使用Grafana监控Redis的操作方法

目录
  • Grafana简介
  • Prometheus简介
  • 安装
  • 使用
    • 监控系统信息
    • 监控SpringBoot应用
  • 总结
  • 参考资料
  • 项目源码地址

当面对一个复杂的系统时,我们往往需要监控工具来帮助我们解决一些性能问题。比如之前我们使用SpringBoot Admin来监控应用,从而获取到SpringBoot Actuator暴露的指标信息。今天给大家介绍一个功能强大的监控工具Grafana,只要需要用到监控的地方,用它做可视化就对了!

Grafana简介

Grafana是一款开源的数据可视化和分析工具,不管你的指标信息存储在哪里,你都可以用它来可视化这些数据。同时它还具有告警功能,当指标超出指定范围时会提醒你。

Prometheus简介

Prometheus是一款时序数据库,可以简单理解为带时间的MySQL数据库。由于Grafana只能将数据转换成可视化图表,并没有存储功能,所以我们需要结合Prometheus这类时序数据库一起使用。

安装

使用Docker安装Grafana和Prometheus无疑是最简单的,我们接下来将采用此种方式。

  • 首先下载Grafana的Docker镜像;
docker pull grafana/grafana
  • 下载完成后运行Grafana;
docker run -p 3000:3000 --name grafana \
-d grafana/grafana
  • 接下来下载Prometheus的Docker镜像;
docker pull prom/prometheus
  • /mydata/prometheus/目录下创建Prometheus的配置文件prometheus.yml
global:
  scrape_interval: 5s
  • 运行Prometheus,把宿主机中的配置文件prometheus.yml挂载到容器中去;
docker run -p 9090:9090 --name prometheus \
-v /mydata/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
-d prom/prometheus
  • 至此安装完成,是不是很简单!可以通过如下地址访问Grafana,登录账号密码为admin:admin,访问地址:http://192.168.5.78:3000/

  • 登录Grafana后显示界面如下;

  • 其实Prometheus也是有可视化界面的,就是有点简陋,访问地址:http://192.168.5.78:9090/

使用

Grafana已经安装完后,是时候来波实践了,接下来我们来介绍下使用Grafana来监控Linux系统和SpringBoot应用。

监控系统信息

使用node_explorer可以暴露Linux系统的指标信息,然后Prometheus就可以通过定时扫描的方式获取并存储指标信息了。

  • 下载node_explorer的安装包,下载地址:https://prometheus.io/download/#node_exporter

  • 这次我们直接把node_explorer安装到Linux服务器上(如果使用Docker容器安装,监控的会是Docker容器的指标信息),将下载的安装包解压到指定目录,并修改文件夹名称:
cd /mydata
tar -zxvf node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-1.1.2.linux-amd64 node_exporter
  • 进入解压目录,使用如下命令运行node_explorer,服务将运行在9100端口上;
cd node_exporter
./node_exporter >log.file 2>&1 &
  • 使用curl命令访问获取指标信息接口,获取到信息表示运行成功;
curl http://localhost:9100/metrics
# HELP promhttp_metric_handler_requests_in_flight Current number of scrapes being served.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_in_flight gauge
promhttp_metric_handler_requests_in_flight 1
# HELP promhttp_metric_handler_requests_total Total number of scrapes by HTTP status code.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_total counter
promhttp_metric_handler_requests_total{code="200"} 2175
promhttp_metric_handler_requests_total{code="500"} 0
promhttp_metric_handler_requests_total{code="503"} 0
  • 接下来修改Prometheus的配置文件prometheus.yml,创建一个任务定时扫描node_explorer暴露的指标信息;
scrape_configs:
  - job_name: node
    static_configs:
    - targets: ['192.168.5.78:9100']
  • 重启Prometheus容器,可以通过加号->Dashboard来创建仪表盘;

  • 当然你还可以选择去Grafana的仪表盘市场下载一个Dashboard,市场地址:https://grafana.com/grafana/dashboards

  • 这里选择了Node Exporter Full这个仪表盘,记住它的ID,访问地址:https://grafana.com/grafana/dashboards/1860

  • 选择导入Dashboard并输入ID,最后点击Load即可;

  • 选择数据源为Prometheus,最后点击Import

  • 导入成功后就可以在Grafana中看到实时监控信息了,是不是够炫酷!

