使用 Grafana 創建可視化面板

Grafana 是一個監控儀表系統，它是由 Grafana Labs 公司開源的的一個系統監測工具，它可以大大幫助我們簡化監控的複雜度，我們只需要提供需要監控的數據，它就可以幫助生成各種可視化儀表，同時它還有報警功能，可以在系統出現問題時發出通知。

Grafana 支持許多不同的數據源，每個數據源都有一個特定的查詢編輯器，每個數據源的查詢語言和能力都是不同的，我們可以把來自多個數據源的數據組合到一個儀表板，但每一個面板被綁定到一個特定的數據源。目前官方支持以下數據源：

我們這裏當然重點需要介紹的就是 Prometheus 這個數據源了。

安裝

接下來我們就來安裝 Grafana，Grafana 本身是非常輕量級的，不會佔用大量資源，此外 Grafana 需要一個數據庫來存儲其配置數據，比如用戶、數據源和儀表盤等，目前 Grafana 支持 SQLite、MySQL、PostgreSQL 3 種數據庫，默認使用的是 SQLite，該數據庫文件會存儲在 Grafana 的安裝位置，所以需要對 Grafana 的安裝目錄進行持久化。

要安裝 Grafana 的方式有很多，我們這裏使用的是 CentOS 系統，可以在 Grafana 官方下載頁面篩選合適的版本 https://grafana.com/grafana/download?edition=oss&platform=linux 根據自己的需求來進行安裝，比如我們這裏直接使用 rpm 包進行安裝：

☸ ➜ wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.2.1-1.x86_64.rpm
☸ ➜ sudo yum install grafana-8.2.1-1.x86_64.rpm

安裝完成後我們就可以使用 systemd 來管理 Grafana：

☸ ➜ sudo systemctl daemon-reload
☸ ➜ sudo systemctl enable grafana-server
☸ ➜ sudo systemctl start grafana-server
☸ ➜ sudo systemctl status grafana-server

默認的啓動配置環境變量位於 /etc/sysconfig/grafana-server 文件中：

☸ ➜ cat /etc/sysconfig/grafana-server
GRAFANA_USER=grafana

GRAFANA_GROUP=grafana

GRAFANA_HOME=/usr/share/grafana

LOG_DIR=/var/log/grafana

DATA_DIR=/var/lib/grafana

MAX_OPEN_FILES=10000

CONF_DIR=/etc/grafana

CONF_FILE=/etc/grafana/grafana.ini

RESTART_ON_UPGRADE=true

PLUGINS_DIR=/var/lib/grafana/plugins

PROVISIONING_CFG_DIR=/etc/grafana/provisioning

# Only used on systemd systems
PID_FILE_DIR=/var/run/grafana

從上面文件中可以找到 Grafana 的各種數據配置路徑，比如數據目錄、日誌目錄、插件目錄等等，正常啓動完成後 Grafana 會監聽在 3000 端口上，所以我們可以在瀏覽器中打開 Grafana 的 WebUI。

默認的用戶名和密碼爲 admin，也可以在配置文件 /etc/grafana/grafana.ini 中配置 admin_user 和 admin_password 兩個參數來進行覆蓋。

當然如果我們想要部署一個高可用版本的 Grafana 的話，那麼使用 SQLite 數據庫就不行了，需要切換到 MySQL 或者 PostgreSQL，我們可以在 Grafana 配置的 [database] 部分找到數據庫的相關配置，Grafana 會將所有長期數據保存在數據庫中，然後部署多個 Grafana 實例使用同一個數據庫即可實現高可用。

創建面板

面板（Panel）是 Grafana 中基本可視化構建塊，每個面板都有一個特定於面板中選擇數據源的查詢編輯器，每個面板都有各種各樣的樣式和格式選項，面板可以在儀表板上拖放和重新排列，它們也可以調整大小，所以要在 Grafana 上創建可視化的圖表，面板是我們必須要掌握的知識點。

數據源

在創建面板之前我們需要指定我們的面板數據來源，也就是數據源，Grafana 支持多種數據源，我們這裏當然使用 Prometheus 作爲數據源來進行說明。在 Grafana 左側工具欄選擇 Configuration，點擊到下面的 Data sources，打開添加數據源的頁面：

