如何在 Ubuntu 上使用 Grafana 监控 Docker
Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板。在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的。根据不同的指标数据，它提供了一个强大、优雅的来创建、分享和浏览数据的方式。
Docker 监控 Grafana
Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板。在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的。根据不同的指标数据，它提供了一个强大、优雅的来创建、分享和浏览数据的方式。
Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板。在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的。根据不同的指标数据，它提供了一个强大、优雅的来创建、分享和浏览数据的方式。


它提供了丰富多样、灵活的图形选项。此外，针对<ruby> 数据源 <rp>  （ </rp> <rt>  Data Source </rt> <rp>  ） </rp></ruby>，它支持许多不同的存储后端。每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器。Grafana 提供了对下述数据源的正式支持：Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、 Prometheus、Elasticsearch 和 Cloudwatch。


每个数据源的查询语言和能力显然是不同的，你可以将来自多个数据源的数据混合到一个单一的仪表盘上，但每个<ruby> 面板 <rp>  （ </rp> <rt>  Panel </rt> <rp>  ） </rp></ruby>被绑定到属于一个特定<ruby> 组织 <rp>  （ </rp> <rt>  Organization </rt> <rp>  ） </rp></ruby>的特定数据源上。它支持验证登录和基于角色的访问控制方案。它是作为一个独立软件部署，使用 Go 和 JavaScript 编写的。


![](/data/attachment/album/201611/03/095645ok0uehrwdehr4eeu.jpg)


在这篇文章，我将讲解如何在 Ubuntu 16.04 上安装 Grafana 并使用这个软件配置 Docker 监控。


### 先决条件


* 安装好 Docker 的服务器


### 安装 Grafana


我们可以在 Docker 中构建我们的 Grafana。 有一个官方提供的 Grafana Docker 镜像。请运行下述命令来构建Grafana 容器。



```
root@ubuntu:~# docker run -i -p 3000:3000 grafana/grafana

Unable to find image 'grafana/grafana:latest' locally
latest: Pulling from grafana/grafana
5c90d4a2d1a8: Pull complete
b1a9a0b6158e: Pull complete
acb23b0d58de: Pull complete
Digest: sha256:34ca2f9c7986cb2d115eea373083f7150a2b9b753210546d14477e2276074ae1
Status: Downloaded newer image for grafana/grafana:latest
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Starting Grafana" logger=main version=3.1.0 commit=v3.1.0 compiled=2016-07-12T06:42:28+0000
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config loaded from" logger=settings file=/usr/share/grafana/conf/defaults.ini
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config loaded from" logger=settings file=/etc/grafana/grafana.ini
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config overriden from command line" logger=settings arg="default.paths.data=/var/lib/grafana"
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config overriden from command line" logger=settings arg="default.paths.logs=/var/log/grafana"
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config overriden from command line" logger=settings arg="default.paths.plugins=/var/lib/grafana/plugins"
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Path Home" logger=settings path=/usr/share/grafana
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Path Data" logger=settings path=/var/lib/grafana
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Path Logs" logger=settings path=/var/log/grafana
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Path Plugins" logger=settings path=/var/lib/grafana/plugins
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Initializing DB" logger=sqlstore dbtype=sqlite3

t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="create playlist table v2"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="create playlist item table v2"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="drop preferences table v2"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="drop preferences table v3"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="create preferences table v3"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Created default admin user: [admin]"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Starting plugin search" logger=plugins
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Server Listening" logger=server address=0.0.0.0:3000 protocol=http subUrl=

```

我们可以通过运行此命令确认 Grafana 容器的工作状态 `docker ps -a` 或通过这个URL访问 `http://Docker IP:3000`。


所有的 Grafana 配置设置都使用环境变量定义，在使用容器技术时这个是非常有用的。Grafana 配置文件路径为 `/etc/grafana/grafana.ini`。


### 理解配置项


Grafana 可以在它的 ini 配置文件中指定几个配置选项，或可以使用前面提到的环境变量来指定。


#### 配置文件位置


通常配置文件路径：


* 默认配置文件路径 : `$WORKING_DIR/conf/defaults.ini`
* 自定义配置文件路径 : `$WORKING_DIR/conf/custom.ini`


