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Prometheus 和 Grafana 监控部署指南

本文档介绍如何使用进程方式部署 Prometheus 和 Grafana，并配置它们来监控 Yuanrong Frontend 服务的指标。

前置要求

1. 安装 Prometheus

# 下载 Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.45.0/prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz

# 解压
tar xvfz prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz

# 安装到系统路径（可选）
sudo mv prometheus-2.45.0.linux-amd64/prometheus /usr/local/bin/
sudo mv prometheus-2.45.0.linux-amd64/promtool /usr/local/bin/

# 或者添加到 PATH
export PATH=$PATH:$(pwd)/prometheus-2.45.0.linux-amd64

2. 安装 Grafana

# 下载 Grafana
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-10.0.0.linux-amd64.tar.gz

# 解压
tar xvfz grafana-10.0.0.linux-amd64.tar.gz

# 安装到系统路径（可选）
sudo mv grafana-10.0.0.linux-amd64/bin/grafana-server /usr/local/bin/
sudo mv grafana-10.0.0.linux-amd64/bin/grafana-cli /usr/local/bin/

# 或者添加到 PATH
export PATH=$PATH:$(pwd)/grafana-10.0.0.linux-amd64/bin

快速开始

方法一：使用启动脚本（推荐）

# 进入监控目录
cd docs/monitoring

# 赋予执行权限
chmod +x start-monitoring.sh stop-monitoring.sh

# 启动监控服务
./start-monitoring.sh

# 停止监控服务
./stop-monitoring.sh

方法二：手动启动

1. 配置 Prometheus

编辑 prometheus.yml，确保 targets 中的端口与你的 Frontend 服务端口一致：

scrape_configs:
  - job_name: 'yuanrong-frontend'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8888']  # 修改为实际的服务端口

2. 启动 Prometheus

prometheus \
  --config.file=prometheus.yml \
  --storage.tsdb.path=./prometheus/data \
  --web.listen-address=:9090 \
  --web.enable-lifecycle

访问 http://localhost:9090 验证 Prometheus 是否正常运行。

3. 启动 Grafana

export GF_PATHS_DATA=./grafana/data
export GF_PATHS_LOGS=./grafana/logs
export GF_PATHS_PROVISIONING=./grafana/provisioning
export GF_SERVER_HTTP_PORT=3000

grafana-server \
  --homepath=/usr/share/grafana \
  --config=/etc/grafana/grafana.ini

访问 http://localhost:3000，使用默认用户名/密码 admin/admin 登录。

配置说明

Prometheus 配置

prometheus.yml 文件包含以下主要配置：

  • scrape_interval: 指标抓取间隔（默认 15 秒）
  • scrape_configs: 定义要抓取的目标服务
    • job_name: 任务名称
    • targets: 服务地址和端口
    • metrics_path: 指标路径（默认为 /metrics）

Grafana 配置

1. 添加数据源

  1. 登录 Grafana
  2. 进入 Configuration -> Data Sources
  3. 点击 "Add data source"
  4. 选择 "Prometheus"
  5. 配置 URL: http://localhost:9090
  6. 点击 "Save & Test"

或者使用自动配置（如果使用启动脚本，会自动配置）：

配置文件位于 grafana/provisioning/datasources/prometheus.yml

2. 导入仪表板

方法一：使用 JSON 文件导入

  1. 进入 Dashboards -> Import
  2. 上传 grafana-dashboard.json 文件
  3. 选择 Prometheus 数据源
  4. 点击 "Import"

方法二：手动创建面板

在 Grafana 中创建以下面板：

  1. Function Invocations Total

    • 查询: sum(rate(function_invocations_total[5m])) by (function_name, http_code)
    • 类型: Graph

  2. Function Invocation Duration

    • 查询: histogram_quantile(0.95, sum(rate(function_invocation_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, function_name))
    • 类型: Graph

  3. HTTP Status Code Distribution

    • 查询: sum(function_invocations_total) by (http_code)
    • 类型: Pie Chart

  4. Error Rate

    • 查询: sum(rate(function_invocations_total{http_code=~"5.."}[5m])) / sum(rate(function_invocations_total[5m]))
    • 类型: Graph

可用的指标

Counter 指标

  • function_invocations_total: 函数调用总数
    • 标签: function_name, http_code

Histogram 指标

  • function_invocation_duration_seconds: 函数调用耗时（秒）
    • 标签: function_name
    • 自动生成: _bucket, _sum, _count

常用 Prometheus 查询

查询函数调用速率

sum(rate(function_invocations_total[5m])) by (function_name)

查询平均响应时间

sum(rate(function_invocation_duration_seconds_sum[5m])) / sum(rate(function_invocation_duration_seconds_count[5m])) by (function_name)

查询 P95 响应时间

histogram_quantile(0.95, sum(rate(function_invocation_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, function_name))

查询错误率

sum(rate(function_invocations_total{http_code=~"5.."}[5m])) / sum(rate(function_invocations_total[5m]))

查询特定函数的调用次数

function_invocations_total{function_name="your-function-name"}

故障排查

Prometheus 无法抓取指标

  1. 检查 Frontend 服务是否运行
  2. 验证端口是否正确（默认 8888）
  3. 访问 http://localhost:8888/metrics 确认指标端点可访问
  4. 检查 Prometheus 日志: tail -f prometheus/prometheus.log

Grafana 无法连接 Prometheus

  1. 确认 Prometheus 正在运行（访问 http://localhost:9090）
  2. 检查数据源配置中的 URL 是否正确
  3. 检查防火墙设置

指标不显示

  1. 确认指标已注册（检查 /metrics 端点）
  2. 确认 Prometheus 正在抓取（在 Prometheus UI 的 Status -> Targets 中查看）
  3. 等待一段时间让 Prometheus 收集数据

生产环境建议

  1. 使用 systemd 服务: 将 Prometheus 和 Grafana 配置为 systemd 服务，确保自动启动
  2. 配置持久化存储: 使用持久化存储保存 Prometheus 数据
  3. 设置告警规则: 在 Prometheus 中配置告警规则，使用 Alertmanager 发送通知
  4. 配置反向代理: 使用 Nginx 等反向代理保护 Grafana
  5. 定期备份: 定期备份 Grafana 仪表板和 Prometheus 数据

参考资源