监控部署指南

本目录包含三种部署 Prometheus 和 Grafana 的方式：

1. 进程部署 (process/) - 直接在系统上运行 Prometheus 和 Grafana 进程
2. Docker 部署 (docker/) - 使用 Docker 和 Docker Compose 运行
3. Kubernetes 部署 (k8s/) - 在 Kubernetes 集群中部署

选择部署方式

使用进程部署，如果你：

• 不想使用 Docker 或 Kubernetes
• 需要更细粒度的系统控制
• 在生产环境中已有进程管理工具（如 systemd）
• 需要直接访问系统资源

使用 Docker 部署，如果你：

• 已经使用 Docker 环境
• 需要快速部署和测试
• 需要环境隔离
• 需要易于迁移和扩展
• 但不需要 Kubernetes 的编排能力

使用 Kubernetes 部署，如果你：

• 已有 Kubernetes 集群
• 需要高可用和自动扩缩容
• 需要与其他 Kubernetes 服务集成
• 需要服务发现和自动配置
• 生产环境部署

目录结构

monitoring/
├── process/              # 进程部署相关文件
│   ├── prometheus.yml
│   ├── grafana-dashboard.json
│   ├── start-monitoring.sh
│   ├── stop-monitoring.sh
│   └── README.md
│
├── docker/               # Docker 部署相关文件
│   ├── docker-compose.yml
│   ├── prometheus.yml
│   ├── start.sh
│   ├── stop.sh
│   └── README.md
│
└── k8s/                  # Kubernetes 部署相关文件
    ├── namespace.yaml
    ├── prometheus-*.yaml
    ├── grafana-*.yaml
    ├── deploy.sh
    ├── undeploy.sh
    └── README.md

快速开始

进程部署

cd process
./start-monitoring.sh

详细说明请参考: process/README.md

Docker 部署

cd docker
./start.sh

详细说明请参考: docker/README.md

Kubernetes 部署

cd k8s
./deploy.sh

详细说明请参考: k8s/README.md

指标说明

三种部署方式都监控相同的指标：

• function_invocations_total: 函数调用总数

  • 标签: function_name, http_code

• function_invocation_duration_seconds: 函数调用耗时

  • 标签: function_name
  • 自动生成: _bucket, _sum, _count

访问地址

进程部署和 Docker 部署

• Prometheus: http://localhost:9090
• Grafana: http://localhost:3000 (默认用户名/密码: admin/admin)

Kubernetes 部署

方式一：端口转发（推荐用于测试）

kubectl port-forward -n monitoring svc/prometheus 9090:9090
kubectl port-forward -n monitoring svc/grafana 3000:3000

方式二：NodePort（如果已创建）

• Prometheus: http://:30090
• Grafana: http://:30300

方式三：Ingress（需要配置）

• 根据 Ingress 配置的域名访问

注意事项

1. 端口冲突: 确保 9090 和 3000 端口未被占用
2. Frontend 服务端口: 根据实际情况修改 Prometheus 配置中的 targets
3. 数据持久化:
   • 进程部署: 数据保存在 process/prometheus/data 和 process/grafana/data
   • Docker 部署: 数据保存在 docker/prometheus-data 和 docker/grafana-data
   • Kubernetes 部署: 数据保存在 PVC（PersistentVolumeClaim）中

故障排查

检查指标端点

访问你的 Frontend 服务指标端点，确认指标正常：

http://your-frontend-host:port/metrics

应该能看到：

• function_invocations_total
• function_invocation_duration_seconds_bucket
• function_invocation_duration_seconds_sum
• function_invocation_duration_seconds_count

检查 Prometheus 抓取

访问 Prometheus 的 Targets 页面：

http://localhost:9090/targets

确认 yuanrong-frontend 目标状态为 "UP"。

检查 Grafana 数据源

在 Grafana 中：

1. Configuration -> Data Sources
2. 选择 Prometheus
3. 点击 "Save & Test"

应该显示 "Data source is working"。

部署方式对比

特性	进程部署	Docker 部署	Kubernetes 部署
安装复杂度	中等	低	中等
启动速度	快	快	中等
资源隔离	无	容器隔离	Pod 隔离
高可用	需手动配置	需手动配置	原生支持
自动扩缩容	不支持	不支持	支持
服务发现	手动配置	手动配置	自动发现
适用场景	单机/简单环境	开发/测试	生产环境

更多信息

• 进程部署详细文档: process/README.md
• Docker 部署详细文档: docker/README.md
• Kubernetes 部署详细文档: k8s/README.md
• 快速开始指南: process/QUICK_START.md