利用docker compose组合应用并利用scale可以快速对容器进行扩充,而docker compose启动的服务容器都在同一台宿主机上,对于一个宿主机上运行多个容器应用时,容器的运行情况,如:CPU使用率,内存使用率,网络状态,磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息,都需要进行了解,因此监控是必须的。

容器监控方案选择

对于容器的监控方案可谓多种多样,除了docker本身自带的 docker stats 命令,还有Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Monitoring Framework,CAdvisor等都可以对容器进行监控。
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。但 docker stats 命令的缺点是只是统计当前宿主机的所有容器,为获取的数据是实时的,没有地方存储,也没有报警功能。

而Scout,Data Dog,Sysdig Cloud虽然都提供了教完善的服务,但是它们都是托管的服务且都是收费的,Sensu Monitoring Framework集成度较高,也免费,但是部署过于复杂,综合考虑选择CAdvisor做监控工具。

CAdvisor出自Google,有点是开源产品,监控指标齐全,部署方便,而且有官方的docker镜像。缺点是集成度不高,默认只在本地保存2分钟数据。不过,可以加上InfluxDB存储数据,对接Grafana展示图表,比较便利搭建容器监控系统,数据收集和图表展示效果良好,对系统性能也几乎没什么影响。

CAdvisor + InfluxDB + Grafana搭建容器监控系统

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IO等,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,容器两个层次的监控数据和展示历史变化

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。
由于CAdvisor默认只在本地保存最近2分钟的数据,为了持久化数据和统一收集展示监控数据,需要将数据存储到InfluxDB中。InfluxDB是一个时序数据库,专门用于存储时序相关数据,很适合存储CAdvisor数据,而且CAdvisor本身提供了InfluxDB集成的方法,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
  • 可度量性,可以实时对大量数据进行计算
  • 基于事件,支持任意的事件数据

InfluxDB主要特点:

  • 无结构
  • 可以是任意数量的列
  • 可拓展
  • 支持min,max等一系列的函数,方便统计
  • 原生的HTTP支持,内置HTTP API
  • 强大的类SQL语法

Granfana

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(如InfluxDB,MySQL,Elasticserach,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主要特点

  • 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
  • 多数据源

CAdvisor负责收集容器随时间变化的数据
InfluxDB负责存储时序数据
Grafana负责分析和展示时序数据

安装部署

部署InfluxDB服务

启动InfluxDB的服务容器:

docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 \
-v /data/influxdb:/var/lib/influxdb \
--hostname influexdb \
influxdb

在容器中创建test数据库和root用户

docker exec -it influxdb influx

> CREATE DATABASE "test"
> CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES

部署CAdvisor

启动CAdvisor的服务容器:

docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest \
-storage_driver=influxdb \
-storage_driver_host=influxdb:8086 \
-storage_driver_db=test \
-storage_driver_user=root \
-storage_driver_password=root

服务容器起来后可通过浏览器访问 http:///ip:8080

部署Grafana

启动Grafana服务容器:

docker run -d -p 3000:3000 \
-v /data/grafana:/var/lib/grafana \
--link=influxdb:influxdb \
--name grafana grafana/grafana

直接运行该命令后有可能会发现容器并没有启起来,通过 docker logs 命令会发现”mkdir: can’t create directory ‘/var/lib/grafana/plugins’: Permission denied“的错误,其实就是没有 数据卷对应的主机上 /data/grafana 的权限,可以在运行启动命令前先创建 /data/grafana 目录并给定权限777,或者通过”docker run —entrypoint “id” grafana/grafana“ 查看uid,gid,groups (默认为472),然后通过”chown -R 472:472 /data/grafana“修改权限。

Grafana正常启动后就可以 http://ip:3000 访问,出现以下的登录页面,初次访问需要修改密码,默认用户名密码为:admin/admin

Docker Compose集成部署

准备docker-compose.yml文件

version: '3.1'
volumes:
grafana_data: {}
services:
influxdb:
image: influxdb
restart: always
environment:
- PRE_CREATE_DB=cadvisor
ports:
- "8086:8086"
expose:
- "8090"
- "8099"
volumes:
- ./data/influxdb:/data
cadvisor:
image: google/cadvisor
links:
- influxdb:influxdb-host
command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxdb-host: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
restart: always
links:
- influxdb:influxdb-host
ports:
- "3000:3000"
volumes:
- grafana_data:/var/lib/data
environment:
- HTTP_USER=admin
- HTTP_PASS=admin
- INFLUXDB_HOST=influxdb-host
- INFLUXDB_PORT=8086
- INFLUXDB_NAME=cadvisor
- INFLUXDB_USER=root
- INFLUXDB_PASS=root

在docker-compose.yml文件目录运行以下命令启动服务:

docker-compose up -d

-d指定在后台启动,初次启动可以不加可以在控制台查看启动日志,当然后台启动也可以通过“docker-compose logs”进行查看启动日志。

服务正常启动后就可以 http://ip:3000 访问Granafa,在Home Dashboard页面点击添加data source

配置InfluxDB连接信息,当然在配置连接信息前需要进入InfluxDB容器创建相应的cadvisor数据库和用户root/root

在容器中创建cadvisor数据库和root用户

docker exec -it influxdb-contianer-id influx

> CREATE DATABASE "cadvisor"
> CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES

配置连接InfluxDB连接:


数据源配好之后可以回到Home Dashboard添加添加dashboard图表展示监控信息,Grafana提供了丰富的图片模板对监控数据进行展示。

添加dashboard:


可选模板:

编辑图表:

配置监控cadvisor容器的内存使用情况的图表展示,配置好之后点击保存就可以了。

Docker容器监控的更多相关文章

  1. Docker容器监控(十)--技术流ken

    docker自带的监控命令 docker自带了三个监控命令即ps, top, stats ps docker ps 可以帮助我们很快的了解当前正在运行的容器 -a:会显示已经停掉的容器 [root@h ...

