Prometheus+Grafana+Alertmanager实现告警推送教程 ----- 图文详解

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本文主要介绍的是Prometheus采集数据，通过Grafana加上PromQL语句实现数据可视化以及通过Alertmanage实现告警推送功能。温馨提示，本篇文章特长，2w多的文字加上几十张图片，建议收藏观看。

Prometheus 介绍

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。

作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：

  • 强大的多维度数据模型： 时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。 所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
  • 数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串。 可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作。
  • 支持双精度浮点类型，标签可以设为全unicode。 灵活而强大的查询语句（PromQL）：在同一个查询语句，可以对多个 metrics进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
  • 易于管理： Prometheus server是一个单独的二进制文件，可直接在本地工作，不依赖于分布式存储。 高效：平均每个采样点仅占 3.5 bytes，且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。 使用 pull模式采集时间序列数据，这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的 metrics。 可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端。 可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
  • 有多种可视化图形界面。 易于伸缩。 需要指出的是，由于数据采集可能会有丢失，所以 Prometheus 不适用对采集数据要 100%
  • 准确的情形。但如果用于记录时间序列数据，Prometheus 具有很大的查询优势，此外，Prometheus 适用于微服务的体系架构。

示例图:
在这里插入图片描述

Prometheus的适用场景

在选择Prometheus作为监控工具前，要明确它的适用范围，以及不适用的场景。
Prometheus在记录纯数值时间序列方面表现非常好。它既适用于以服务器为中心的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。
在微服务的监控上，Prometheus对多维度数据采集及查询的支持也是特殊的优势。
Prometheus更强调可靠性，即使在故障的情况下也能查看系统的统计信息。权衡利弊，以可能丢失少量数据为代价确保整个系统的可用性。因此，它不适用于对数据准确率要求100%的系统，比如实时计费系统（涉及到钱）。

Prometheus核心组件介绍

Prometheus Server:

Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。 Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言，实现对数据的查询以及分析。 Prometheus Server内置的Express Browser UI，通过这个UI可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。 Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据，因此在大规模监控的情况下，可以通过联邦集群以及功能分区的方式对Prometheus Server进行扩展。

Exporters:

Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus
Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。 一般来说可以将Exporter分为2类：
直接采集：这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。
间接采集：间接采集，原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如： Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等。

PushGateway:

在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中我们可以与邮件，Slack等等内置的通知方式进行集成，也可以通过Webhook自定义告警处理方式。

Service Discovery:

服务发现在Prometheus中是特别重要的一个部分，基于Pull模型的抓取方式，需要在Prometheus中配置大量的抓取节点信息才可以进行数据收集。有了服务发现后，用户通过服务发现和注册的工具对成百上千的节点进行服务注册，并最终将注册中心的地址配置在Prometheus的配置文件中，大大简化了配置文件的复杂程度，
也可以更好的管理各种服务。 在众多云平台中（AWS,OpenStack），Prometheus可以
通过平台自身的API直接自动发现运行于平台上的各种服务，并抓取他们的信息Kubernetes掌握并管理着所有的容器以及服务信息，那此时Prometheus只需要与Kubernetes打交道就可以找到所有需要监控的容器以及服务对象.

  • Consul（官方推荐）等服务发现注册软件
  • 通过DNS进行服务发现
  • 通过静态配置文件（在服务节点规模不大的情况下）

Prometheus UI

Prometheus UI是Prometheus内置的一个可视化管理界面，通过Prometheus UI用户能够轻松的了解Prometheus当前的配置，监控任务运行状态等。 通过Graph面板，用户还能直接使用PromQL实时查询监控数据。访问ServerIP:9090/graph打开WEB页面，通过PromQL可以查询数据，可以进行基础的数据展示。
在这里插入图片描述

如下所示，查询主机负载变化情况，可以使用关键字node_load1可以查询出Prometheus采集到的主机负载的样本数据，这些样本数据按照时间先后顺序展示，形成了主机负载随时间变化的趋势图表：
在这里插入图片描述

