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[经验交流] 在 Mesos Marathon 上部署 cAdvisor + InfluxDB + Grafana Docker监控

时间:2016-06-15 18:54:03      阅读:1645      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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关于 Docker 容器的监控,google cAdvisor 是个很好的工具,但是它默认只显示实时数据,不储存历史数据。为了存储和显示历史数据、自定义展示图,可以把将cAdvisor与InfluxDB、Grafana 集成起来,国外的专家 Brian Christner 写了一篇文章 ”How to setup Docker Monitoring“,描述了部署方法。

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Brian 的方法是手动运行 docker run 命令进行部署,为了能在 Mesos Marathon 平台上自动部署,我对他的方法进行了一些修改,下面我的部署过程。

注:

读者需要提前了解 mesos、marathon、InfluxDB 特别是 Grafana 的基本操作。

1. 设置共享存储

为了实现 InfluxDB 数据库和 Grafana 配置的持久化存储,使他们重新部署后不会丢失历史数据,我启用了 nfs4作为共享存储,把 InfluxDB 容器里的 /data 目录、Grafana 容器的 /var/lib/grafana 目录映射到 nfs4共享存储上。

1.1 nfs4 server:

/var/nfsshare 172.31.17.0/24(rw,sync,no_root_squash,no_all_squash)

1.2 mesos slaves

172.31.17.74:/var/nfsshare/ /var/nfsshare/ nfs defaults 0 0

2. 拉取镜像文件

在每个mesos slave上拉取下述几个images:

tutum/influxdb

google/cadvisor

grafana/grafana

3. 设置DNS或hosts

172.31.17.34 influxdb.gkkxd.com
172.31.17.34 cadvisor-1.gkkxd.com
172.31.17.34 cadvisor-2.gkkxd.com
172.31.17.34 cadvisor-3.gkkxd.com
172.31.17.34 grafana.gkkxd.com

4. 部署 InfluxDB

  • InfluxDB只需要一个实例;
  • UI 通过 marathon-lb 的虚拟主机发布;
  • 数据端口 8086 通过 servicePort 发布到 marathon-lb所在的slaves;
  • servicePort需要设置为固定值,比如:28086,以便于cAdvisor和Grafana连接;
  • 数据目录 /data 映射到 nfs4共享目录;
{
  "id": "influxdb",
  "instances": 1,
  "cpus": 0.5,
  "mem": 128,
  "constraints": [["hostname", "LIKE", "slave[1-3]"]],
  "labels": {
    "HAPROXY_GROUP":"external",
    "HAPROXY_0_VHOST":"influxdb.gkkxd.com"
  },
  "container": {
    "type": "DOCKER",
    "docker": {
      "image": "172.31.17.36:5000/influxdb:latest",
      "network": "BRIDGE",
      "portMappings": [
        { "containerPort": 8083, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp" },
        { "containerPort": 8086, "hostPort": 0, "servicePort": 28086, "protocol": "tcp" }
      ]
    },
    "volumes": [
      {
        "containerPath": "/etc/localtime",
        "hostPath": "/etc/localtime",
        "mode": "RO"
      },
      {
        "containerPath": "/data",
        "hostPath": "/var/nfsshare/influxdb",
        "mode": "RW"
      }
    ]
  }
}

设置marathon-lb所在主机的防火墙:

{
  "id": "influxdb-fw",
  "instances": 2,
  "cpus": 0.2,
  "mem": 64,
  "cmd": "firewall-cmd --add-port=28086/tcp && sleep 3 && curl -X DELETE master1:8080/v2/apps/influxdb-fw",
  "constraints": [["hostname", "LIKE", "slave[4-5]"]]
}

 

5. 创建监控数据库

打开 http://influxdb.gkkxd.com ,设置 Host 和 Port 分别为 influxdb.gkkxd.com 和 28086:

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为每个mesos slave创建一个单独的数据库,分别为:cadvisor_1, cadvisor_2, cadvisor_3 ...