PS：当你使用 deb、rpm 或 docker 镜像安装 Grafana 时，你的配置文件在 `/etc/grafana/grafana.ini`。


#### 理解配置变量


现在我们看一些配置文件中的变量：


* `instance_name`：这是 Grafana 服务器实例的名字。默认值从 `${HOSTNAME}` 获取，其值是环境变量`HOSTNAME`，如果该变量为空或不存在，Grafana 将会尝试使用系统调用来获取机器名。
* `[paths]`：这些路径通常都是在 init.d 脚本或 systemd service 文件中通过命令行指定。
	+ `data`：这个是 Grafana 存储 sqlite3 数据库（如果使用）、基于文件的会话（如果使用），和其他数据的路径。
	+ `logs`：这个是 Grafana 存储日志的路径。
* `[server]`
	+ `http_addr`：应用监听的 IP 地址，如果为空，则监听所有的接口。
	+ `http_port`：应用监听的端口，默认是 3000，你可以使用下面的命令将你的 80 端口重定向到 3000 端口：`$iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 3000`
	+ `root_url` : 这个 URL 用于从浏览器访问 Grafana 。
	+ `cert_file` : 证书文件的路径（如果协议是 HTTPS）。
	+ `cert_key` : 证书密钥文件的路径（如果协议是 HTTPS）。
* `[database]`：Grafana 使用数据库来存储用户和仪表盘以及其他信息，默认配置为使用内嵌在 Grafana 主二进制文件中的 SQLite3。
	+ `type`：你可以根据你的需求选择 MySQL、Postgres、SQLite3。
	+ `path`：仅用于选择 SQLite3 数据库时，这个是数据库所存储的路径。
	+ `host`：仅适用 MySQL 或者 Postgres。它包括 IP 地址或主机名以及端口。例如，Grafana 和 MySQL 运行在同一台主机上设置如： `host = 127.0.0.1:3306`。
	+ `name`：Grafana 数据库的名称，把它设置为 Grafana 或其它名称。
	+ `user`：数据库用户（不适用于 SQLite3）。
	+ `password`：数据库用户密码（不适用于 SQLite3）。
	+ `ssl_mode`：对于 Postgres，使用 `disable`，`require`，或 `verify-full` 等值。对于 MySQL，使用 `true`，`false`，或 `skip-verify`。
	+ `ca_cert_path`：（只适用于 MySQL）CA 证书文件路径，在多数 Linux 系统中，证书可以在 `/etc/ssl/certs` 找到。
	+ `client_key_path`：（只适用于 MySQL）客户端密钥的路径，只在服务端需要用户端验证时使用。
	+ `client_cert_path`：（只适用于 MySQL）客户端证书的路径，只在服务端需要用户端验证时使用。
	+ `server_cert_name`：（只适用于 MySQL）MySQL 服务端使用的证书的通用名称字段。如果 `ssl_mode` 设置为 `skip-verify` 时可以不设置。
* `[security]`
	+ `admin_user`：这个是 Grafana 默认的管理员用户的用户名，默认设置为 admin。
	+ `admin_password`：这个是 Grafana 默认的管理员用户的密码，在第一次运行时设置，默认为 admin。
	+ `login_remember_days`：保持登录/记住我的持续天数。
	+ `secret_key`：用于保持登录/记住我的 cookies 的签名。


### 设置监控的重要组件


我们可以使用下面的组件来创建我们的 Docker 监控系统。


* `cAdvisor`：它被称为 Container Advisor。它给用户提供了一个资源利用和性能特征的解读。它会收集、聚合、处理、导出运行中的容器的信息。你可以通过[这个文档](https://github.com/google/cadvisor)了解更多。
* `InfluxDB`：这是一个包含了时间序列、度量和分析数据库。我们使用这个数据源来设置我们的监控。cAdvisor 只展示实时信息，并不保存这些度量信息。Influx Db 帮助保存 cAdvisor 提供的监控数据，以展示非某一时段的数据。
* `Grafana Dashboard`：它可以帮助我们在视觉上整合所有的信息。这个强大的仪表盘使我们能够针对 InfluxDB 数据存储进行查询并将他们放在一个布局合理好看的图表中。


### Docker 监控的安装


我们需要一步一步的在我们的 Docker 系统中安装以下每一个组件：


#### 安装 InfluxDB


我们可以使用这个命令来拉取 InfluxDB 镜像，并部署了 influxDB 容器。



```
root@ubuntu:~# docker run -d -p 8083:8083 -p 8086:8086 --expose 8090 --expose 8099 -e PRE_CREATE_DB=cadvisor --name influxsrv tutum/influxdb:0.8.8
Unable to find image 'tutum/influxdb:0.8.8' locally
0.8.8: Pulling from tutum/influxdb
a3ed95caeb02: Already exists
23efb549476f: Already exists
aa2f8df21433: Already exists
ef072d3c9b41: Already exists
c9f371853f28: Already exists
a248b0871c3c: Already exists
749db6d368d0: Already exists
7d7c7d923e63: Pull complete
e47cc7808961: Pull complete
1743b6eeb23f: Pull complete
Digest: sha256:8494b31289b4dbc1d5b444e344ab1dda3e18b07f80517c3f9aae7d18133c0c42
Status: Downloaded newer image for tutum/influxdb:0.8.8
d3b6f7789e0d1d01fa4e0aacdb636c221421107d1df96808ecbe8e241ceb1823

    -p 8083:8083 : user interface, log in with username-admin, pass-admin
    -p 8086:8086 : interaction with other application
    --name influxsrv : container have name influxsrv, use to cAdvisor link it.

