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open-falcon学习总结

摘要：
openfalcon有监控组的概念，报警时不针对单个的实体，而是根据组来报警。可以根据需求创建和管理报警信息，报警对象：一个实体组或者一个实体报警指标：自定义指标及报警值给谁报警：一个用户组报警回调：可设置一个URL，当报警被触发时，openfalcon会以get方式回调这个URL，回调时可发送提醒和结果Expression页面：监控报警策略表达式查看和管理表达式。
open-falcon安装

直接安装openfalcon

（略，见docker学习总结-openfalcon镜像的制作和打包或下面的链接）

https://book.open-falcon.org/zh_0_2/quick_install/prepare.html

https://www.cnblogs.com/nulige/p/7741580.html

使用自定义镜像部署openfalcon

获取openfalcon的docker镜像

可通过移动硬盘获取镜像的tar包或者直接从远程仓库获取

运行openfalcon容器

运行容器时需要映射四个端口，其中8081是openfalcon的Dashboard界面访问端口，1988（Agent组件 数据上报）、6030（HBS服务 心跳服务）、8433（Transfer组件 数据接收）在监控时需要用到。

docker run -dit --name 容器名称n -p Dashboard组件映射端口:8081 -p Agent组件映射端口:1988 -p HBS服务映射端口:6030 -p Transfer组件映射端口:8433 openfalcon镜像名称:openfalcon镜像tag /bin/bash

## 示例
docker run -dit --name my_openfalcon -p 10101:8081 -p 10102:1988 -p 10103:6030 -p 10104:8433 my_openfalcon:0.1 /bin/bash

进入openfalcon容器

## 查看运行中的容器，获取openfalcon对应容器的编号
docker ps
## 以交互方式进入容器内部
docker exec -it 容器编号 /bin/bash

修改openfalcon容器中MySQL的配置

因为新创建容器之后MySQL没有对应的pid文件，会出现无法启动的情况，所有需要创建对应的pid文件，并配置相应的权限，使得MySQL可以访问到它。

## 前往MySQL安装目录
cd /apps/mysql-5.7.27/data
## 创建当前容器对应的MySQL的pid文件
touch 容器编号.pid
## 修改创建的pid文件的权限
cd ..
chown -R mysql:mysql data
chmod -R 755 data

修改openfalcon容器中的配置文件

检查一下openfalcon的agent组件的配置文件是否正确。

## 前往openfalcon后端agent组件安装目录
cd /apps/open-falcon-beckend/agent/config
## 编辑配置文件
vim ./cfg.json

修改cfg.json文件的以下内容：

//修改HBS服务的IP地址和端口号，这里改成openfalcon安装宿主机的ip和容器内6030端口对应宿主机映射的端口号（docker run时设置的），本机的话可以直接设置成127.0.0.1:6030
"heartbeat": {
	"addr": "47.96.72.151:10103",
},
//修改Transfer组件的IP地址和端口号，这里改成openfalcon安装宿主机的ip和容器内8433端口对应宿主机映射的端口号（docker run时设置的），本机的话可以直接设置成127.0.0.1:8433
"transfer": {
    "addrs": [
        "47.96.72.151:10104"
    ],
},
//修改Agent组件的IP地址的端口号，这里改成容器内1988端口对应宿主机映射的端口号（docker run时设置的），本机的话可以直接设置成127.0.0.1:1988
"http": {
    "listen": ":10102",
},

运行脚本文件，开启服务

运行sh文件，开启服务。

当出现文件运行完成，容器自动停止的情况时，可编辑/apps/start.sh文件，在最后面加上【while true; do echo openfalconRuning; sleep 1; done】再重新运行start.sh文件，运行成功后直接关闭该ssh连接即可。

## 前往openfalcon软件安装根目录
cd /apps
## 运行脚本文件
./start.sh

查看open-falcon服务端界面是否可以正常访问

访问【宿主机IP地址:Dashboard组件映射端口】即可访问open-falcon服务端，默认为8081端口

open-falcon简介

画面介绍

访问

IP地址:8081（默认）

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1592246/201909/1592246-20190904084154901-1332843973.png)