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6. 部署 cAdvisor

  • 每个mesos slave都要部署一个实例;
  • UI 通过marathon-lb的虚拟主机发布;
  • 设置 storage_drive 为 influxdb;
{
  "id": "cadvisor-6",
  "instances": 1,
  "cpus": 0.5,
  "mem": 128,
  "constraints": [["hostname", "LIKE", "slave[6]"]],
  "labels": {
    "HAPROXY_GROUP":"external",
    "HAPROXY_0_VHOST":"cadvisor-6.gkkxd.com"
  },
  "container": {
    "type": "DOCKER",
    "docker": {
      "image": "172.31.17.36:5000/cadvisor:latest",
      "network": "BRIDGE",
      "portMappings": [
        { "containerPort": 8080, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp" }
      ]
    },
    "volumes": [
      {
        "containerPath": "/etc/localtime",
        "hostPath": "/etc/localtime",
        "mode": "RO"
      },
      {
        "containerPath": "/rootfs",
        "hostPath": "/",
        "mode": "RO"
      },
      {
        "containerPath": "/var/run",
        "hostPath": "/var/run",
        "mode": "RW"
      },
      {
        "containerPath": "/sys",
        "hostPath": "/sys",
        "mode": "RO"
      },
      {
        "containerPath": "/var/lib/docker",
        "hostPath": "/var/lib/docker",
        "mode": "RO"
      },
      {
        "containerPath": "/cgroup",
        "hostPath": "/cgroup",
        "mode": "RO"
      }
    ]
  },
  "args": [
     "-storage_driver", "influxdb",
     "-storage_driver_host", "cadvisor.gkkxd.com:28086",
     "-storage_driver_db", "cadvisor_6"
  ]
}

 

查看cAdvisor UI:

http://cadvisor-6.gkkxd.com

7. 部署 Grafana

  • 只需要部署一个实例;
  • UI 通过 marathon-lb 虚拟主机发布;
  • 数据目录 /var/lib/grafana 映射到 nfs4 共享存储,以便于持久化存储; 
{
  "id": "grafana",
  "instances": 1,
  "cpus": 0.5,
  "mem": 128,
  "constraints": [["hostname", "LIKE", "slave[4-5]"]],
  "labels": {
    "HAPROXY_GROUP":"external",
    "HAPROXY_0_VHOST":"grafana.gkkxd.com"
  },
  "container": {
    "type": "DOCKER",
    "docker": {
      "image": "172.31.17.36:5000/grafana:latest",
      "network": "BRIDGE",
      "portMappings": [
        { "containerPort": 3000, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp" }
      ]
    },
    "volumes": [
      {
        "containerPath": "/etc/localtime",
        "hostPath": "/etc/localtime",
        "mode": "RO"
      },
      {
        "containerPath": "/var/lib/grafana",
        "hostPath": "/var/nfsshare/grafana",
        "mode": "RW"
      }
    ]
  }
}

 

8. 创建数据分析图

打开 Grafana UI:

http://grafana.gkkxd.com/

8.1 设置数据源:

  • 类型:InfluxDB
  • URL:http://influxdb.gkkxd.com:28086
  • Access:direct
  • Database:选择一个slave的数据库,如:cadvisor_1

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创建graph:

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效果图:

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9 其他问题

9.1 怎样设置报警

可以将Prometheus集成进来,后续我将进行相关测试;

9.2 怎样在mesos上获取docker容器名

我们在 Grafana 上创建针对app实例的监控图的时候,往往需要通过 "where container_name=容器名" 的条件筛选相关的数据,但是mesos marathon部署的docker 容器名称是以mesos-uuid形式命名的(docker ps 查看),没有明显的特征可以识别。

下面的方法可以查看一个app ID对应的docker 容器名称:

 

打开 mesos 管理页面:

http://master1:5050

在mesos task里,点击要查找的app ID后面的 Sandbox,

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点击 stdout 即可看到这个app ID对应的docker 容器名称:

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原文地址:http://www.cnblogs.com/hahp/p/5588379.html

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