前言:

做运维的很重要的基础工作就是监控,之前都是统计数据入库,然后前端js图表插件出图,费时费力,可定制性差

前几天接触到了ELK(logstash, elasticsearch, kibana)这套日志收集展示工具集,的确很方便,但是手头没有那么大的存储啊

也不是所有的日志数据都需要,然后就发现了grafana + influxdb的解决方案

简介:

先给出这两个工具的官网

http://grafana.org/

http://influxdb.com/

建议各位看官先大体浏览下这两个工具的介绍和文档

grafana是前端展示界面,要放到apache或nginx下,不需要php环境奥

influxdb是一个时间序列的数据库,你插入的每条数据会自动附加上两个字段,一个时间,一个序列号(用来作为主键的)

ps: influxdb的0.8版本不支持centos 5,只能是centos6以上,所以centos5的还是用0.7的版本

安装:

influxdb就一个rpm包,没有其他依赖,是用go语言写的,go发展很迅猛啊

influxdb会监听4个端口

tcp        0      0 0.0.0.0:8099                0.0.0.0:*                   LISTEN      29458/influxdb
tcp        0      0 0.0.0.0:8083                0.0.0.0:*                   LISTEN      29458/influxdb
tcp        0      0 0.0.0.0:8086                0.0.0.0:*                   LISTEN      29458/influxdb
tcp        0      0 0.0.0.0:8090                0.0.0.0:*                   LISTEN      29458/influxdb

其中单机使用只需要用到两个,另外两个是分布式部署时采用的

8083 web管理端 http://ip:8083  用户名和密码都是 root

8086 api接口调用端

配置

grafana配置

重命名配置文件

mv config-sample.js config.js

    // InfluxDB example setup (the InfluxDB databases specified need to exist)
datasources: {
influxdb: {
type: 'influxdb',
url: "http://10.75.25.103:8086/db/directmessage",
username: 'root',
password: 'root',
},
grafana: {
type: 'influxdb',
url: "http://10.75.25.103:8086/db/grafana",
username: 'root',
password: 'root',
grafanaDB: true
},
},

这里配置了两个数据源,第一个是你要存储的监控数据,第二个是grafana用的

当然了你需要提前在influxdb的界面里建立好这两个库(这里就不演示influxdb web界面的登陆和建库操作了)

现在浏览器打开grafana

这个界面是我配置好的,你看到的样子是黑色的官网上那个样子,界面自带黑白两个主题

为了便于理解grafana的配置方法

这里要说明一下收集数据的过程,我用的python收集

从日志中收集了两个字段 status和type

python脚本如下

#!/usr/bin/python
# push log to influxdb on 10.75.25.103 import time
from influxdb import client as influxdb host = '10.75.25.103'
port = 8086
username = 'root'
password = 'root'
database = 'directmessage' db = influxdb.InfluxDBClient(host, port, username, password, database)
log_fn = '/data1/multimedia/logs/scribe.log' f = open(log_fn)
f.seek(0,2)
while True:
line = f.readline()
try:
lines = line.split('\t')
post_data=[("name","multimedia"),("columns" ,["status", "type"]),("points",[[lines[5], lines[6]]])]
data = [
{"name":"multimedia",
"columns" : ["status", "type"],
"points" : [[lines[5], lines[6]]] }
]
db.write_points(data)
except:
f.close()
f = open(log_fn)
f.seek(0,2)
time.sleep(5)

influxdb提供了python的模块,用pip安装即可,如果不觉得麻烦也可以用shell的curl

下面是grafana最主要的配置项,其余自己摸索下就可以了

如果grafana的config.js配置没问题,点击输入框会自动提示字段的

这里就相当于你要展示那些字段,类似sql语法

第一个multimedia是python脚本中的name,相当于mysql中的表

select后面的 count(type) 是你要在图表中展示那些数据

后面的漏斗相当于 sql的where status = ‘succ'

group by time 60s 相当于你用cron一分钟收集一次数据

后面的type 就是 group by type

好了其余都是页面展示的微调。

收工。

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