Grafana介绍

Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示。Grafana提供了对prometheus的友好支持，各种工具帮助你构建更加炫酷的数据可视化。

Grafana特点

  • 可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。
  • 报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。
  • 通知：警报更改状态时，它会发出通知。接收电子邮件通知。
  • 动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
  • 混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
  • 注释：注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。
  • 过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。

这里我们使用上面Prometheus使用关键字node_load1来使用Grafana进行可视化,点击侧边栏的加号图标，然后单击Dashboard点击创建，然后把刚刚Prometheus使用的查询语句放到Metries,点击右上角的apply即可。

示例图:
在这里插入图片描述

Grafana UI

上面的示例中我们通过prometheus+grafana通过PromQL进行了简单的服务器负载的监控可视化。我们也可以通过第三方提供可视化JSON文件来帮助我们快速实现服务器、Elasticsearch、MYSQL等等监控。这里我们在grafana提供的第三方dashboards的地址https://grafana.com/grafana/dashboards来下载对应的json文件然后导入到grafana实现服务器的监控。

监控服务器的示例图:
在这里插入图片描述
除了服务端的监控，可以监控应用服务。Prometheus 监控应用的方式非常简单，只需要进程暴露了一个用于获取当前监控样本数据的 HTTP 访问地址。这样的一个程序称为Exporter，Exporter 的实例称为一个 Target 。Prometheus 通过轮训的方式定时从这些 Target 中获取监控数据样本，对于应用来讲，只需要暴露一个包含监控数据的 HTTP 访问地址即可，当然提供的数据需要满足一定的格式，这个格式就是 Metrics 格式: metric name>{

Prometheus+Grafana+Alertmanager等安装配置

Prometheus以及相关组件使用的是2.x版本，Grafana使用的是7.x版本。

下载地址推荐使用清华大学或华为的开源镜像站。

下载地址:
https://prometheus.io/download/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/grafana/

Prometheus以及相关组件百度网盘地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1btErwq8EyAzG2-34lwGO4w
提取码：4nlh

Prometheus安装

1，文件准备

将下载好的Prometheus文件解压

输入

1
tar -zxvf prometheus-2.19.3.linux-amd64.tar.gz

然后移动到/opt/prometheus文件夹里面，没有该文件夹则创建

2，配置修改

在prometheus-2.19.3.linux-amd64文件夹目录下找到prometheus.yml配置文件并更改

prometheus.yml文件配置如下:

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# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
       - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:
    - targets: ['192.168.8.181:9090']

3，prometheus 启动

在/opt/prometheus/prometheus-2.19.3.linux-amd64的目录下输入:

1
nohup ./prometheus   >/dev/null   2>&1 &

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+9090可以查看相关信息。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Grafana安装

1，文件准备

将下载下来的grafana-7.1.1-1.x86_64.rpm的文件通过apm方式安装
输入:

1
rpm -ivh grafana-7.1.1-1.x86_64.rpm

进行安装
如果出现如下错误:

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2
error: Failed dependencies:
urw-fonts is needed by grafana-6.1.4-1.x86_64

一个依赖包没有安装，需要先安装这个依赖包，然后再安装grafana

1
# yum install -y urw-fonts

2，grafana 启动

root用户下启动

输入:

1
sudo /bin/systemctl start grafana-server.service

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+3000可以查看相关信息

在这里插入图片描述

Alertmanager安装

1，文件准备

将下载好的Alertmanager文件解压

输入

1
tar -zxvf alertmanager-0.21.0.linux-386.tar.gz

然后移动到/opt/prometheus文件夹里面，没有该文件夹则创建

2，alertmanager启动

root用户下启动

输入:

1
nohup ./alertmanager   >/dev/null   2>&1 &

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+9093可以查看相关信息

示例图:
在这里插入图片描述

Pushgateway 安装

1，文件准备

将下载好的pushgateway文件解压

输入
tar -zxvf pushgateway-1.2.0.linux-amd64.tar.gz
然后移动到/opt/prometheus文件夹里面，没有该文件夹则创建