界面

官方说明：https://book.open-falcon.org/zh_0_2/usage/getting-started.html

  1. Dashboard页面：监控机列表及监控数据查看

    查看当前openfalcon服务端监控的实体（Endpoints）和对应的指标（Counters）。
    open-falcon学习总结第1张

  2. Screen页面：自定义看板

    创建和管理监控指标的看板。分别创建看板组合看板画面，可配置单个看板的监控实体、监控指标、展示样式。

    open-falcon学习总结第2张

    open-falcon学习总结第3张

  3. Hostgroup页面：监控机组

    创建和管理监控实体组。openfalcon有监控组的概念，报警时不针对单个的实体，而是根据组来报警。

    在Hostgroup页面，可创建和编辑每个组的基本信息、配置组成员、配置组报警策略、配置组插件等。

    plugins参考：官方文档和博客

open-falcon学习总结第4张

open-falcon学习总结第5张

open-falcon学习总结第6张

  1. Template页面：监控报警策略模板

    查看和管理报警策略。可以根据需求创建和管理报警信息，

    报警对象：一个实体组（Hostgroup）或者一个实体（Endpoint）

    报警指标：自定义指标及报警值

    给谁报警：一个用户组（Team）

    报警回调：可设置一个URL，当报警被触发时，openfalcon会以get方式回调这个URL，回调时可发送提醒和结果

    open-falcon学习总结第7张

    open-falcon学习总结第8张

  2. Expression页面：监控报警策略表达式

    查看和管理表达式。

  3. Nodata页面：无数据报警

    查看和管理无数据上报时的报警。可根据实体组和实体来报警，选择无数据的周期，即可在无数据的时候报警。

    open-falcon学习总结第9张

    open-falcon学习总结第10张

  4. Alarm-Dashboard页面：报警仪表盘

    报警信息展示。

    open-falcon学习总结第11张

  5. 用户管理

    open-falcon学习总结第12张

    1. Profile页面：登录用户信息管理

      管理当前登录用户的信息

    2. Users页面：用户管理

      查看当前系统的所有用户

    open-falcon学习总结第13张

    1. 用户组管理

      当前用户组管理。用户组与报警相关。

      open-falcon学习总结第14张

      open-falcon学习总结第15张

组件的关系

绘图组件

组件名称用途服务端口备注
Agent部署在目标机器采集机器监控项http: 1988
Transfer数据接收端，转发数据到后端Graph和Judgehttp: 6060 rpc: 8433 socket: 4444
Graph操作rrd文件存储监控数据http: 6070 rpc: 60711.可部署多实例做集群 2.需要连接数据库graph
Query查询各个Graph数据，提供统一http查询接口http: 9966
Dashboard查询监控历史趋势图的web端http: 80811.需要python虚拟环境 2.需要连接数据库dashborad、graph
Task负责一些定时任务，索引全量更新、垃圾索引清理、自身组件监控等http: 80021.需要连接数据库graph

报警组件

组件名称用途服务端口备注
Nodata检测监控数据的上报异常http: 60901.需要连接数据库：falcon_portal
Portal配置报警策略，管理机器分组的web端http: 50501.需要连接数据库：falcon_portal 2.需要python虚拟环境
Judge报警判断模块http: 6081 rpc: 60801.可部署多实例
Alarm报警事件处理器http: 9912
Sender报警发送模块，控制并发度，提供发送的缓冲queuehttp: 6066
mail-provider报警邮件http apihttp: 4000小米提供
sms-provider报警短信http apihttp: 4040自行编写
Links报警合并依赖的web端，存放报警详情http: 50901.需要连接数据库：falcon_links 2.需要python虚拟环境
HBSHeartBeat Server，心跳服务器http: 6031rpc: 60301.需要连接数据库：falcon_portal
UIC（fe）用户组管理，单点登录http: 801.需要连接数据库：uic
Aggregator集群聚合模块——聚合某集群下的所有机器的某个指标的值，提供一种集群视角的监控体验。http: 60551.需要连接数据库：falcon_portal

