1. CPU

type: Graph
Unit: short
max: "100"
min: "0"
Label: Percentage
System - cpu 在内核模式下执行的进程占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="system",instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

User - cpu 在用户模式下执行的正常进程占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='user',instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

Nice - cpu 在用户模式下执行的 nice 进程占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='nice',instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

Idle - cpu 在空闲模式下的占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='idle',instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

Iowait - cpu 在 io 等待的占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='iowait',instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

Irq - cpu 在服务中断的占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='irq',instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

Softirq - cpu 在服务软中断的占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='softirq',instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

Steal - 在 VM 中运行时其他 VM 占用的本 VM 的 cpu 的占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='steal',instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

Guest - 运行各种 VM 使用的 CPU 占比

metrics:

sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='guest',instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

2. Memory Stack 内存堆栈 /proc/meminfo

type: Graph
Unit: bytes
min: "0"
Label: Bytes
Apps - 用户空间应用程序使用的内存

metrics:

node_memory_MemTotal_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"} - node_memory_MemFree_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}
- node_memory_Buffers_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"} - node_memory_Cached_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}
- node_memory_Slab_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"} - node_memory_PageTables_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}
- node_memory_SwapCached_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}

PageTables - 用于在虚拟和物理内存地址之间映射的内存

metrics:

node_memory_PageTables_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}

SwapCache - 用于跟踪已从交换区中提取出来但尚未修改的页面的内存

metrics:

node_memory_SwapCached_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}

Slab - 内核用于缓存数据结构以供自己使用的内存(如 inode,dentry 等缓存)

metrics:

node_memory_Slab_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}

Cache - 频繁访问的文件数据或内容的缓存

metrics:

node_memory_Cached_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}

Buffers - 块设备(例如硬盘)缓存

metrics:

node_memory_Buffers_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}

Unused - 未使用的内存大小

metrics:

node_memory_MemFree_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}

Swap - 交换分区使用的空间

metrics:

(node_memory_SwapTotal_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"} - node_memory_SwapFree_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"})

Harware Corrupted - 内核识别为已损坏或不工作的内存量

metrics:

node_memory_HardwareCorrupted_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}

3. Network Traffic 各个网络接口的传输速率

type: Graph
Unit: bytes/sec
Label: Bytes out(-)/in(+)
{{device}} - Receive 各个网络接口下载速率

metrics:

irate(node_network_receive_bytes_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])

{{device}} - Transmit 各个网络接口上传速率

metrics:

irate(node_network_transmit_bytes_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])

4. Disk Space Used 所有挂载的文件系统的磁盘空间大小

type: Graph
Unit: bytes
min: "0"
Label: Bytes
metrics:

node_filesystem_size_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job",device!~'rootfs'} - node_filesystem_avail_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job",device!~'rootfs'}

5. Disk IOps 磁盘读写

type: Graph
Unit: I/O ops/sec (iops)
Label: IO read(-)/write(+)
{{device}} - Reads completed 磁盘的读取速率(五分钟内)

metrics:

irate(node_disk_reads_completed_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job",device=~"[a-z]*[a-z]"}[5m])

{{device}} - Writes completed 磁盘的写入速率(五分钟内)

metrics:

irate(node_disk_writes_completed_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job",device=~"[a-z]*[a-z]"}[5m])

6. I/O Usage Read / Write

type: Graph
Unit: bytes
Label: Bytes read(-)/write(+)
成功读取的字节数(五分钟内)

metrics:

irate(node_disk_read_bytes_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job",device=~"[a-z]*[a-z]"}[5m])

成功写入的字节数(五分钟内)

metrics:

irate(node_disk_written_bytes_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job",device=~"[a-z]*[a-z]"}[5m])

7. I/O Usage Times 执行I / O所花费的总时间。

type: Graph
Unit: ms
Label: Milliseconds
metrics:

irate(node_disk_io_time_seconds_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job",device=~"[a-z]*[a-z]"} [5m])

Prometheus Node_exporter 之 CPU Memory Net Disk的更多相关文章

  1. Prometheus Node_exporter 详解

    Basic CPU / Mem / Disk Info https://www.cnblogs.com/qianyuliang/p/10479515.html Basic CPU / Mem / Di ...

