrics-
Node Exporter 是 Prometheus 生态系统中的一个关键组件，专门用于收集主机系统（通常是 Linux/Unix 服务器）的硬件和操作系统指标。
-
Grafana设置中文
6、Grafana配置Prometheus数据源
添加数据源
配置
-
URL:
http://prometheus:9090 -
其他保持默认
点击 "Save & Test"
7、导入 Grafana 仪表板
模版地址
Grafana提供了许多优秀的模板，可以网页https://grafana.com/grafana/dashboards 查找。
导入模版
加载模版
选择 Prometheus 数据源
点击 "Import"
监控信息
8、实例
spring项目
添加依赖
<!-- Actuator 提供监控端点 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency><!-- Micrometer Prometheus 适配器 -->
<dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>在 application.yml配置
# 监控
management:endpoints:web:exposure:include: '*' # 暴露所有端点metrics:tags:application: ${spring.application.name} # 监控指标prometheus:metrics:export:enabled: true # 暴露监控指标step: 30s # 监控指标步长鉴权-放行
如果有鉴权，需要放行下面的接口
"/actuator/**"验证
http://localhost:8080/actuator/prometheusPrometheus 侧配置
基本抓取配置
scrape_configs:- job_name: 'spring-apps'metrics_path: '/actuator/prometheus' # Spring Boot 暴露的端点scrape_interval: 15sstatic_configs:- targets: ['spring-app-host:8080'] # 应用地址labels:env: 'production'service_group: 'order-service'Grafana 配置
监控
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19004(Spring Boot 3.x Statistics)：适用于Micrometer Prometheus指标的全方位Spring Boot 3.x Grafana仪表盘。
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21308（Spring Boot Http (3.x)：此仪表盘旨在监控Spring Boot应用程序中HTTP请求的状态和性能。它使用Spring Boot Actuator来公开指标，并使用Prometheus来收集和存储这些指标。然后，使用Grafana来可视化收集到的数据，从而深入了解HTTP请求行为。
监控信息
Spring Boot 3.x Statistics
Spring Boot Http (3.x)
