10分钟搞定Docker容器监控平台
cAdvisor(Container Advisor)是 Google开源的一个容器监控工具，可用于对容器资源的使用情况和性能进行监控。用于收集、聚合、处理和导出正在运行容器的有关信息。具体来说，该组件对每个容器都会记录其资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用情况的直方图和网络统计信息。cAdvisor本身就对 Docker容器支持，并且还对其它类型的容器尽可能的提供支持，力求兼容与适配所有类型的容器。
由以上介绍我们可以知道，cAdvisor是用于监控容器引擎的，由于其监控的实用性，Kubernetes已经默认将其与 Kubelet融合作为容器监控指标的默认工具，所以，对于云原生集群直接使用 Kubelet组件提供的指标采集地址即可。
(资料图)
cAdvisor部署
1、使用以下命令安装启动cAdvisor组件：
docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ --privileged \ --device=/dev/kmsg \ google/cadvisor:latest2、此时，cAdvisor组件已经启动，我们可以使用浏览器访问 http://自己IP地址:8080访问到cAdvisor组件的Web UI：
3、而在多主机的情况下，在所有节点上运行一个cAdvisor再通过各自的Web UI查看监控信息显然不太方便，同时cAdvisor默认只保存2分钟的监控数据。好消息是cAdvisor已经内置了对Prometheus的支持。访问http://自己的IP地址:8080/metrics即可获取到标准的Prometheus监控样本输出:
4、下面表格中列举了一些cAdvisor中获取到的典型监控指标：
指标名称 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
container_cpu_load_average_10s | gauge | 过去10秒容器CPU的平均负载 |
container_cpu_usage_seconds_total | counter | 容器在每个CPU内核上的累积占用时间 (单位：秒) |
container_cpu_system_seconds_total | counter | System CPU累积占用时间（单位：秒） |
container_cpu_user_seconds_total | counter | User CPU累积占用时间（单位：秒） |
container_fs_usage_bytes | gauge | 容器中文件系统的使用量(单位：字节) |
container_fs_limit_bytes | gauge | 容器可以使用的文件系统总量(单位：字节) |
container_fs_reads_bytes_total | counter | 容器累积读取数据的总量(单位：字节) |
container_fs_writes_bytes_total | counter | 容器累积写入数据的总量(单位：字节) |
container_memory_max_usage_bytes | gauge | 容器的最大内存使用量（单位：字节） |
container_memory_usage_bytes | gauge | 容器当前的内存使用量（单位：字节 |
container_spec_memory_limit_bytes | gauge | 容器的内存使用量限制 |
machine_memory_bytes | gauge | 当前主机的内存总量 |
container_network_receive_bytes_total | counter | 容器网络累积接收数据总量（单位：字节） |
container_network_transmit_bytes_total | counter | 容器网络累积传输数据总量（单位：字节） |
Prometheus部署
1、创建prometheus存储数据外挂目录，避免容器重启丢失：
mkdir -p /disk/docker-monitor/prometheus/datachmod 777 /disk/docker-monitor/prometheus/data2、prometheus配置文件外挂出来，方便修改，vi /disk/docker-monitor/prometheus/prometheus.yml：
global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093rule_files: - rule/record/*.ymlscrape_configs: - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: ["localhost:9090"] - job_name: "cadvisor" static_configs: - targets: ["124.222.45.207:8080"]❝job_name: "prometheus"配置抓取Prometheus自身相关指标；job_name: "cadvisor"配置抓取之前配置的cAdvisor组件指标。❞
3、Docker部署Prometheus：
docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus \ -v /disk/docker-monitor/prometheus/conf:/opt/bitnami/prometheus/conf \ -v /disk/docker-monitor/prometheus/data:/opt/bitnami/prometheus/data \ bitnami/prometheus:2.42.0 \ --web.enable-lifecycle --web.enable-admin-api\ --config.file=/opt/bitnami/prometheus/conf/prometheus.yml\ --storage.tsdb.path=/opt/bitnami/prometheus/data❝--web.enable-lifecycle --web.enable-admin-api提供rest api接口方式管理prometheus，比如配置热加载：curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload。注意：这里将prometheus配置文件和存储目录外挂出来，避免容器重启后数据丢失。❞
4、Prometheus启动完成后，浏览器访问：
访问Status -> Targets页面，发现配置的两个抓取Job已经显示，并且State是绿色UP，则接入成功。
5、当能够正常采集到cAdvisor的样本数据后，可以通过以下表达式计算容器的CPU使用率：sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[1m])) without (cpu)
Grafana部署
1、部署Grafana：
docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 -v grafana:/var/lib/grafana grafana/grafana❝/var/lib/grafana路径外挂出来，该目录存储Grafana插件、数据信息，避免Docker容器重启数据丢失。❞
2、访问：http://自己的IP:3000/login，输入账号admin/admin：
3、创建Prometheus类型数据源，指向刚才搭建的Prometheus：
4、导入Docker容器监控面板，这里使用11277：
5、监控面板就可以看到Docker容器运行情况，如下图，当前运行中容器有4个，总占用内存319MB，总CPU使用率大概1.84%，并以曲线方式展示每个容器的CPU使用率、内存使用率、网络IO和磁盘IO等。
