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原生监控命令

一、操作

二、问题所在

是什么

一、CAdvisor

二、InfluxDB

三、Grafana

compose编排

一、新建目录

二、新建docker-compose.yml

三、运行docker-compose.yml

四、登录测试

1.CAdvisor

2.Influxdb

3.Grafana

五、配置

1.配置数据源

2.选择Influxdb数据库

3.配置细节

4.配置面板

  一切在云端，服务就是容器。 

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原生监控命令

一、操作

一句命令：

docker stats

命令效果：

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二、问题所在

通过docker stats命令可以很方便的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。举个栗子，如果我有个容器在半夜里宕掉了，那我隔天想去看看具体信息，stats是看不到的，它不具备数据的存储功能。

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是什么

 CAdvisor监控收集+InfluxDB存储数据+Grafana展示图表 

一、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I0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，可以加上对应配置将监控数据发往这些数据库存储起来。
CAdvisor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

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二、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默认只在本机保存最近2分钟的数据，为了持久化存储数据和统-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，专用于存储时序相关数据,很适合存储CAdvisor的数据。且 CAdvisor本身已经提供了InfluxDB的集成方法，在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

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三、Grafana

Grafana是一个开源的数据监控分析可视化平台，支持多种数据源配置(支持的数据源报错InfluxDB,MySQL,Elasticsearch,OpenTSDB,Graphite等)和丰富的插件及模板功能，支持图表权限控制和报警。
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
●多个数据源

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compose编排

一、新建目录

这里的jardocker是之前做的微服务编排：Docker容器：compose容器编排（Java微服务项目实例）

mkdir cig

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二、新建docker-compose.yml

注意位置在刚刚新建的cig目录之下，内容：

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

这里说白了其实就是把三个容器写进去。随便敲一句看看无语有没有报错：

docker-compose config -q

没有提示即代表语法没有问题。

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三、运行docker-compose.yml

在当前目录下：

docker-compose up

老规矩！ps看一眼启动是否正常： 

docker ps

三个全部正常启动，还剩一个是portainer，这里无视即可。

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四、登录测试

1.CAdvisor

访问页面，这里要注意自己的真实IP，还有要把tomcat关掉，避免占用8080端口：

192.168.150.30:8080
xxx.xxx.xxx.xxx:8080

第一次启动可能会有点慢，效果如下：

2.Influxdb

注意IP（端口号8083）：

192.168.150.30:8083
xxx.xxx.xxx.xxx:8083

 点击show databases，然后回车

这里可以看到一个叫做cadvisor的数据库，顾名思义 它的作用就是用来存储CAdvisor发送过来的数据：

3.Grafana

再次注意真实IP（端口号3000）：

192.168.150.30:3000
xxx.xxx.xxx.xxx:3000

 首次登录时，这的用户名和密码都是admin 

然后重设密码以进行登录： 

登录后的主界面如下，当然你也可以选择把一些不想看的删掉： 

到此三个全部启动和登录成功。接下来进行更细一步的配置

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五、配置

1.配置数据源

说白了就是得告诉grafana我要展示的数据是从哪来的，你的去给我拉过来：

2.选择Influxdb数据库

可以看到它真的支持很多很多的数据库啊，这里我们选择Influxdb：

3.配置细节

名称和语句不用管，这里的URL我们要注意以服务地方式填写，尽量避免以IP的方式：

http://InfluxDB:8086

这里填写咱们的数据库名，上面在登录InfluxDB的时候也查看过了，用户名和密码都为root，然后点击保存测试：

测试正常

4.配置面板

点击新建 Dashboard 

点击右上角的 Time series 

下面这些里面随便选一个你喜欢的： 

这里随便写写： 

 然后点击右上角的save：

随便给个名字，然后save：

添加成功，然后咱们弄点东西进去看看效果 

点击编辑： 

咱们把目光移到下面，这里已经选好了InfluxDB： 

随便选一个，这里选的是cpu的总耗损

where， 这里选容器名

这时候咱们回到服务器中docker stats看一眼：

docker stats

咱们之前说过了，CAdvisor才是用来收集数据的，所以名字得填这：

可以看到，这时候数据已经出来了，然后咱们点击右上角的save保存：

完成。

  一切在云端，服务就是容器。 

Docker到此告一段落，咱们后头见。