【30天精通Prometheus：一站式监控实战指南】第13天：graphite_exporter从入门到实战：安装、配置详解与生产环境搭建指南，超详细

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已于 2025-03-02 21:05:17 修改

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分类专栏：【30天精通Prometheus：一站式监控实战指南】文章标签： prometheus 运维 exporter 运维监控 grafana centos 服务器

于 2024-06-02 11:55:32 首次发布

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亲爱的读者们👋

欢迎加入【30天精通Prometheus】专栏！📚 在这里，我们将探索Prometheus的强大功能，并将其应用于实际监控中。这个专栏都将为你提供宝贵的实战经验。🚀

Prometheus是云原生和DevOps的核心监控工具，我们将从基础概念开始，逐步涵盖配置、查询、告警和可视化。💪

在接下来的30天里，我们将解锁Prometheus的实战技巧，通过案例和分享，助你深入理解其工作原理。📆

目标：30天后，你将熟练掌握Prometheus，为未来的项目挑战做好准备！💯

这是一段精彩旅程，期待你的加入！🎉

一、graphite_exporter概述📘

定义
graphite_exporter 是一个开源的组件或服务，其设计目的是接收通过 Graphite plaintext 协议发送的监控数据，并将这些数据转换为 Prometheus 可以理解的格式。简单来说，graphite_exporter 充当了一个转换桥梁，使得原本使用 Graphite 数据格式的系统能够与 Prometheus 监控系统集成。

功能
数据接收：graphite_exporter在指定的端口上监听传入的Graphite数据。当有其他系统或服务将监控数据发送到该端口时，graphite_exporter能够接收这些数据。

数据转换：graphite_exporter能够将接收到的Graphite数据格式（通常是使用plaintext协议传输的以点（.）分隔的度量标准）转换为Prometheus期望的exposition format（即Prometheus可以理解和抓取的格式）。这样，原本只能发送Graphite格式数据的系统或服务就能与Prometheus兼容。

指标映射：由于Graphite和Prometheus在指标命名和组织结构上有所不同，graphite_exporter通常提供映射功能，允许用户定义如何将Graphite的指标路径映射到Prometheus的指标名称和标签。这确保了转换后的数据在Prometheus中具有合适的结构和语义。

应用场景
监控系统集成：当企业已经存在基于Graphite的监控系统，并希望将其集成到Prometheus中时，Graphite Exporter扮演了桥梁的角色。它允许企业保留现有的监控数据源，同时利用Prometheus的强大功能进行数据分析和告警。

指标补充：在某些情况下，核心的Prometheus Exporter（如Node Exporter）可能不包含所有需要的监控指标。这时，Graphite Exporter可以用来补充这些缺失的指标，提供更全面的监控视图。

迁移与过渡：对于正在从Graphite迁移到Prometheus的组织，Graphite Exporter可以作为一个临时的解决方案，在迁移过程中确保数据的连续性和可比性。

二、安装graphite_exporter💾

注意事项和常见问题
1.环境配置：确保操作系统满足Graphite Exporter的要求。检查是否有足够的磁盘空间和内存。

2.依赖安装：确认已安装所有必要的依赖项，如合适的Python版本（如果Graphite Exporter是用Python编写的）。根据安装指南，预先安装可能需要的库或工具。

3.网络配置：确保服务器防火墙设置允许Graphite Exporter的监听端口（默认为9109）对外开放。如果Exporter将部署在云环境或受限制的网络中，请配置相应的网络策略和安全组规则。

4.配置文件：仔细检查配置文件，确保所有参数都正确设置，特别是映射关系（如果需要）。验证配置中的端口号、地址和其他相关设置是否与现有环境相匹配。

5.权限问题：确保运行Graphite Exporter的用户有足够的权限来访问必要的文件和目录。如果Exporter需要监听低于1024的端口，可能需要以root权限运行。

2.1 访问graphite_exporter官方网站 🌐

打开浏览器，访问graphite_exporter的官方下载页面，通常位于Prometheus官方网站的子目录下：https://github.com/prometheus/graphite_exporter/releases

2.2 选择适合的版本🔍

在下载页面，你将看到不同操作系统的graphite_exporter二进制包。根据你的操作系统选择适合的版本。例如，如果你使用的是Linux 64位系统，就选择graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz（其中x.x.x是版本号）。