监控SpringBoot应用

监控SpringBoot应用需要依靠actuatormicrometer,通过暴露actuator的端点,Prometheus可以定时获取并存储指标信息。

  • 修改项目的pom.xml文件,添加actuatormicrometer依赖;
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 集成micrometer,将监控数据存储到prometheus -->
    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  • 修改应用配置文件application.yml,通过actuator暴露监控端口/actuator/prometheus
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        # 暴露端点`/actuator/prometheus`
        include: 'prometheus'
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}
  • 在监控SpringBoot应用之前,我们需要先运行一个SpringBoot应用,使用如下命令运行即可;
docker run -p 8088:8088 --name mall-tiny-grafana \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /mydata/app/mall-tiny-grafana/logs:/var/logs \
-e TZ="Asia/Shanghai" \
-d mall-tiny/mall-tiny-grafana:1.0-SNAPSHOT
  • 修改Prometheus的配置文件prometheus.yml,创建一个任务定时扫描actuator暴露的指标信息,这里需要注意下,由于SpringBoot应用运行在Docker容器中,需要使用docker inspect mall-tiny-grafana |grep IPAddress来获取容器IP地址;
scrape_configs:
  # 采集任务名称
  - job_name: 'mall-tiny-grafana'
    # 采集时间间隔
    scrape_interval: 5s
    # 采集超时时间
    scrape_timeout: 10s
    # 采集数据路径
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    # 采集服务的地址
    static_configs:
      - targets: ['172.17.0.5:8088']
  • 我们可以通过Prometheus的可视化界面,来确定Prometheus是否能获取到指标信息;

  • 同样,我们可以从仪表盘市场导入仪表盘,访问地址:https://grafana.com/grafana/dashboards/14370

  • 导入成功后就可以在Grafana中看到SpringBoot实时监控信息了,果然够炫酷!

总结

通过对Grafana的一波实践,我们可以发现,使用Grafana来进行数据可视化的过程是这样的:首先我们得让被监控方将指标信息暴露出来,然后用Prometheus定时获取并存储指标信息,最后将Prometheus配置为Grafana的可视化数据源。

参考资料

项目源码地址

https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-grafana

到此这篇关于使用Grafana监控Redis的文章就介绍到这了,更多相关Grafana监控Redis内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • SpringBoot如何监控Redis中某个Key的变化(自定义监听器)

    目录 SpringBoot 监控Redis中某个Key的变化 1.声明 2.基本理念 3.实现和创建监听 4.基本demo的其他配置 5.基本测试 6.小结一下 SpringBoot自定义监听器 原理 示例 SpringBoot 监控Redis中某个Key的变化 1.声明 当前内容主要为本人学习和基本测试,主要为监控redis中的某个key的变化(感觉网上的都不好,所以自己看Spring源码直接写一个监听器) 个人参考: Redis官方文档 Spring-data-Redis源码 2.基本理念

  • SpringBoot整合RedisTemplate实现缓存信息监控的步骤

    SpringBoot 整合 Redis 数据库实现数据缓存的本质是整合 Redis 数据库,通过对需要“缓存”的数据存入 Redis 数据库中,下次使用时先从 Redis 中获取,Redis 中没有再从数据库中获取,这样就实现了 Redis 做数据缓存.    按照惯例,下面一步一步的实现 Springboot 整合 Redis 来存储数据,读取数据. 1.项目添加依赖首页第一步还是在项目添加 Redis 的环境, Jedis. <dependency> <groupId>org.

  • SpringBoot实现监控Actuator,关闭redis监测

    目录 SpringBoot监控Actuator,关闭redis监测 方法 springboot Actuator 查看配置明细 运行时度量 SpringBoot监控Actuator,关闭redis监测 方法 当我们导入了spring-boot-starter-actuator这个依赖后, SpringBoot会默认去监测一些信息.其中就包括redis. 会根据redis的默认初始配置, localhost:6379 尝试连接redis.如果我们没有用到redis, 启动就会报错 <depende

  • 使用Grafana监控Redis的操作方法

    目录 Grafana简介 Prometheus简介 安装 使用 监控系统信息 监控SpringBoot应用 总结 参考资料 项目源码地址 当面对一个复杂的系统时,我们往往需要监控工具来帮助我们解决一些性能问题.比如之前我们使用SpringBoot Admin来监控应用,从而获取到SpringBoot Actuator暴露的指标信息.今天给大家介绍一个功能强大的监控工具Grafana,只要需要用到监控的地方,用它做可视化就对了! Grafana简介 Grafana是一款开源的数据可视化和分析工具,