组件关系

open-falcon学习总结第16张

架构图

open-falcon学习总结第17张

https://blog.csdn.net/beta_xiyan/article/details/81911653

https://blog.51cto.com/chenguomin/1865550

open-falcon系统的使用

配置一个open-falcon监控机

  1. 获取监控数据

    新增一个监控机

    根据监控物的不同而不同，可参考下面的各种监控配置或者官方文档

  2. 查看监控数据

    在Dashboard菜单查看刚刚配置的监控机，选择这个监控机可查看指标

  3. 配置监控组

    在HostGroup菜单将监控机配置到组中，可新增组或者点击hosts将当前的机器加到指定的组中

  4. 配置报警策略

    在Template菜单配置报警策略

    在HostGroup菜单找到指定的组，点击template将报警策略与监控组绑定

  5. 配置无数据报警

    在Nodata菜单配置无数据报警

  6. 配置报警方式

    参考下面的【openfalcon配置报警方式】

  7. 查看指标或者查看报警

    在Dashboard中查看监控指标

    在Screen中配置一个看板

    在Alarm-Dashboard中查看报警信息（配置了报警方式的话可以收到报警信息）

通过open-falcon查看监控机的指标信息

open-falcon学习总结第18张

  1. 访问open-falcon服务端

    默认是8081端口。

  2. 选择需要查看指标的监控机（可搜索、多选）

  3. 点击【刷新counter列表】按钮

  4. 点击指标可查看单个指标的动态图

  5. 选择多个指标后，点击【看图】按钮，选择对应的视角，可同时查看多个指标（视角介绍见下方Q&A）

通过open-falcon创建指标看板

open-falcon学习总结第19张

  1. 访问open-falcon服务端，进入screen菜单

  2. 点击screen首页，在弹出的下拉画面中可搜索已有的看板组或直接新建组

  3. 点击【+导航】，在打开的画面中输入组名称，点击【新增】即可新建一个卡板组

  4. 新增组之后，即可新增看板画面。选择对应的组，点击【选择】【+screen】即可进入看板新增页面

  5. 进入看板新增页面，填写相关信息即可新增看板

    Graph标题：看板名称

    Endpoints列表：看板展示的机器列表，一行一个

    Counters列表：看板展示的指标列表，一行一个

    默认时间跨度：看板展示指标的时间跨度，即展示多久的数据

    视角：看板数据的展示视角

    是否加和：是否对数据进行加和运算并将和展示出来（与指标信息相同的方法展示）

open-falcon学习总结第20张

通过open-falcon管理机器组

openfalcon对机器的管理是以组的形式进行的，报警策略配置是按照机器组来的，可根据需要将不同的机器进行编组，再进行管理。

open-falcon学习总结第21张

  1. 访问open-falcon服务端，进入Hostgroup菜单

  2. 在页面中展示了机器组列表，可进行搜索

  3. 输入名称后点击右上角的+可新增组

  4. 在组列表中，可配置该组的报警策略、组成员机器、组插件等信息

open-falcon学习总结第22张
open-falcon学习总结第23张

通过open-falcon管理报警信息

配置报警策略

  1. 访问open-falcon服务端，进入Template菜单

  2. 在页面中展示了报警策略列表，可进行搜索

  3. 输入名称后点击右上角的+可进入新增报警策略页面

  4. 设置相应的信息即可新增报警策略

    模板基本信息：

    name：模板名称

    parent：父级模板名称

    该模板中的策略列表：

    metric/tags[note]：指标名称

    condition：报警条件

    max：最大报警次数

    P：报警级别（<3时既发短信也发邮件 ， >=3时只发邮件）

    run：报警时间（默认全天）

    模板报警配置：

    报警接收组：报警信息的接收人组（openfalcon的用户组）

    callback地址：报警之后回调的URL（GET方法回调），并可配置回调前的提醒和回调之后的结果通知

配置报警方式

在openfalcon的Alarm-Dashboard菜单中可查看报警信息，如果需要短信、电话、邮箱、微信等方式报警，需要自己配置，可以使用官方的控件也可以自己写接口实现，主要是修改【后端-Alarm-config-cfg.json】文件，docker镜像中为【/apps/open-falcon-beckend/alarm/config/cfg.json】。

修改其中的api部分：

"api": {
   //im报警接口URL，如微信，对应openfalcon用户中的IM
   "im": "http://127.0.0.1:10086/wechat",
   //短信、电话报警接口URL，对应openfalcon用户中的手机
   "sms": "http://127.0.0.1:10086/sms",
   //邮件报警接口URL，对应openfalcon用户中的邮箱
   "mail": "http://127.0.0.1:10086/mail",
   "dashboard": "http://127.0.0.1:8081",
   "plus_api":"http://127.0.0.1:8080",
   "plus_api_token": "default-token-used-in-server-side"
},