  2. docker容器监控:cadvisor+influxdb+grafana

    cadvisor+influxdb+grafana可以实现容器信息获取.存储.显示等容器监控功能,是目前流行的docker监控开源方案. 方案介绍 cadvisor Google开源的用于监控基础设施 ...

  3. Docker容器监控(十)

    docker自带的监控命令 docker自带了三个监控命令即ps, top, stats ps docker ps 可以帮助我们很快的了解当前正在运行的容器 -a:会显示已经停掉的容器   [root ...

  4. Docker 容器监控平台-Weave Scope

    官网地址:https://www.weave.works/oss/scope/ 安装 执行如下脚本安装运行 Weave Scope. curl -L git.io/scope -o /usr/loca ...

  5. 使用Grafana 展示Docker容器的监控图表并设置邮件报警规则

    一.Docker 容器监控报警方式 接着上篇文章的记录,看到grafana的版本已经更新到4.2了,并且在4.0以后的版本中,加入了Alert Notifications 功能,这样在对容器 监控完, ...

  6. Prometheus入门到放弃(4)之cadvisor监控docker容器

    Prometheus监控docker容器运行状态,我们用到cadvisor服务,cadvisor我们这里也采用docker方式直接运行. 1.下载镜像 [root@prometheus-server ...

  7. 6. 使用cadvisor监控docker容器

    Prometheus监控docker容器运行状态,我们用到cadvisor服务,cadvisor我们这里也采用docker方式直接运行.这里我们可以服务端和客户端都使用cadvisor 客户端 1.下 ...

  8. 性能测试 基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机或Docker容器性能数据

    基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 3 使用前提 3 使用方法 ...

  9. Docker容器内存监控

    linux内存监控 要明白docker容器内存是如何计算的,首先要明白linux中内存的相关概念. 使用free命令可以查看当前内存使用情况. [root@localhost ~]$ free tot ...

随机推荐

  1. linux图形界面 KDE、GNOME

    1.Linux图形桌面系统组成(由上往下层次结构) 窗口管理器——Enlightenmen.icewm.Fvwm.window-maker 桌面环境———Gnome.KDE.CDE X WINDOW— ...

  2. RHEL7.2 安装Hadoop-2.8.2

    创建三台虚拟机,IP地址为:192.168.169.101,192.168.169.102,192.168.169.103 将192.168.169.102为namenode,192.168.169. ...

  3. Java IO入门

    目录 一. 数据源(流) 二. 数据传输 三. 总结 我们从两个方面来理解Java IO,数据源(流).数据传输,即IO的核心就是对数据源产生的数据进行读写并高效传输的过程. 一. 数据源(流) 数据 ...

  4. windows下大数据开发环境搭建(1)——Hadoop环境搭建

    所需环境 jdk 8 Hadoop下载 http://hadoop.apache.org/releases.html 配置环境变量 HADOOP_HOME: C:\hadoop-2.7.7 Path: ...

  5. 从壹开始 [ Design Pattern ] 之二 ║ 单例模式 与 Singleton

    前言 这一篇来源我的公众号,如果你没看过,正好直接看看,如果看过了也可以再看看,我稍微修改了一些内容,今天讲解的内容如下: 一.什么是单例模式 [单例模式],英文名称:Singleton Patter ...

  6. Jrebel 激活的方法

    jrebel  激活的方法: 试了很多都不好用,下面这个方法比较简单快捷.(不知道可以坚持多久) myjrebel 7月分官方正式停用,致使广大朋友无法使用jrebel/XRebel,可按如下地址进行 ...

  7. 程序员用于机器学习编程的Python 数据处理库 pandas 入门教程

    入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据,包括: · 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据 · 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据. · 具有行列标签的任意矩阵数据( ...

  8. 2019-9-11:渗透测试,基础学习,ubuntu搭建LAMP

    一,apache web服务器安装 1,sudo apt-get install apache2 2,systemctl status apache2,检查apache2是否开启 #开启.关闭和重启a ...

  9. Stream系列(九)Collector方法使用

    toMap toList toCollection joining 视频讲解:https://www.bilibili.com/video/av77800638/ EmployeeTestCase.j ...

  10. Mysql多表关系

    mysql多表关系 多表关系是关系型数据库特有的 三种关系 一对一关系 一对多关系 多对多关系 总结 一对一 例子:用户和用户信息 外键设置在用户上,外键字段唯一非空 添加 无级联:先增加被关联表记录 ...