title: 2.9.监控docker
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一、环境
主机名 | IP地址 | 系统 | 说明 |
localhost | 192.168.11.61 | Ubuntu 20.04 | docker安装的prometheus |
test | 192.168.11.62 | Ubuntu 20.04 | Docker 版本 23.0.1 |
1、环境搭建
docker安装
略
docker-compose安装
略
二、监控docker
为了能够获取到Docker容器的运行状态,用户可以通过Docker的stats命令获取到当前主机上运行容器的统计信息,可以查看容器的CPU利用率、内存使用量、网络IO总量以及磁盘IO总量等信息。
docker stats
除了使用命令以外,用户还可以通过Docker提供的HTTP API查看容器详细的监控统计信息。
1、使用CAdvisor
CAdvisor是Google开源的一款用于展示和分析容器运行状态的可视化工具。通过在主机上运行CAdvisor用户可以轻松的获取到当前主机上容器的运行统计信息,并以图表的形式向用户展示。
docker命令安装
docker run -d \
--restart=always \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--publish=8080:8080 \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest
Docker-compose安装
mkdir /data/cadvisor
cd /data/cadvisor
#通过cat新建docker-compose.yaml文件
cat > docker-compose.yaml <<"EOF"
version: '3.3'
cadvisor:
image: google/cadvisor:latest
container_name: cadvisor
restart: always
volumes:
- /:/rootfs:ro
- /var/run:/var/run:rw
- /sys:/sys:ro
- /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
ports:
- 8080:8080
启动
docker-compose up -d
检查
docker ps
通过访问http://localhost:8080可以查看,当前主机上容器的运行状态,如下所示
访问http://localhost:8080/metrics即可获取到标准的Prometheus监控样本输出
2、Prometheus配置
配置prometheus去采集(拉取)cAdvisor的监控样本数据
cd /data/docker-prometheus
#在scrape_configs(搜刮配置):下面增加如下配置:
cat >> prometheus/prometheus.yml << "EOF"
- job_name: 'cadvisor'
static_configs:
- targets: ['192.168.11.62:8080']
labels:
instance: test服务器
EOF
重新加载配置
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload
检查
启动完成后,可以在Prometheus UI中查看到当前所有的Target状态:
http://192.168.11.61:9090/targets?search=
3、常用监控指标
下面表格中列举了一些CAdvisor中获取到的典型监控指标:
container_
指标名称 | 类型 | 含义 |
container_cpu_load_average_10s | gauge | 过去10秒容器CPU的平均负载 |
container_cpu_usage_seconds_total | counter | 容器在每个CPU内核上的累积占用时间 (单位:秒) |
container_cpu_system_seconds_total | counter | System CPU累积占用时间(单位:秒) |
container_cpu_user_seconds_total | counter | User CPU累积占用时间(单位:秒) |
container_fs_usage_bytes | gauge | 容器中文件系统的使用量(单位:字节) |
container_fs_limit_bytes | gauge | 容器可以使用的文件系统总量(单位:字节) |
container_fs_reads_bytes_total | counter | 容器累积读取数据的总量(单位:字节) |
container_fs_writes_bytes_total | counter | 容器累积写入数据的总量(单位:字节) |
container_memory_max_usage_bytes | gauge | 容器的最大内存使用量(单位:字节) |
container_memory_usage_bytes | gauge | 容器当前的内存使用量(单位:字节 |
container_spec_memory_limit_bytes | gauge | 容器的内存使用量限制 |
machine_memory_bytes | gauge | 当前主机的内存总量 |
container_network_receive_bytes_total | counter | 容器网络累积接收数据总量(单位:字节) |
container_network_transmit_bytes_total | counter | 容器网络累积传输数据总量(单位:字节) |
4、触发器配置
Prometheus配置
# 报警(触发器)配置
rule_files:
- "alert.yml"
- "rules/*.yml"
添加docker触发器(告警规则)
cat >> prometheus/rules/docker.yml <<"EOF"
groups:
- name: DockerContainers
rules:
- alert: ContainerKilled
expr: time() - container_last_seen > 60
for: 0m
labels:
severity: warning
annotations:
isummary: "Docker容器被杀死 容器:{{ $labels.instance }}"
description: "{{ $value }}个容器消失了"
# This rule can be very noisy in dynamic infra with legitimate container start/stop/deployment.
- alert: ContainerAbsent
expr: absent(container_last_seen)
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "无容器 容器: {{ $labels.instance }}"
description: "5分钟检查容器不存在,值为:{{ $value }}"
- alert: ContainerCpuUsage
expr: (sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{name!=""}[3m])) BY (instance, name) * 100) > 300
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "容器cpu使用率告警 容器: {{ $labels.instance }}"
description: "容器cpu使用率超过300%,当前值为:{{ $value }}"
- alert: ContainerMemoryUsage
expr: (sum(container_memory_working_set_bytes{name!=""}) BY (instance, name) / sum(container_spec_memory_limit_bytes > 0) BY (instance, name) * 100) > 80
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "容器内存使用率告警 容器: {{ $labels.instance }}"
description: "容器内存使用率超过80%,当前值为:{{ $value }}"
- alert: ContainerVolumeIoUsage
expr: (sum(container_fs_io_current{name!=""}) BY (instance, name) * 100) > 80
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "容器存储io使用率告警 容器: {{ $labels.instance }}"
description: "容器存储io使用率超过 80%,当前值为:{{ $value }}"
- alert: ContainerHighThrottleRate
expr: rate(container_cpu_cfs_throttled_seconds_total[3m]) > 1
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "容器限制告警 容器:{{ $labels.instance }}"
description: "容器被限制,当前值为:{{ $value }}"
EOF
重新加载配置
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload
检查
5、dashboard
grafana展示prometheus收集到的cadvisor的数据
192.168.11.61:3000
11600 https://grafana.com/grafana/dashboards/11600-docker-container/
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