node-exporter

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Last updated 6 years ago

node-exporter

概述

Prometheus从2016年加入CNCF，到2018年8月毕业，现在已经成为Kubernetes的官方监控方案，接下来的几篇文章将详细解读Promethues(2.x)

Prometheus可以从Kubernetes集群的各个组件中采集数据，比如kubelet中自带的cadvisor，api-server等，而node-export就是其中一种来源

Exporter是Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据，并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是，它并不向中央服务器发送数据，而是等待中央服务器主动前来抓取，默认的抓取地址为

node-exporter用于采集服务器层面的运行指标，包括机器的loadavg、filesystem、meminfo等基础监控，类似于传统主机监控维度的zabbix-agent

node-export由prometheus官方提供、维护，不会捆绑安装，但基本上是必备的exporter

功能

node-exporter用于提供*NIX内核的硬件以及系统指标。

如果是windows系统，可以使用
如果是采集NVIDIA的GPU指标，可以使用

根据不同的*NIX操作系统，node-exporter采集指标的支持也是不一样的，如：

diskstats 支持 Darwin, Linux
cpu 支持Darwin, Dragonfly, FreeBSD, Linux, Solaris等，

详细信息参考：

我们可以使用 --collectors.enabled参数指定node_exporter收集的功能模块,或者用--no-collector指定不需要的模块，如果不指定，将使用默认配置。

部署

二进制部署：

解压文件：tar -xvzf **.tar.gz
开始运行：./node_exporter

./node_exporter -h 查看帮助

usage: node_exporter [<flags>]

Flags:
  -h, --help
  --collector.diskstats.ignored-devices
  --collector.filesystem.ignored-mount-points
  --collector.filesystem.ignored-fs-types      
  --collector.netdev.ignored-devices      
  --collector.netstat.fields      
  --collector.ntp.server="127.0.0.1"
  .....

Docker安装：

docker run -d \
  --net="host" \
  --pid="host" \
  -v "/:/host:ro,rslave" \
  quay.io/prometheus/node-exporter \
  --path.rootfs /host

k8s中安装：

node-exporter.yaml文件：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'
  labels:
    app: node-exporter
    name: node-exporter
  name: node-exporter
spec:
  clusterIP: None
  ports:
  - name: scrape
    port: 9100
    protocol: TCP
  selector:
    app: node-exporter
  type: ClusterIP
----
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node-exporter
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: node-exporter
      name: node-exporter
    spec:
      containers:
      - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tryk8s/node-exporter:latest
        name: node-exporter
        ports:
        - containerPort: 9100
          hostPort: 9100
          name: scrape
      hostNetwork: true
      hostPID: true

kubectl create -f node-exporter.yaml

得到一个daemonset和一个service对象，部署后，为了能够让Prometheus能够从当前node exporter获取到监控数据，这里需要修改Prometheus配置文件。编辑prometheus.yml并在scrape_configs节点下添加以下内容:

scrape_configs:
  # 采集node exporter监控数据
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

也可以使用prometheus.io/scrape: 'true'标识来自动获取service的metric接口

- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]

配置完成后，重启prometheus就能看到对应的指标

查看指标：

直接查看：

会输出下面格式的内容，包含了node-exporter暴露的所有指标：

# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the GC invocation durations.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 6.1872e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0.000119463
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0.000151156
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0.000198764
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.009889647
go_gc_duration_seconds_sum 0.257232201
go_gc_duration_seconds_count 1187

# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu counter
node_cpu{cpu="cpu0",mode="guest"} 0
node_cpu{cpu="cpu0",mode="guest_nice"} 0
node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 68859.19
node_cpu{cpu="cpu0",mode="iowait"} 167.22
node_cpu{cpu="cpu0",mode="irq"} 0
node_cpu{cpu="cpu0",mode="nice"} 19.92
node_cpu{cpu="cpu0",mode="softirq"} 17.05
node_cpu{cpu="cpu0",mode="steal"} 28.1

Prometheus查看：

常用指标类型有：

node_cpu：系统CPU使用量
node_disk*：磁盘IO
node_filesystem*：文件系统用量
node_load1：系统负载
node_memeory*：内存使用量
node_network*：网络带宽
node_time：当前系统时间
go_*：node exporter中go相关指标
process_*：node exporter自身进程相关运行指标

Grafana查看：

在grafana中配置好变量、导入模板就会有上图的效果。

深入解读

node-exporter是Prometheus官方推荐的exporter，类似的还有

....

版本问题

* node_cpu ->  node_cpu_seconds_total
* node_memory_MemTotal -> node_memory_MemTotal_bytes
* node_memory_MemFree -> node_memory_MemFree_bytes
* node_filesystem_avail -> node_filesystem_avail_bytes
* node_filesystem_size -> node_filesystem_size_bytes
* node_disk_io_time_ms -> node_disk_io_time_seconds_total
* node_disk_reads_completed -> node_disk_reads_completed_total
* node_disk_sectors_written -> node_disk_written_bytes_total
* node_time -> node_time_seconds
* node_boot_time -> node_boot_time_seconds
* node_intr -> node_intr_total

解决版本问题的方法有两种：

一是在机器上启动两个版本的node-exporter，都让prometheus去采集。

对于grafana的展示，可以找同时支持两套指标的dashboard模板

Collector

node-exporter的主函数：

// Package collector includes all individual collectors to gather and export system metrics.
package collector

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"

    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/common/log"
    "gopkg.in/alecthomas/kingpin.v2"
)

// Namespace defines the common namespace to be used by all metrics.
const namespace = "node"

可以看到exporter的实现需要引入github.com/prometheus/client_golang/prometheus库，client_golang是prometheus的官方go库，既可以用于集成现有应用，也可以作为连接Prometheus HTTP API的基础库。

比如定义了基础的数据类型以及对应的方法：

Counter：收集事件次数等单调递增的数据
Gauge：收集当前的状态，比如数据库连接数
Histogram：收集随机正态分布数据，比如响应延迟
Summary：收集随机正态分布数据，和 Histogram 是类似的

switch metricType {
        case dto.MetricType_COUNTER:
            valType = prometheus.CounterValue
            val = metric.Counter.GetValue()

        case dto.MetricType_GAUGE:
            valType = prometheus.GaugeValue
            val = metric.Gauge.GetValue()

        case dto.MetricType_UNTYPED:
            valType = prometheus.UntypedValue
            val = metric.Untyped.GetValue()

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