prometheus，本身是一个【数据收集】和【数据处理】的工具，如果效果要监控一台服务器物理机，有两种方式，一种是在物理机上部署“node-export”来收集数据上报给prometheus，另一种是“自定义监控”；

        node-exporter，就是将服务器物理机的数据，收集好，不需要运维人员自己配置了，是一个比较简单的监控物理机的组件；

        本节，我们就来讲述node-exporter的使用方式，及prometheus如何来查询数据；

10.0.0.41     prometheus-node41    1c1g20GB

给大家准备了安装包在百度云盘

链接：https://pan.baidu.com/s/1es-MFSjp4HNzercDiY-1Cg?pwd=ctk8 
提取码：ctk8

· 创建工作目录

[root@prometheus-node41 ~]# mkdir -pv /node-export/{soft,data,logs}

· 上传解压安装包

[root@prometheus-node41 soft]# rz -E
[root@prometheus-node41 soft]# tar xf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz 
[root@prometheus-node41 soft]# ll
total 10128
drwxr-xr-x 2 1001 1002       56 Jul 17  2023 node_exporter-1.6.1.linux-amd64
-rw-r--r-- 1 root root 10368103 Nov  8 01:42 node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz

· 创建软连接

[root@prometheus-node41 soft]# ln -sv /node-export/soft/node_exporter-1.6.1.linux-amd64 /node-export/soft/node-exporter

· 编辑启动文件

[root@prometheus-node41 soft]# cat  /etc/systemd/system/node-exporter.service
[Unit]
Description=xinjizhiwa node-exporter
Documentation=https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
After=network.target

[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/node-export/soft/node-exporter/node_exporter
ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
LimitNOFILE=65535

[Install]
WantedBy=multi-user.target

· 重新加载systemd启动node-exporter

[root@prometheus-node41 soft]# systemctl daemon-reload 
[root@prometheus-node41 soft]# systemctl enable --now node-exporter.service 

· 检测是否启动成功

[root@prometheus-node41 soft]# netstat -tnulp

· 浏览器访问

10.0.0.41:9100

此时，被监控节点的node-exporter部署完毕

[root@prometheus-server31 prometheus]# vim /prometheus/soft/prometheus/prometheus.yml 

  #抓取监控的间隔时间，多长时间获取一次数据（生产环境，建议15-30s）；
  scrape_interval: 3s
  #多久读一次规则
  evaluation_interval: 15s

#先不解释，之后会讲
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093

#先不讲，之后会讲
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

#被监控的配置
scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
  #另起一个job名称，被监控的主体自定义名称
  - job_name: "node-exporter"
    static_configs:
      #被监控的数据抓取地址；
      - targets: ["10.0.0.41:9100"]

·【job】的配置释义

·【监控地址/目标】的配置释义

curl -X POST http://10.0.0.31:9090/-/reload

此时，就会看到，新配置的被监控项主体的指标列表；

至此，prometheus收集node-exporter的数据就配置成功；

        我们现在已经将被监控的服务器的数据采集到了“prometheus”，那么如何操作这些数据呐？

        就涉及到了，prometheus操作数据的语句：【PromeQL】

        想要操作数据，我们需要先知道，数据长什么样子？

· 查看数据

浏览器防备node-exporter，点击【Metrics】

· 数据的结构介绍

点击Metrics之后，就可以看到，node-exporter采集的数据；

数据包含结构：

1，数据类型【TYPE】

2，数据的key { 数据的value }

也就是说，数据是以key{value}的形式，展示的；

至于数据类型，以后再说，现在不着急；

· 查看节点存活监控【up】

up #代表查看所有被监控节点是否存活

1表示存活；

0表示存活；

· 查看监控指标【key{value}】

本次学习，我们查cpu作为案例；

只需要写入“关键词”就会弹出与之相关的所有字段key

筛选我们想要的cpu相关数据；

key { value,value,value }

筛选10s内我们想要的cpu相关数据；

key { value,value,value }[10s]

· sum求和

将查询出来的数据，求和计算；

sum(key{value})

· increase时间段总增长量

查看1分钟内，空闲率增长量

取时间段内的起始第一个值，和最后一个值的差值，就是increase的计算方式。

increase(node_cpu_seconds_total{instance="10.0.0.41:9100",mode="idle"}[1m])

· by函数分组统计

by函数，跟mysql里面的by分组时一个意思，使用起来也几乎一样。

案例：查询所有节点的cpu空闲率，安装监控节点分组；

sum(node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"})by(instance)

· rate平均增量

案例：查询1分钟之内cpu的空闲值，增长量，按照每秒增长多少，求出这个值。

increase就是时间段内：【最后一个值】 - 【第一个值】

rate就是时间段内：（【最后一个值】 - 【第一个值】）/时间段

rate(node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"}[1m])

· topk函数

就是把求出来的值的列表，取前几位的意思

由于本次学习，没有安装其他的监控机器，所以演示不完善，大家能明白这个意思就行了；

topk(2,rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[3m]))

· count函数-统计计数

案例：查询目前有多少个cpu监控模式（mode）

count(node_cpu_seconds_total{cpu="0"})

至此，基本函数，大家就有了初步的了解；

求cpu的空闲率

sum(【cpu总空闲时间】)/sum(【cpu所有使用时间】)

sum(node_cpu_seconds_total{mode="idle"})/sum(node_cpu_seconds_total)*100

至此，PromeQL的简单了解，就到这了，比较墨迹了，接下来我们先进入下一步学习，在从头回顾一下我们这个PromeQL的不懂的技术点。

10.0.0.71-grafana   1c1g 20GB

本次学习，给大家准备了安装包在百度云盘

链接：https://pan.baidu.com/s/1sMJrz1afPqmaW_dypUXQmA?pwd=sotw 
提取码：sotw

· 上传软件包

[root@grafana71 soft]# rz -E
rz waiting to receive.
[root@grafana71 soft]# ll
total 85616
-rw-r--r-- 1 root root 87670697 Nov  8 01:42 grafana-enterprise-10.0.3-1.x86_64.rpm

· 安装grafana

[root@grafana71 soft]# yum -y localinstall grafana-enterprise-10.0.3-1.x86_64.rpm

· 启动grafana

[root@grafana71 soft]# systemctl enable --now grafana-server.service

· 检查3000端口是否监听

[root@grafana71 soft]# netstat -tnulp

10.0.0.71:3000

登录：

账号：admin

密码：admin

· 配置数据源

就是获取prometheus的数据

【home】-【adminstration】-【data sources】-【add  data-sources】-【prometheus】

NAME字段，自定义一个数据源名称

server URL ，就是我们prometheus的地址+端口

点击save&test

至此，数据源配置完毕；

· 新建仪表盘

【home】-【dashboards】-【new】-【new  folder】

创建一个新的folder

进入目录后，创建仪表盘

【create  dashboard】

选择数据源

【Add visualization】

选择刚刚添加的数据源

此时进入到，仪表盘的编辑页面；

· 创建一个数据展示图

1，测试代码

第一步，测试代码，就是计算一个cpu使用率的PromeQL代码；

测试没问题，就复制；

2，写入grafana图形

(1-sum(node_cpu_seconds_total{mode="idle"})/sum(node_cpu_seconds_total))*100

#grafana官网查询dashboard模板id
https://grafana.com/grafana/dashboards

· 搜索找到想要的仪表盘

· 下载仪表盘

· 上传仪表盘json文件到grafana

【home】-【dashboard】-【new】-【import】

上传json文件

保存

· 回到自己的dashboard列表点进去查看

至此，我们的服务器节点监控，学习完毕。