2，启动

root用户下启动

输入:

1
nohup ./pushgateway   >/dev/null   2>&1 &

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+9091可以查看相关信息

在这里插入图片描述

5，Node_export安装

1，文件准备

将下载好的Node_export文件解压

输入

1
tar -zxvf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz

然后移动到/opt/prometheus文件夹里面，没有该文件夹则创建

2，启动

root用户下启动

输入:

1
nohup ./consul_exporter   >/dev/null   2>&1 &

启动成功之后，在浏览器上输入 ip+9100可以查看相关信息

在这里插入图片描述

Prometheus使用教程

Prometheus界面地址: ip+9090。
这里我就使用图片加上注释来进行讲解。

1，基本使用

1>,Prometheus主界面说明

在这里插入图片描述

2>,Graph使用示例

在这里插入图片描述

3>,查看运行信息

在这里插入图片描述

4>,查看命令标记值

在这里插入图片描述

5>,查看配置信息

在这里插入图片描述

6,>查看集成的组件

集成的组件需要下载对应export服务并启动运行，并且在prometheus的配置中进行添加！

在这里插入图片描述

7>,查看服务发现

在这里插入图片描述

8>,查看告警规则

first_rules.yml的配置。

在这里插入图片描述

9>,查看是否触发告警

在这里插入图片描述

相关文档:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/

Grafana使用

Grafanf 界面地址: ip+3000
初始账号密码: admin, admin
这里我依旧用图片加注释来进行讲解，想必这样会更容易理解吧。。。

1>,主界面信息

在这里插入图片描述

2>,创建仪表盘监控实现

1.添加数据源

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
2.选择prometheus
在这里插入图片描述

3.点击创建仪表盘

在这里插入图片描述

4.点击创建

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5.输入node_load1表示语句，填写相关信息，点击apply完成，并将名称保存为Test
在这里插入图片描述

6.点击搜索Test，点击就可以查看

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3>,使用第三方仪表盘监控实现

注:需提前添加好数据源。

1.点击左上角的加号，点击import

在这里插入图片描述

在线模式
地址:https://grafana.com/grafana/dashboards

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

离线模式

在这里插入图片描述

监控示例:

在这里插入图片描述

监控告警实现

监控告警实现需要依赖 Alertmanager，已经相关的组件，比如上述实例中的监控服务器应用的node_server组件。

邮件告警实现

需要安装Alertmanager，这里因为邮件发送比较简单，所以这里我就直接贴配置了，其中带有xxx字符的参数是需要根据情况进行更改的。下面的企业微信告警同理。
Alertmanagers服务的alertmanager.yml的配置如下:

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global:
  resolve_timeout: 5m
  smtp_from: 'xxx@qq.com'
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'
  smtp_auth_username: 'xxx@qq.com'
  smtp_auth_password: 'xxx'
  smtp_require_tls: false
  smtp_hello: 'qq.com'
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 5s
  group_interval: 5s
  repeat_interval: 5m
  receiver: 'email'
receivers:
- name: 'email'
  email_configs:
  - to: 'xxx@qq.com'
    send_resolved: true
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

注: smtp_from、smtp_auth_username、to的邮箱可以填写同一个，smtp_auth_password填写鉴权码，需要开启POS3。

如果不知道怎么开启POS3，可以查看我的这篇文章: https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/10945698.html

Prometheus服务的Prometheus.yml配置如下:

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# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets: 
      - '192.168.214.129:9093'
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
   - "/opt/prometheus/prometheus-2.19.3.linux-amd64/first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:
    - targets: ['192.168.214.129:9090']
  - job_name: 'server'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.214.129:9100']

注：targets如果有多个配置的话，在后面加上其他服务的节点即可。alertmanagers最好写服务器的ip，不然可能会出现告警数据无法发送的情况。

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Error sending alert" err="Post \"http://alertmanager:9093/api/v1/alerts\": context deadline exceeded