點擊頁面中的 Add data source 按鈕開始添加數據源：

選擇第一項 Prometheus 數據源進行配置：

在 HTTP 項中配置 URL 地址爲 http://localhost:9090，其實就是 Prometheus 的地址，由於我們這裏 Grafana 和 Prometheus 都在同一個節點上，所以用 localhost 即可訪問，當然用 IP 也可以，Access 選擇默認的 Server 代理方式，這樣就相當於 Grafana 程序去訪問 Prometheus 而不是在瀏覽器端去訪問，如果 Prometheus 配置有認證，則還需要在下發配置 Auth 信息，配置完成後，拉到最下方點擊 Save & test，提示添加成功即表面數據源添加成功了。然後在數據源列表中就會出現我們剛剛添加的 Prometheus 這個數據源了：

如果想要添加其他支持的數據源則也可用同樣的方式進行添加。

添加面板

面板是屬於某一個 Dashboard 的，所以我們需要先創建一個 Dashboard，在側邊欄點擊 + 切換到 Dashboard 下面開始創建 Dashboard：

在默認創建的新的 Dashboard 中就有一個空的面板，點擊 Add an empty panel 即可開始添加面板：

進入面板編輯器後即可添加面板了，中間位置是查詢語句的顯示結果，下方是用於配置查詢語句的地方，左側可以選擇面板顯示的類型，面板元信息，比如標題、描述信息等。

比如我們現在就要來查詢節點的 CPU 使用率，前面在 node_exporter 章節中已經學習了該監控數據的查詢語句爲 (1 - sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) ) * 100，只需要將該語句填充到查詢的 PromQL 語句中即可在上面顯示出監控的結果：

點擊右上角的 Apply 按鈕即可創建成功一個 Panel 面板。

用同樣的方式我們可以創建一個用於查詢節點內存使用率的面板：

創建完成後的面板我們也可以拖動他們的排列位置：

如果還想重新編輯面板，可以點擊標題，在彈出來的下拉框中選擇 Edit 編輯即可：

添加參數

現在我們在一個 Dashboard 中添加了兩個 Panel，我們可以很明顯看到會直接將所有的節點信息展示在同一個面板中，但是如果有非常多的節點的話數據量就非常大了，這種情況下我們最好的方式是將節點當成參數，可以讓用戶自己去選擇要查看哪一個節點的監控信息，要實現這個功能，我們就需要去添加一個以節點爲參數的變量來去查詢監控數據。

點擊 Dashboard 頁面右上方的 Dashboard settings 按鈕，進入配置頁面：

在該 Settings 頁面可以來對整個 Dashboard 進行配置，比如名稱、標籤、變量等：

這裏我們點擊左邊的 Variables 添加一個變量，變量支持更具交互性和動態性的儀表板，我們可以在它們的位置使用變量，而不是在指標查詢中硬編碼，變量顯示爲 Dashboard 頂部的下拉列表，這些下拉列表可以輕鬆更改儀表板中顯示的數據。

爲了能夠選擇節點數據，這裏我們定義了一個名爲 instance 的變量名，但是定義的這個變量值從哪個地方獲取呢？

監控節點的相關指標是來源於名爲 node-exporter 的任務，我們可以通過查詢 up 來獲取所有的監控實例：

要想獲取到 instance 標籤中的值，我們這裏可以使用一個正則表達式 .*instance="(.*?)".* 來獲取實例數據，這樣就成功定義了一個變量，回到 Dashboard 頁面就可以看到多了一個選擇節點的下拉框：

但是這個時候的面板並不會隨着我們下拉框的選擇而變化，我們需要將 instance 這個變量傳入查詢語句中，比如重新修改CPU使用率的查詢語句：

用同樣的方式給內存使用率添加根據節點過濾的參數：

回到 Dashboard 頁面就可以根據我們的下拉框來選擇需要監控的節點數據了，定義參數的時候如果選擇了可以選擇所有，同樣可以查看所有節點的數據：

面板還有很多配置細節，請關注後續內容......

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/Pwlg8C_pPU-TayWbZz8A-A

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