```

你可以测试 InfluxDB 是否安装好，通过访问这个 URL `http://你的 IP 地址:8083`，用户名和密码都是 ”root“。


![InfluxDB Administration 2016-08-01 14-10-08](/data/attachment/album/201611/03/095728jjvtvuvvrluckvjb.png)


我们可以在这个界面上创建我们所需的数据库。


![createDB influx](/data/attachment/album/201611/03/095729gcgzg7jboivgjo7b.png)


#### 安装 cAdvisor


我们的下一个步骤是安装 cAdvisor 容器，并将其链接到 InfluxDB 容器。你可以使用此命令来创建它。



```
root@ubuntu:~# docker run --volume=/:/rootfs:ro --volume=/var/run:/var/run:rw --volume=/sys:/sys:ro --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro --publish=8080:8080 --detach=true --link influxsrv:influxsrv --name=cadvisor google/cadvisor:latest -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086
Unable to find image 'google/cadvisor:latest' locally
latest: Pulling from google/cadvisor
09d0220f4043: Pull complete
151807d34af9: Pull complete
14cd28dce332: Pull complete
Digest: sha256:8364c7ab7f56a087b757a304f9376c3527c8c60c848f82b66dd728980222bd2f
Status: Downloaded newer image for google/cadvisor:latest
3bfdf7fdc83872485acb06666a686719983a1172ac49895cd2a260deb1cdde29
root@ubuntu:~#

    --publish=8080:8080 : user interface
    --link=influxsrv:influxsrv: link to container influxsrv
    -storage_driver=influxdb: set the storage driver as InfluxDB
    Specify what InfluxDB instance to push data to:
    -storage_driver_host=influxsrv:8086: The ip:port of the database. Default is ‘localhost:8086’
    -storage_driver_db=cadvisor: database name. Uses db ‘cadvisor’ by default

```

你可以通过访问这个地址来测试安装 cAdvisor 是否正常 `http://你的 IP 地址:8080`。 这将为你的 Docker 主机和容器提供统计信息。


![cAdvisor - Docker Containers 2016-08-01 14-24-18](/data/attachment/album/201611/03/095730mc4y0lb3qjiv6y4v.png)


#### 安装 Grafana 控制面板


最后，我们需要安装 Grafana 仪表板并连接到 InfluxDB，你可以执行下面的命令来设置它。



```
root@ubuntu:~# docker run -d -p 3000:3000 -e INFLUXDB_HOST=localhost -e INFLUXDB_PORT=8086 -e INFLUXDB_NAME=cadvisor -e INFLUXDB_USER=root -e INFLUXDB_PASS=root --link influxsrv:influxsrv --name grafana grafana/grafana
f3b7598529202b110e4e6b998dca6b6e60e8608d75dcfe0d2b09ae408f43684a

```

现在我们可以登录 Grafana 来配置数据源. 访问 `http://你的 IP 地址:3000` 或 `http://你的 IP 地址`（如果你在前面做了端口映射的话）:


* 用户名 - admin
* 密码 - admin


一旦我们安装好了 Grafana，我们可以连接 InfluxDB。登录到仪表盘并且点击面板左上方角落的 Grafana 图标（那个火球）。点击<ruby> 数据源 <rp>  （ </rp> <rt>  Data Sources </rt> <rp>  ） </rp></ruby>来配置。


![addingdatabsource](/data/attachment/album/201611/03/095731jo3nll2p1ssk5lnb.png)


现在你可以添加新的<ruby> 图形 <rp>  （ </rp> <rt>  Graph </rt> <rp>  ） </rp></ruby>到我们默认的数据源 InfluxDB。


![panelgraph](/data/attachment/album/201611/03/095732i9ht99q6ey8j19ri.png)


我们可以通过在<ruby> 测量 <rp>  （ </rp> <rt>  Metric </rt> <rp>  ） </rp></ruby>页面编辑和调整我们的查询以调整我们的图形。


![Grafana - Grafana Dashboard 2016-08-01 14-53-40](/data/attachment/album/201611/03/095732mx2zoifp1ptop2oo.png)


![Grafana - Grafana Dashboard](/data/attachment/album/201611/03/095733qitcr9bzi77up599.png)


关于 Docker 监控，你可用[从此了解](https://github.com/vegasbrianc/docker-monitoring)更多信息。 感谢你的阅读。我希望你可以留下有价值的建议和评论。希望你有个美好的一天。




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via: <http://linoxide.com/linux-how-to/monitor-docker-containers-grafana-ubuntu/>


作者：[Saheetha Shameer](http://linoxide.com/author/saheethas/) 译者：[Bestony](https://github.com/bestony) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

