打造高逼格、可视化的Docker容器监控系统平台

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为什么需要监控？？

对于一个物理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、磁盘空间等信息，都是需要去了解的，因此监控是必须的。对于容器的监控方案可谓多种多样，本身自带命令docker stats。

 [root@docker ~]# docker stats CONTAINER CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS bd96d72ed9c7 0.04% 14.97 MiB / 7.64 GiB 0.19% 8.22 MB / 805 MB 0 B / 0 B 9 665563143eb7 0.01% 18.12 MiB / 7.64 GiB 0.23% 19.7 MB / 18.5 MB 0 B / 39.4 MB 8 f2304dad5855 0.18% 98.45 MiB / 7.64 GiB 1.26% 1.07 GB / 9.97 MB 0 B / 2.13 GB 9

今天民工哥要介绍的是一款开源方案cAdvisor+InfluxDB+Grafana。

组件简介

cAdvisor：用于数据采集

cadvisor谷歌公司自己用来监控他们基础设施的一款工具，这个工具厉害之处不仅能监控docker容器的实时信息，而且还能将你的cadvisor这容器所在的主机的系统的实时信息，但是由于cadvisor只是能监控到实时的信息而不能保存。

InfluxDB：用于数据存储

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。所以我们要使用influxdb将这些实时监控到的信息存放起来。

InfluxDB主要特色功能

基于时间序列，支持与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）；
可度量性：你可以实时对大量数据进行计算；
基于事件：它支持任意的事件数据；

InfluxDB主要特点

无结构（无模式）
可以是任意数量的列
可拓展的；
支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数，方便统计
原生的HTTP支持，内置HTTP API
强大的类SQL语法
自带管理界面，方便使用
参考文章：https://www.influxdata.com/products/

Grafana： 用于数据展示

Grafana是一个可视化面板（Dashboard），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。

Grafana主要特性：

• 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
• 多个数据源。

  安装布署过程

首先得有docker环境，这个就不用介绍了吧，请参考前面的文章

Docker容器技术入门（一）

1、部署influxDB服务

[root@master ~]# docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 tutum/influxdb Unable to find image 'tutum/influxdb:latest' locally Trying to pull repository docker.io/tutum/influxdb ... latest: Pulling from docker.io/tutum/influxdb a3ed95caeb02: Pull complete 23efb549476f: Pull complete aa2f8df21433: Pull complete ef072d3c9b41: Pull complete c9f371853f28: Pull complete a248b0871c3c: Pull complete 749db6d368d0: Pull complete db2492acfcc3: Pull complete b7e7d2e12d53: Pull complete 4272a53eef10: Pull complete 9b2fefdb5321: Pull complete Digest: sha256:5b7c5e318303ad059f3d1a73d084c12cb39ae4f35f7391b79b0ff2c0ba45304b Status: Downloaded newer image for docker.io/tutum/influxdb:latest f384db08ffc78e01fc27bf4c35dc6503b0fd2473cd8d5114b4d8a5475f928b53

说明：

• -d ：后台运行此容器
• --name ：启运容器分配名字influxdb
• -p ：映射端口，8083端口为infuxdb管理端口，8086端口是infuxdb的数据端口
• tutum/influxdb：通过这个容器来运行的，默认会在docker官方仓库pull下来
  查看容器

 [root@master ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES f2304dad5855 tutum/influxdb "/run.sh" 4 seconds ago Up 4 seconds 0.0.0.0:8083->8083/tcp, 0.0.0.0:8086->8086/tcp influxdb

现在可以通过浏览器去访问influxdb的管理端了

接下来创建cadvisor的数据库与用户，这个用于后期配置granfa

回车直接创建完成如下图

创建管理用户

创建完成如下图

同时也是可以使用CLI命令行界面来创建的，命令一样

2、布署cadvisor服务

 [root@master ~]# docker run -d \ --name=cadvisor \ -p 8082:8080 \ -v /:/rootfs,ro \ -v /var/run:/var/run \ -v /sys:/sys,ro \ -v /var/lib/docker/:/var/lib/docker,ro \ google/cadvisor \ -storage_driver=influxdb \ -storage_driver_db=cadvisor \ -storage_driver_host=influxdb:8086 Unable to find image 'google/cadvisor:latest' locally Trying to pull repository docker.io/google/cadvisor ... latest: Pulling from docker.io/google/cadvisor ab7e51e37a18: Pull complete a2dc2f1bce51: Pull complete 3b017de60d4f: Pull complete Digest: sha256:9e347affc725efd3bfe95aa69362cf833aa810f84e6cb9eed1cb65c35216632a Status: Downloaded newer image for docker.io/google/cadvisor:latest a212dc33c9424b6e36485334511e6317bdebc06977b9af374b81b0cab113e724

说明：

• -d ：后台运行此容器
• --name ：启运容器分配名字cadvisor
• -p ：映射端口8082:8080（由于环境8080端口被占用，cadvisor默认端口是8080不建议修改）
• -v：把宿主机的目录映射到容器中，这些目录都是cadviso需要采集的目录文件和监控内容
• -storage_driver：需要指定cadvisor的存储驱动、数据库主机、数据库名
• google/cadvisor：通过cadvisor这个镜像来运行容器，默认会在docker官方仓库把镜像pull下来；
  查看cadvisor容器：

[root@master ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES a212dc33c942 google/cadvisor "/usr/bin/cadvisor..." 2 minutes ago Up 2 minutes 0.0.0.0:8082->8080/tcp cadvisor

现在可以通过浏览访问cadisor的管理页面

cadvisor的基础图形功能也酷炫的

测试是否写入influxdb数据库

3、布署granafa

[root@master ~]# docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana Unable to find image 'grafana/grafana:latest' locally Trying to pull repository docker.io/grafana/grafana ... latest: Pulling from docker.io/grafana/grafana f2aa67a397c4: Pull complete 89573effc7c8: Pull complete b55c103da375: Pu![](https://s4.51cto.com/images/blog/202011/26/00e59a18e4df281d77b3887946f0e52d.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)ll complete Digest: sha256:364bec4a39ecbec744ea4270aae35f6554eb6f2047b3ee08f7b5f1134857c32c Status: Downloaded newer image for docker.io/grafana/grafana:latest 665563143eb74e5e2e76b7a1533cbf67a68590d355b0b22d453eac07e0e0b616 [root@master ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 665563143eb7 grafana/grafana "/run.sh" 48 seconds ago Up 47 seconds 0.0.0.0:3000->3000/tcp grafana

访问WEB管理端

用户名：密码 admin:admin
添加数据源

之后保存并测试连接
新建New dashboard

这里随便选择一个容器做为测试使用，实际环境可根据实际环境填写

保存返回到HOME界面后，如下图

最终的效果图如下

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