  2. linux系统瓶颈分析(精) CPU Memory IO Network

    linux系统瓶颈分析(精) linux系统瓶颈分析(精) (2013-09-17 14:22:00)   分类: linux服务器瓶颈分析 1.0 性能监控介绍性能优化就是找到系统处理中的瓶颈以及去 ...

  3. Centos8.X 搭建Prometheus+node_exporter+Grafana实时监控平台

    Prometheus Promtheus是一个时间序列数据库,其采集的数据会以文件的形式存储在本地中,因此项目目录下需要一个data目录,需要我们自己创建,下面会讲到 下载 下载好的.tar.gz包放 ...

  4. linux:关于Linux系统中 CPU Memory IO Network的性能监测

    我们知道:系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作.通常监测的子系统有以下这些:CPUMemoryIO Network 下面是常用的监测工具 Linux 系统包括很多子系统(包括刚刚介绍的CPU,Memo ...

  5. Centos7.X 搭建Prometheus+node_exporter+Grafana实时监控平台

    Prometheus简介 什么是 Prometheus Prometheus是一个开源监控报警系统和时序列数据库 主要功能 多维数据模型(时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成) ...

  6. Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控

    Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控 公司是今年决定将一些传统应用从虚拟机上迁移到Kubernetes上的,项目多而乱,所以迁移工作进展缓慢,为了建立 ...

  7. Prometheus Node_exporter metrics 之 Basic CPU / Mem / Disk Info

    Basic CPU / Mem / Disk Info 1. CPU Cores 物理 CPU 的核数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| u ...

  8. Prometheus Node_exporter 之 Basic CPU / Mem / Disk Gauge

    1. CPU Busy :收集所有 cpu 内核 busy 状态占比 type: SinglestatUnit: perent(0-100)(所有 cpu使用情况 - 5分钟内 cpu 空闲的平均值) ...

  9. [ Linux ] [ OS ] [ CPU ] Linux系統 OS, CPU, Memory, Disk

    查看 linux 版本 及 Kernel 版本 指令: cat /etc/*-release http://benit.pixnet.net/blog/post/19390916-%E5%A6%82% ...

随机推荐

  1. 【树】Binary Tree Zigzag Level Order Traversal

    题目: Given a binary tree, return the zigzag level order traversal of its nodes' values. (ie, from lef ...

  2. 【数组】Search for a Range

    题目: Given a sorted array of integers, find the starting and ending position of a given target value. ...

  3. postman—Runner的使用

    1.首先在postman新建要批量运行的接口文件夹,新建一个接口,并设置好全局变量. 2.然后在Test里面设置好要断言的方法 如: pm.test("Status code is 200& ...

  4. java8 学习之路之lambda

    前言 目前我们知道java的版本已经发布到12了,之前的项目用的是JDK1.7,听说JDK1.8的改动相对来说大一些,因此抽空学学JDK1.8的一些新特性.本人也是通过阅读Java8实战这本书做一些小 ...

  5. CART树

    算法概述 CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法. 它采用一种二分递归分割的技术,分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数,将当前的 ...

  6. NFS文件共享服务搭建

    一.概述 NFS工作流程 1.由程序在NFS客户端发起存取文件的请求,客户端本地的RPC(rpcbind)服务会通过网络向NFS服务端的RPC的111端口发出文件存取功能的请求. 2.NFS服务端的R ...

  7. [POI 2014]RAJ-Rally

    Description 题库链接 给定一个 \(N\) 个点 \(M\) 条边的有向无环图,每条边长度都是 \(1\).请找到一个点,使得删掉这个点后剩余的图中的最长路径最短. \(1\leq N\l ...

  8. C#语法之泛型

    前面两篇C#语法主要是回顾委托相关的.这篇主要回顾了泛型. 一.为什么要有泛型? 我们在写一些方法时可能会方法名相同,参数类型不同的方法,这种叫做重载.如果只是因为参数类型不同里面做的业务逻辑都是相同 ...

  9. 三种数据库访问——Spring3.2 + Hibernate4.2

    前三篇随笔中介绍了 用原生的JDBC访问数据库.一种高效的数据库连接池druid.用Spring的JDBC框架访问数据库. 本文继续介绍第三种数据库访问的解决方案:Spring3.2 + Hibern ...

  10. linux命令新建文件

    在命令行输入vi filename就创建了一个叫filename的文件了,如果存在就打开了. 进入vi以后,输入内容,最后按一下esc,再按冒号,输入wq就保存退出了. 新建一个文本文件 vi New ...