  • redislive监控redis服务的图文教程_动力节点Java 学院整理

    一:安装 首先我们去官网看看:http://www.nkrode.com/article/real-time-dashboard-for-redis,从官网上可以看到,这是python写的,不过开心的是centos上面默认是装有python环境的,比如这里的centos7: 1.安装pip 学过python的朋友应该知道,pip就是一个安装和管理python包的工具,现在我们可以去官网看一看,通过wget这个链接就可以了. 下载之后,我们手工解压一下,然后进入到pip-8.1.2的根目录,执行:

  • 利用ganglia监控redis的最新解决方法

    前言 Ganglia主要用来监控系统性能的软件,通过曲线很容易见到每个节点的工作状态,对合理调整,分配系统资源,提高系统整体性能起到重要作用,支持浏览器方式访问,但不能监控节点硬件技术指标.Ganglia是分布式的监控系统. Redis现在在业务中应用已经很广泛了,但是如何监控redis,实时的观察redis的性能,在搜索引擎搜索"ganglia监控redis",发现都是13年的老文章,都是说要到https://github.com/ganglia/gmond_python_modul

  • 解析prometheus+grafana监控nginx的方法

    目录 1.下载 2.安装nginx与nginx-vts-exporter 3.安装nginx-vts-exporter-0.9.1.linux-amd64.tar 4.配置Prometheus 5.配置Grafana ​在prometheus需要向ngxin中打入探针,通过探针获取ngxin信息,并通过接口输出.下文将讲述如何监控ngxin. 1.下载 为了各位小伙伴方便,这里提供了一波下载地址,如果模板不是特别满意,也可以去官网自行下载. nginx: 链接: https://pan.baid

  • 在Ubuntu上使用Grafana监控Docker的方法

    前言 Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板.在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的.根据不同的指标数据,它提供了一个强大.优雅的来创建.分享和浏览数据的方式. 它提供了丰富多样.灵活的图形选项.此外,针对数据源(Data Source),它支持许多不同的存储后端.每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器.Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite.InfluxDB.OpenTSDB. Prometheus.Elasticsearch 和 Clo

  • Redis性能监控的实现

    目录 1.redis_exporter 2.prometheus 3.grafana redis_exporter + prometheus +grafana监控Redis服务指标 本文使用 redis_exporter + prometheus +grafana 实现对Redis服务进行监控,原因:成本低,人工干预少,直接下载对应的组件,只需添加配置即可互相通信,可视化指标也比较全面. 下面是在安装了redis的Linux机器上 1.redis_exporter 下载程序压缩文件 wget h

  • 使用Grafana 展示Docker容器的监控图表并设置邮件报警规则(图解)

    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,可以加入报警规则.根据官网介绍,报警方式也有很多种,常见的Email.Slack即时通讯.webhook等. 本篇记录的是邮件的报警设置.环境和上篇基本一致,都是在Docker 平台测试环境下,另外本篇使用的grafana容器的版本是用的 dockerhub上最新版本,该版本为grafana/gra

  • java获取redis日志信息与动态监控信息的方法

    效果展示如下所示: 实时监控 redis环境信息和日志列表 Redis配置 在windows下安装的redis,在安装目录找到redis.windows.conf文件,修改以下字段(按实际情况设置): slowlog-log-slower-than 100 slowlog-max-len 1000000 slowlog-log-slower-than:是配置需要日志记录的命令执行时间,单位是微秒,也就是说配置为100,会记录命令执行时间为0.1ms以上的记录.如果设置为0,就会记录所有执行过的命

  • 使用Grafana+Prometheus监控mysql服务性能

    Prometheus(也叫普罗米修斯)官网:https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ Grafana官网:https://grafana.com/enterprise 特征 普罗米修斯的主要特点是: 具有由度量名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 一个灵活的查询语言 来利用这一维度 不依赖分布式存储; 单个服务器节点是自治的 时间序列集合通过HTTP上的拉模型发生 推送时间序列通过中间网关支持 通过服务发现或静态配置发现目标 多

随机推荐