官方说明文档：https://book.open-falcon.org/zh_0_2/distributed_install/mail-sms.html

详见下面的配置报警方式。

配置无数据报警

open-falcon学习总结第24张

  1. 访问open-falcon服务端，进入Nodata菜单

  2. 在页面中展示了无数据报警列表，可进行搜索

  3. 输入名称后点击右上角的+可进入新增无数据报警页面

  4. 设置相应的信息即可新增无数据报警

    name：无数据报警的名称

    endpoint选择：设置无数据报警的机器，可设置机器组或者机器，一行一个

    metric：监测指标

    tags：监控指标的tag

    type：监控指标的值类型

    周期（秒）：数据上报的周期，需要与监控项上报数据的step一致

    数据上报中断时, 补发如下值：无数据上报时补发的值
    open-falcon学习总结第25张

查看报警内容

  1. 访问open-falcon服务端，进入Alarm-Dashboard菜单
  2. 在页面中展示了报警信息列表
  3. 配置了短信、邮件等报警方式时，会收到报警信息
open-falcon监控指标说明（主机）

其他具体内容，请参考：

官方文档0.1或官方文档0.2

Satori官方文档

博客

组件相关

指标名称指标说明
agent.aliveagent存活（存活时为1）

CPU相关

参考博客：https://blog.51cto.com/asinego/1949715

指标名称指标说明
cpu.idleCPU空闲时间，不包括等待I/O的时间
cpu.iowait等待I/O的CPU时间
cpu.switchescpu上下文切换次数（计数器类型）
cpu.system内核态CPU时间
cpu.user用户态CPU时间
cpu.nice低优先级用户态CPU时间，也就是进程nice值被调整为1-19之间的CPU时间
cpu.irq处理硬中断的CPU时间
cpu.softirq处理软中断的CPU时间
cpu.guest运行虚拟机的CPU时间
cpu.steal系统运行在虚拟机中的时候，被其他虚拟机占用的CPU时间

内存相关

参考博客：https://blog.51cto.com/asinego/1905622

指标说明
mem.memtotal内存总大小
mem.memused内存使用量
mem.memused.percent内存使用百分比
mem.memfree内存剩余量
mem.memfree.percent内存剩余百分比
mem.swaptotalswap总量
mem.swapusedsqap使用量
mem.swapused.percentswap使用百分比
mem.swapfreeswap剩余量
mem.swapfree.percentswap剩余百分比

磁盘相关

参考博客：https://blog.51cto.com/asinego/1902213

指标名称指标说明
df.statistics.total磁盘总量
df.statistics.used磁盘使用总量
df.statistics.used.percent磁盘使用百分比
df.bytes.used磁盘使用量
df.bytes.used.percent磁盘使用百分比
df.bytes.free磁盘可用量
df.bytes.free.percent磁盘可用百分比
df.inodes.free.percent磁盘可用inode占比

IO相关

指标名称指标说明
disk.io.util在统计时间内所有处理IO时间，除以总共统计时间
disk.io.svctm表示平均每次设备I/O操作的服务时间
disk.io.avgqu-sz平均请求队列的长度
disk.io.avgrq_sz平均请求扇区的大小
disk.io.await每一个IO请求的处理的平均时间（毫秒）
disk.io.ios_in_progress当前正在运行的实际I / O请求数
disk.io.msec_read所有读取所花费的总时间（毫秒）
disk.io.msec_write所有写入所花费的总时间（毫秒）
disk.io.read_bytes读取字节数，单位是byte的数字
disk.io.read_merged相邻的读取请求合并在单个请求中
disk.io.read_requests成功读取完成的总次数
disk.io.read_sectors成功读取的扇区总数
disk.io.write_bytes写入字节数，单位是byte的数字
disk.io.write_merged相邻的写入请求合并在单个请求中
disk.io.write_requests成功写入磁盘的总次数
disk.io.write_sectors成功写入扇区数的总次数
disk.io.msec_totalios_in_progress> = 1的时间量
disk.io.msec_weighted_total统计最近的I/O完成时间和积压

机器内核配置

指标说明
kernel.files.allocated读取的/proc/sys/fs/file-nr第一个Field
kernel.files.left值=kernel.maxfiles-kernel.files.allocated
kernel.maxfiles读取的/proc/sys/fs/file-max
kernel.maxproc读取的/proc/sys/kernel/pid_max

机器负载相关

指标说明
load.15min15min系统平均load average（load average <= CPU核数 *0.7）
load.5min5min系统平均load average
load.1min1min系统平均load average