2.3 下载graphite_exporter⬇️

点击所选版本的下载链接，将graphite_exporter的二进制包下载到你的本地计算机。

2.4 解压安装包📂

将下载的graphite_exporter压缩包解压到你想要安装的目录。你可以使用命令行工具（如tar）来完成这个步骤。解压后，你将看到一个名为graphite_exporter-x.x.x.linux-amd64的目录，其中包含graphite_exporter的二进制文件和其他相关文件。

tar -xzf graphite_exporter-x.x.x.linux-amd64.tar.gz

2.5 运行graphite_exporter🚀

进入解压后的目录，并运行graphite_exporter服务器。在Linux下，你可以使用如下命令。如果一切正常，你应该能在终端看到graphite_exporter的启动日志。

cd graphite_exporter-x.x.x.linux-amd64

./graphite_exporter

三、graphite_exporter指标和配置详解📖

黑色：作为默认文本颜色。
绿色：表示常规配置项
橙色：表示具有互斥参数的配置项 / 建议开启（根据自己的场景确定需求）
蓝色：不重要的配置项 / 建议不开启
红色：表示关键信息和警告 / 最好开启

注意：

1.相关参数配置建议仅供参考，具体要以自己生产的实际需要自行配置。
2.以下配置参数介绍是基于graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64版本说明的，其它版本会有不同。

3.1 graphite_exporter_mapping

# 示例文件
mappings:
- match: test.dispatcher.*.*.*
  name: dispatcher_events_total
  labels:
    action: $2
    job: test_dispatcher
    outcome: $3
    processor: $1
    
- match: '*.signup.*.*'
  name: signup_events_total
  labels:
    job: ${1}_server
    outcome: $3
    provider: $2
    
- match: 'servers\.(.*)\.networking\.subnetworks\.transmissions\.([a-z0-9-]+)\.(.*)'
  match_type: regex
  name: 'servers_networking_transmissions_${3}'
  labels: 
    hostname: ${1}
    device: ${2}

mappings
- match: test.dispatcher.*.*.
  用于匹配传入的度量名称。它可以是简单的通配符模式（如.signup..）或使用正则表达式（如servers.(.*).networking.subnetworks.transmissions.([a-z0-9-]+).(.*)）。在此示例中，匹配以test.dispatcher开头的度量名，后面跟着任意三个由点分隔的组件。
- name
  重新映射后的度量名称。可以在其中插入变量（如${1}, ${2}, ${3}等），这些变量对应于match模式中捕获的组。在这个例子表示所有匹配的度量都将被重命名为dispatcher_events_total。
- labels
  一个键值对的集合，用于定义与度量相关联的标签。这些标签提供了关于度量的额外上下文信息。标签的值也可以是变量，这些变量根据match模式中的捕获组进行替换。
  - action: $2：将match模式中的第二个捕获组（在这里是*）作为action标签的值。
  - job: test_dispatcher：为所有匹配的度量添加一个固定的job标签，值为test_dispatcher。
  - outcome: $3 和 processor: $1：类似地，它们分别使用match模式中的第三和第一个捕获组作为标签的值。
例如将指标转换为 Prometheus 指标，遵循：

test.dispatcher.FooProcessor.send.success
  => dispatcher_events_total{processor="FooProcessor", action="send", outcome="success", job="test_dispatcher"}

foo_product.signup.facebook.failure
  => signup_events_total{provider="facebook", outcome="failure", job="foo_product_server"}

test.web-server.foo.bar
  => test_web__server_foo_bar{}

servers.rack-003-server-c4de.networking.subnetworks.transmissions.eth0.failure.mean_rate
  => servers_networking_transmissions_failure_mean_rate{device="eth0",hostname="rack-003-server-c4de"}

3.2 graphite_exporter.service

- -web.telemetry-path=“/metrics”
指定Prometheus抓取metrics的路径。默认情况下，Prometheus会在/metrics路径上抓取数据，但你可以通过此参数更改它。
- -graphite.listen-address=:9109
设置graphite_exporter监听Graphite度量数据的地址和端口。在这个例子中，它监听所有IPv4和IPv6地址的9109端口。你可以更改地址和端口以适应你的网络环境。
- -graphite.mapping-config=“”
通过这个参数，你可以指定一个映射配置文件，定义如何将接收到的Graphite度量指标映射到Prometheus的度量指标。如果你不提供这个文件，graphite_exporter将使用默认的映射规则。
- -graphite.sample-expiry=5m
定义接收到的Graphite度量样本在内存中未被Prometheus抓取之前可以保留多长时间。超过设定的时间后，这些样本将被丢弃。在这个例子中，样本的过期时间设置为5分钟。
- -[no-]graphite.mapping-strict-match
如果启用此选项，只有当Graphite度量指标与映射配置中的某个规则完全匹配时，才会被导出到Prometheus。如果没有匹配的规则，该度量指标将被忽略。
- -graphite.cache-size=1000
用于设置存储接收到的Graphite度量数据的内部缓存的大小，在这个例子中，缓存大小设置为1000个样本。
- -graphite.cache-type=lru
设置缓存类型。LRU（Least Recently Used）是一种常见的缓存替换策略，当缓存满时，会淘汰最近最少使用的数据。
- -debug.dump-fsm=“”
用于调试目的。如果提供了文件路径，exporter会将有限状态机（Finite State Machine）的当前状态定期转储到该文件，有助于开发者理解exporter的内部状态。
- -[no-]check-config
如果启用此选项，exporter将在启动时检查配置文件的正确性，并在发现错误时退出。
- -[no-]web.systemd-socket
如果你的服务是通过systemd的socket激活功能管理的，可以启用这个选项。这样，graphite_exporter将不会自己监听端口，而是使用由systemd提供的socket。
- -web.listen-address=:9108
设置exporter的HTTP服务监听的地址和端口，Prometheus将从这个地址抓取metrics数据。
- -web.config.file=“”
指定Web服务的配置文件路径。