配置了Prometheus.yml之后，我们还需要配置告警的规则，也就是触发条件，达到条件之后就进行触发。我们新建一个first_rules.yml，用于检测服务器挂掉的时候进行发送消息

first_rules.yml告警配置:

注:job等于的服务名称填写Prometheus.yml配置对应的名称，比如这里设置的server对应Prometheus.yml配置的server。

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groups:
- name: node
  rules:
  - alert: server_status
    expr: up{job="server"} == 0 
    for: 15s
    annotations:
      summary: "机器{{ $labels.instance }} 挂了"
      description: "报告.请立即查看!"

依次启动prometheus、altermanagers、node_server服务，查看告警，然后停止node_export服务，等待一段时间在查看。

在这里插入图片描述
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企业微信告警实现

和上面的示例操作基本一致，主要是配置的区别。

1.在企业微信中创建一个应用，并得到secret、corp_id和agent_id配置。

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2.然后修改alertmanager.yml配置，alertmanager.yml配置如下:

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global:
  resolve_timeout: 5s
  wechat_api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/'
  wechat_api_secret: 'xxx'
  wechat_api_corp_id: 'xxx'
templates:
- '/opt/prometheus/alertmanager-0.21.0.linux-386/template/wechat.tmpl'
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 10s
  receiver: 'wechat'
receivers:
- name: 'wechat'
  wechat_configs:
  - send_resolved: true
    to_party: '2'
    agent_id: xxx
    corp_id: 'xxx'
    api_secret: 'xxx'
    api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/'
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

在这里插入图片描述

配置成功之后，操作和上述邮件发送的一致，即可在企业微信看到如下信息。

在这里插入图片描述

如果觉得上述的示例不好友好的话，我们也可以制定告警模板。

添加告警模板:

在alertmanagers的文件夹下创建一个template文件夹，然后在该文件夹创建一个微信告警的模板wechat.tmpl，添加如下配置:

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{{ define "wechat.default.message" }}
{{ range .Alerts }}
========start=========
告警程序: prometheus_alert
告警级别: {{ .Labels.severity}}
告警类型: {{ .Labels.alertname }}
故障主机: {{ .Labels.instance }}
告警主题: {{ .Annotations.summary }}
告警详情: {{ .Annotations.description }}
=========end===========
{{ end }}
{{ end }}

然后再到alertmanager.yml 添加如下配置:

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templates:
- '/opt/prometheus/alertmanager-0.21.0.linux-386/template/wechat.tmpl'

在这里插入图片描述

效果图:
在这里插入图片描述

应用服务监控告警实现

Prometheus 监控应用的方式非常简单，只需要进程暴露了一个用于获取当前监控样本数据的 HTTP
访问地址。这样的一个程序称为Exporter，Exporter 的实例称为一个 Target 。Prometheus通过轮训的方式定时从这些 Target 中获取监控数据样本，对于应用来讲，只需要暴露一个包含监控数据的 HTTP访问地址即可，当然提供的数据需要满足一定的格式，这个格式就是 Metrics 格式: metric name>{

Springboot应用实现步骤
1.在pom文件添加

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<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2.在代码中添加如下配置：

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private Counter requestErrorCount;
    private final MeterRegistry registry;
    @Autowired
    public PrometheusCustomMonitor(MeterRegistry registry) {
        this.registry = registry;
    }
    @PostConstruct
    private void init() {
        requestErrorCount = registry.counter("requests_error_total", "status", "error");
    }
    public Counter getRequestErrorCount() {
        return requestErrorCount;
    }

3.在异常处理中添加如下记录:

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monitor.getRequestErrorCount().increment();

4.在prometheus的配置中添加springboot应用服务监控

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-  job_name: 'springboot' 
     metrics_path: '/actuator/prometheus' 
     scrape_interval: 5s
     static_configs:
     - targets: ['192.168.8.45:8080']

