Windows_安装整合Prometheus + Grafana监控主机和Flink作业

迪丽瓦拉

2025-05-29 07:28:32

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安装包下载

prometheus

windows_exporter

pushgateway

grafana

除了prometheus和flink的main函数代码需要修改外，其余直接bin/对应启动exe运行即可，注意默认端口即可（下文有）。

在这里插入图片描述

需要修改的配置

只需要修改：prometheus.yml（增加两个静态地址）：

scrape_configs:# The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.- job_name: "prometheus"# metrics_path defaults to '/metrics'# scheme defaults to 'http'.static_configs:- targets: ["localhost:9090"]#win- job_name: "node_exporter"scrape_interval: 5smetrics_path: "/metrics"  static_configs:- targets: ["localhost:9182"]# 添加 PushGateway 监控配置- job_name: 'pushgateway'honor_labels: truestatic_configs:- targets: ['localhost:9091']labels:instance: 'pushgateway'

作业代码

本地启动作业：

引入对应的pom依赖，如果在linux下通过Flink客户端编译，则将其放入对应的lib下：

Maven地址：Flink的prometheus整合依赖

完整依赖参考：分区文章：略。本地IDEA开发，修改代码核心注意几个对应Flink客户端flink-conf.yaml的参数：

public class JobMonitorDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {/** 创建flink流处理环境 */Configuration configuration = new Configuration();configuration.setString("rest.port","18081");//flink-prometheusconfiguration.setString("metrics.reporter.promgateway.class","org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter");configuration.setString("metrics.reporter.promgateway.host","localhost");configuration.setString("metrics.reporter.promgateway.port","9091");configuration.setString("metrics.reporter.promgateway.jobName","flink-metrics");configuration.setString("metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix","true");configuration.setString("metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown","false");configuration.setString("metrics.reporter.promgateway.interval","30s");// 执行环境StreamExecutionEnvironment sEnv = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);sEnv.disableOperatorChaining();Properties propertiesC = new Properties();propertiesC.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer("test" , new SimpleStringSchema(),propertiesC);//添加模拟数据源DataStreamSource outStream = sEnv.addSource(consumer);Properties properties = new Properties();properties.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");//properties.setProperty(ProducerConfig., "100000");properties.setProperty("akka.ask.timeout" , "120s");properties.setProperty("web.timeout" , "120000");outStream.print();FlinkKafkaProducer producer = new FlinkKafkaProducer("partitionTest", new SimpleStringSchema(),properties , Optional.of(new FlinkRoundRobinPartitioner<>()));//, new FlinkRoundRobinPartitioner<>(),  FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE, 5);/** 输出数据流绑定到生产者 */outStream.addSink(producer);outStream.print();sEnv.execute("partitionTest");}
}

实现样例

启动windows-Exporter（默认端口9182，http://localhost:9182/metrics，作用主要为监听到主机的CPU 使用率，这里在对应上Grafana里面的metrics就是windows_xxx），

在这里插入图片描述

启动pushgateway（默认端口9091，http://localhost:9091/metrics，作用主要与flink内嵌的flink-metrics-prometheus呼应连接）

在这里插入图片描述

启动普罗米修斯（默认端口9090，http://localhost:9090/targets?search=），查看targets：

在这里插入图片描述

启动运行grafana，默认账户admin/admin ，先在setting里面关联上Prometheus作为数据源，再新增dashboard，在qurey里面的metrics中选择：

配置好普罗米修斯数据源：

http://localhost:9090/

在这里插入图片描述

如果只启动了windows_exploer则只有：

在这里插入图片描述

要想获得对应的flink监控图，idea运行本地flink作业，该作业以k2f为例，本地生产若干条数据对应指标变化：

在这里插入图片描述

对以上grafana中选择的指标是，对应Consumer算子【四个并行度（暴露cpu核数了）】：

在这里插入图片描述

使用进阶

手动一个个添加 Dashboard 比较繁琐，Grafana 社区鼓励用户分享 Dashboard，通过https://grafana.com/dashboards 网站，可以找到大量可直接使用的 Dashboard 模板。

在这里插入图片描述

导入（新建）dashboard：

在这里插入图片描述

引入Json模板的数据面板：

在这里插入图片描述

告警

Grafana告警这里有三个概念组成：

Alerting | Contact points
Alerting | Notification policies
Alerting | Alert rules

参考blog：Prometheus系列之Grafana 版本9.0.0 设置Email邮件报警实战

彻底搞懂监控系统，使用Prometheus和Grafana 如何实现运维告警

首先配置开启smtp邮件服务，类似参考spring-admin，修改Grafana/conf/default.ini：

#################################### SMTP / Emailing #####################
[smtp]
enabled = true
host = smtp.qq.com:25		#邮件类型
user = yourEmail@qq.com	#邮件地址
# If the password contains # or ; you have to wrap it with triple quotes. Ex """#password;"""
password = xxx	#授权码
cert_file =
key_file =
skip_verify = true
from_address = yourEmail@qq.com
from_name = Grafana
ehlo_identity = dashboard.example.com
startTLS_policy =[emails]
welcome_email_on_sign_up = false
templates_pattern = emails/*.html, emails/*.txt
content_types = text/html

配置Contact points

新建一个new Contact points：

在这里插入图片描述

点击Test进行邮件测试：

在这里插入图片描述

邮箱中收到：

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给对应的panel设置alert rule告警规则：

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分为四步骤：一、针对query查询条件进行告警规则配置：

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比如这里针对CPU本机测试告警实例的数据进行一个固定值的阈值，当超过 IS ABOVE的时候进行告警：

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二、配置扫描时间和存在告警策略：如下，每30秒扫描一次，如果存在告警问题延迟1分钟进行告警；

三、告警信息内容；

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收到的内容是：

在这里插入图片描述

四、Notifications 关联，即关联 alert rule和之前配置的 contact points，通过 notification policy来关联：

在这里插入图片描述

因为Alert Rule是通过label来匹配Contact point。所以需要定义一个Notification policy，给Contact point定义label

Grafana的所有Alert Rule报警都会发送给Root policy，但是Root policy的Contact point是无法接收邮件的。所以需要修改Root policy的Contact point

如果Specific routing和Root policy是同一个Contact point，则只会收到一封报警邮件，而不是两封

在这里插入图片描述