四、实战演练：生产环境搭建指南🔨

4.1 创建普通用户管理graphite_exporter👤

useradd deploy

4.2 解压graphite_exporter.tar.gz📦

注意:
我的是x86，所以使用graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz，您可以使用uname -a命令查看系统架构

tar xvf graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz -C /home/deploy/

4.3 将graphite_exporter集成到Prometheus配置中✂️

将graphite_exporter集成到Prometheus配置中，确保数据能够正常采集。编辑Prometheus的配置文件（通常是prometheus.yml），在scrape_configs部分添加graphite_exporter的配置。告诉Prometheus将采集localhost:9108的数据。

  - job_name: 'graphite_exporter'
    static_configs:
      - targets:
      - targets: ["localhost:9108"]
        labels:
          exporter: graphite_exporter

4.4 更改graphite_exporter软件包名称✂️

mv graphite_exporter-0.15.0.linux-amd64 /home/deploy/graphite_exporter

4.5 编辑graphite_exporter.service文件📝

cat > /etc/systemd/system/graphite_exporter.service <<EOF
[Unit]
Description=Graphite Exporter
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=deploy
Group=deploy
ExecStart=/home/deploy/graphite_exporter/graphite_exporter \
--graphite.mapping-config=/home/deploy/graphite_exporter/graphite_exporter_mapping \
--graphite.sample-expiry=5m \
--graphite.mapping-strict-match \
--graphite.listen-address=:9109 \
--web.listen-address=:9108
ExecReload=/bin/kill -HUP
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

4.6 启动graphite_exporter.service🔌

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl enable --now graphite_exporter.service

4.7 查看服务是否正常启动🔍

# 查看service服务是否启动
sudo systemctl status graphite_exporter.service

# 查看端口是否存在
sudo ss -ntulp | grep -E '9108|9109'

五、基于云原生的部署方案 🚀

5.1 使用Docker部署graphite_exporter🐳

5.1.1 获取Prometheus Docker镜像 📸

从docker-hub下载镜像

docker pull prom/graphite-exporter:v0.15.0

docker tag prom/graphite-exporter:v0.15.0 graphite-exporter:v0.15.0

从阿里云下载镜像（如果访问不到docker-hub）

// 如果访问不到docker-hub的可以访问如下地址
docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/insights-ops/graphite-exporter:v0.15.0

docker tag registry.cn-beijing.aliyuncs.com/insights-ops/graphite-exporter:v0.15.0 graphite-exporter:v0.15.0

从百度网盘下载镜像

docker load -i graphite-exporter-v0.15.0.tar

docker tag prom/graphite-exporter:v0.15.0 graphite-exporter:v0.15.0

5.1.2 运行graphite_exporter容器 🏃

docker run -itd -p 9108:9108 -p 9109:9109 -p 9109:9109/udp \
        -v ${PWD}/graphite_mapping.conf:/tmp/graphite_mapping.conf \
        --name=graphite_exporter \
        graphite-exporter:v0.15.0 --graphite.mapping-config=/tmp/graphite_mapping.conf

5.1.3 验证Docker部署 ✅

# 查看容器是否正常启动，Status为Up为正常
docker ps -a | grep graphite_exporter

# 端口监听
ss -ntulp | grep 9108

5.2 利用Docker-Compose简化部署 📘

5.2.1 编写docker-compose.yml配置文件 📜

---
version: '3'  
  
services:  
  graphite_exporter:  
    image: graphite-exporter:v0.15.0  
    container_name: graphite_exporter  
    ports:  
      - "9108:9108"  
      - "9109:9109"  
      - "9109:9109/udp"  
    volumes:  
      - "./graphite_mapping.conf:/tmp/graphite_mapping.conf"  
    command: ["--graphite.mapping-config=/tmp/graphite_mapping.conf"]  
    restart: always

5.2.2 使用Docker-Compose启动服务 🚀

docker-compose up -d

5.2.3 验证Docker部署 ✅

# 查看容器是否正常启动，Status为Up为正常
docker ps -a | grep graphite_exporter

# 端口监听
ss -ntulp | grep 9108