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简介

Prometheus 官方和一些第三方，已经把一些常用数据库、系统、中间件等的指标数据的采集做成了一个个 exporter，在生产环境中，直接导入使用就可以。 这一节，我们就用 Prometheus 官方提供的 Node Exporter 来完成对Linux系统运行数据的采集 。

实验

NodeExporter 安装及运行

下载地址： https://github.com/prometheus/node_exporter/releases

下载并解压：

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz
tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz

进入 node_exporter-0.18.1.linux-amd64 启动nod
e_exporter:

./node_exporter

Prometheus 配置

在 prometheus.yml 中配置 node_exporter 的metrics 端点，内容如下：

global:
  scrape_interval: 5s
  evaluation_interval: 5s
  scrape_timeout: 5s
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'linux-exporter'
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
    - targets: ['172.16.2.101:9100']

启动 prometheus：

docker run --name prometheus -d -p 9090:9090 -v /root/prometheus-data:/prometheus-data \
       prom/prometheus --web.enable-lifecycle --config.file=/prometheus-data/prometheus.yml

访问 http://172.16.2.101:9090/targets 发现已经出现了 target “node_exporter” ，并且为UP状态。

Grafana 导入 DashBoard

Grafana 官方 和 社区 对常用的 DashBoard 已经做好了，可以访问 https://grafana.com/grafana/dashboards 进行查询

选择下载最多的，点击进去：

DashBoard 的 id 为 8919，后面要用到。

启动 Grafana

docker start grafana

通过Grafana的 + 图标导入(Import) Node Exporter dashboard：

• grafana id = 2129
• 注意选中prometheus数据源

点击 “Import” 会跳转到 监控界面：

通过界面可以直观的看到 主机cpu占用率 、负载、磁盘空间、内存等信息。

总结

这一节 ，通过 集成 Node Exporter 来演示了 exporter 的使用。之后你可以利用Prometheus 官方提供的其他 exporter 应用到你的学习或工作中，例如 MySQL Server Exporter 、Redis exporter 等等。