【Prometheus】Prometheus监控Docker实战

👻创作者：丶重明
👻创作时间：2025年8月23日
👻擅长领域：运维

前言

在现代微服务架构中，容器化技术已成为应用部署的标准方式。随着Docker容器数量的增长，监控容器资源使用情况和性能指标变得至关重要。本文将介绍如何使用Prometheus和cAdvisor搭建一个完整的Docker容器监控解决方案，所有组件都通过Docker容器部署。

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什么是Prometheus和cAdvisor

Prometheus

Prometheus是一款开源的系统监控和警报工具包，以其强大的多维数据模型、灵活的查询语言和高效的时序数据库而闻名。它采用拉取模式从目标收集指标，非常适合监控容器化环境。

cAdvisor

cAdvisor（Container Advisor）是Google开源的容器资源使用和性能分析工具。它能够自动收集、聚合、处理并导出运行中容器的资源隔离参数、资源使用情况和历史性能数据。

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部署操作

部署cAdvisor

cAdvisor作为数据收集器，需要访问宿主机的各种资源信息。

docker pull spcodes/cadvisor:v0.47.2

docker run -d \--name=cadvisor \--volume=/:/rootfs:ro \--volume=/var/run:/var/run:ro \--volume=/sys:/sys:ro \--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \--volume=/sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \--volume=/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \--publish=8080:8080 \--detach=true \--privileged \--device=/dev/kmsg \spcodes/cadvisor:v0.47.2

参数解释：

• --volume：将宿主机目录挂载到容器中，使cadvisor可以访问系统资源

• --publish=8080:8080：将容器内端口8080映射到宿主机端口8080

• --privileged和--device：授予容器访问系统设备的权限

部署完成后可通过ip:8080访问cadvisor的web界面

部署Prometheus

首先准备好prometheus的配置文件，方便一会挂载使用

mkdir /prom/prometheus -p
vim prometheus.yml# prometheus.yml内容
global:scrape_interval: 15sevaluation_interval: 15sscrape_configs:- job_name: 'prometheus'static_configs:- targets: ['localhost:9090']- job_name: 'cadvisor'static_configs:- targets: ['192.168.10.13:8080']

拉取镜像并启动prometheus容器

docker pull prom/prometheus:v3.5.0

docker run -d \-p 9090:9090 \-v /prom/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \--name prometheus \prom/prometheus:v3.5.0

参数解释：

• -v /prom/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml：挂载自定义配置文件到容器内

运行成功后可以通过ip:9090访问到Prometheus的web页面

点击Status >> Target health可以查看两个实例的运行情况

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指标说明

cpu相关指标

指标名称	指标类型	指标含义
container_cpu_usage_seconds_total	counter	容器启动以来总消耗cpu时间
container_cpu_system_seconds_total	counter	容器启动以来内核态消耗cpu时间
container_cpu_user_seconds_total	counter	容器启动以来用户态消耗cpu时间

案例：计算每个运行中的容器在过去1分钟的平均cpu使用率

sum (rate(container_cpu_usage_seconds_total{name!=""}[1m])) by (instance,job,name) * 100

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内存相关指标

指标名称	指标类型	指标含义
container_memory_usage_bytes	gauge	容器当前正在使用的总内存量
container_memory_working_set_bytes	gauge	容器“工作集”内存大小
container_spec_memory_limit_bytes	gauge	容器内存使用上限
machine_memory_bytes	gauge	当前主机总内存量

案例：获取每个容器内存实际使用量（单位：MB）

sum (container_memory_working_set_bytes{name!=""}) by (increase,name) / 1024 / 1024

案例：计算所有容器的内存和占物理内存的比例

sum(container_memory_working_set_bytes{name!=""}) / sum(machine_memory_bytes) * 100

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磁盘相关指标

指标名称	指标类型	指标含义
container_fs_reads_bytes_total	counter	容器读入总大小
container_fs_writes_bytes_total	counter	容器写入总大小
container_fs_reads_total	counter	容器启动以来文件系统IO读操作总次数
container_fs_writes_total	counter	容器启动以来文件系统IO写操作总次数

案例：计算每个容器每秒磁盘写入吞吐量（单位：MB）

sum (rate(container_fs_writes_bytes_total{name!=""}[1m])) by (increase,name) /1024 /1024

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网络相关指标

指标名称	指标类型	指标含义
container_network_transmit_bytes_total	counter	发送的网络流量的总量
container_network_receive_bytes_total	counter	接收的网络流量的总量

案例：查询每个容器“接收”的总流量大小（单位：MB）

sum (container_network_receive_bytes_total{name!=""}) by (instance,job,name) /1024 /1024

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其他相关指标

指标名称	指标类型	指标含义
container_last_seen	gauge	容器最后一次被探到的时间戳
container_tasks_state	gauge	跟踪不同状态容器额数量
container_start_time_seconds	gauge	容器启动的时间戳

案例：查询正在运行的容器数量

count(container_tasks_state{name!="",state="running"})

案例：查询每个容器运行的时长（单位：小时）

sum (time() - container_start_time_seconds{name!=""}) by (instance,name) /3600