5.Prometheu.yml配置如下:

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- job_name: 'springboot' 
  metrics_path: '/actuator/prometheus' 
  scrape_interval: 5s
  static_configs:
  - targets: ['192.168.8.45:8080']

规则文件配置如下:
在这里插入图片描述

6.在prometheus监控即可查看

在这里插入图片描述
企业微信告警效果图:
在这里插入图片描述
监控的springboot项目地址:https://github.com/xuwujing/springBoot-study

其他配置

prometheus动态加载配置

Prometheus数据源的配置主要分为静态配置和动态发现, 常用的为以下几类:

  • static_configs: 静态服务发现
  • file_sd_configs: 文件服务发现
  • dns_sd_configs: DNS 服务发现
  • kubernetes_sd_configs: Kubernetes 服务发现
  • consul_sd_configs:Consul 服务发现（推荐使用）

file_sd_configs的方式提供简单的接口，可以实现在单独的配置文件中配置拉取对象，并监视这些文件的变化并自动加载变化。基于这个机制，我们可以自行开发程序，监控监控对象的变化自动生成配置文件，实现监控对象的自动发现。

在prometheus文件夹目录下创建targets.json文件
配置如下:

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[
    {
      "targets": [ "192.168.214.129:9100"],
      "labels": {
        "instance": "node",
        "job": "server-129"
      }
    },
    {
        "targets": [ "192.168.214.134:9100"],
        "labels": {
          "instance": "node",
          "job": "server-134"
        }
      }
  ]

然后在prometheus目录下新增如下配置:

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- job_name: 'file_sd'   
   file_sd_configs:
     - files:
       - targets.json

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一些告警配置

这是本人整理的一些服务应用告警的配置，也欢迎大家共同讨论一些常用的相关配置。

内存告警设置

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- name: test-rule
  rules:
  - alert: "内存报警"
    expr: 100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes * 100) / node_memory_MemTotal_bytes) > 30
    for: 15s
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "服务名:{{$labels.instance}}内存使用率超过30%了"
      description: "业务500报警: {{ $value }}"
      value: "{{ $value }}"

示例图:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

磁盘设置:

总量百分比设置:

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(node_filesystem_size_bytes {mountpoint ="/"} - node_filesystem_free_bytes {mountpoint ="/"}) / node_filesystem_size_bytes {mountpoint ="/"} * 100

在这里插入图片描述

查看某一目录的磁盘使用百分比

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(node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/boot"}-node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/boot"})/node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/boot"} * 100

正则表达式来匹配多个挂载点

(node_filesystem_size_bytes{mountpoint=~”/|/run”}-node_filesystem_free_bytes{mountpoint=~”/|/run”})
/ node_filesystem_size_bytes{mountpoint=~”/|/run”} * 100

预计多长时间磁盘爆满

predict_linear(node_filesystem_free_bytes {mountpoint =”/“}[1h],
43600) < 0 predict_linear(node_filesystem_free_bytes
{job=”node”}[1h], 43600) < 0

#CPU使用率

100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode=”idle”}[5m])) by
(instance) * 100)

#空闲内存剩余率

(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)
/ node_memory_MemTotal_bytes * 100

#内存使用率

100 -
(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)
/ node_memory_MemTotal_bytes * 100

#磁盘使用率

100 - (node_filesystem_free_bytes{mountpoint=”/“,fstype=~”ext4|xfs”} /
node_filesystem_size_bytes{mountpoint=”/“,fstype=~”ext4|xfs”} * 100)

其他

这段时间比较忙，ELK相关得等待一段时间在进行更新，虽然发表的博客才对应去年整理的博客。。。。
本篇文章准备了好久，边整理编写，没想到写了这么多。不过感觉这样也不错，一次写出来或许比分开一次次的写对读者而言要好上不上，毕竟不用一篇篇的去找了。

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作者：虚无境
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