通信相关

参考博客：https://satori-monitoring.readthedocs.io/zh/latest/builtin-metrics/net.html

指标说明
net.if.in.bits网络io流入位数（1字节/byte=8位/bit）
net.if.in.bytes网络io流入字节数
net.if.in.packets网络io流入包数
net.if.in.compressed网络io流入压缩包数
net.if.in.multicast网络io流入多播包数
net.if.in.dropped网络io流入丢弃数
net.if.in.errors网络io流入出错数
net.if.in.fifo.errs因接收缓冲区满丢掉的包数
net.if.in.frame.errs网络io流入错误帧数
open-falcon配置报警方式

在openfalcon的Alarm-Dashboard菜单中可查看报警信息，如果需要短信、电话、邮箱、微信等方式报警，需要自己配置，可以使用官方的控件也可以自己写接口实现，主要是修改【后端-Alarm-config-cfg.json】文件，docker镜像中为【/apps/open-falcon-beckend/alarm/config/cfg.json】。

配置文件：

openfalcon后端安装目录/alarm/config/cfg.json

"api": {
	//微信发送网关地址
    "im": "http://127.0.0.1:10086/wechat",
    //短信发送网关地址
    "sms": "http://127.0.0.1:10086/sms",
    //邮件发送网关地址
    "mail": "http://127.0.0.1:10086/mail",
    //dashboard模块的运行地址
    "dashboard": "http://127.0.0.1:8081",
    //falcon-plus api模块的运行地址
    "plus_api":"http://127.0.0.1:8080",
    //用于和falcon-plus api模块服务端之间的通信认证token
    "plus_api_token": "default-token-used-in-server-side"
}

官方说明文档：https://book.open-falcon.org/zh_0_2/distributed_install/mail-sms.html

短信、电话报警

官方适配了灵犀云的短信和电话接口，可直接使用。

  1. 注册灵犀云

  2. 在灵犀云中创建应用

  3. 在灵犀云中获取token

  4. 修改alarm/config/cfg.json配置文件

    "sms": "https://www.linkedsee.com/alarm/falcon_sms/自己的token"

  5. 灵犀云电话和短信均免费10次，剩下的需要付费购买

邮件报警

mail-provider组件：https://github.com/open-falcon/mail-provider

  1. 下载编译好的二进制文件

    cd /apps/open-falcon-msg/mail

wget https://dl.cactifans.com/open-falcon/falcon-mail-provider.tar.gz

  2. 解压安装

    cd /apps/open-falcon-msg/mail

mkdir -p falcon-mail-provider

tar zxvf falcon-mail-provider.tar.gz

cd falcon-mail-provider

  3. 修改falcon-mail-provider的配置文件

    vim /apps/open-falcon-msg/mail/falcon-mail-provider/cfg.json


    {
    "debug": true,
    "http": {
        "listen": "0.0.0.0:4000",
        "token": ""
    },
    "smtp": {
        //发件服务器地址
        "addr": "mail.example.com:25",
        //发件人邮箱
        "username": "falcon@example.com",
        //发件人邮箱密码
        "password": "123456",
        //发件人邮箱
        "from": "falcon@example.com",
        "tls":false,
        "anonymous":false,
        "skipVerify":true
    }
}

  4. 修改open-falcon alarm组件的配置文件

    vim /apps/open-falcon-beckend/alarm/config/cfg.json


    "api": {
   "mail": "http://127.0.0.1:4000/sender/mail",
},

  5. 启动服务

    启动服务

    cd /apps/open-falcon-msg/mail/falcon-mail-provider
./control start

    查看日志

    cd /apps/open-falcon-msg/mail/falcon-mail-provider
./control tail

  6. 测试使用

    curl http://127.0.0.1:4000/sender/mail -d "tos=收件人&subject=邮件标题&content=邮件内容"
## 示例
curl http://127.0.0.1:4000/sender/mail -d "tos=a@a.com,b@b.com&subject=openfalcon报警&content=测试邮件"

微信报警

chat组件：https://github.com/yanjunhui/chat

  1. 克隆代码

    cd /apps/open-falcon-msg/wechart
git clone https://www.github.com/yanjunhui/chat.git

  2. 修改chat配置文件

    cd /apps/open-falcon-msg/wechart/chat
vim config.conf


    #http 服务端口
[http]
#默认为0.0.0.0, 可根据需要修改成自己的IP或者想使用本地地址修改为: 127.0.0.1
address = 0.0.0.0
port = 4567

#微信接口信息
[weixin]
CorpID = ww6424d33203e90e20
AgentId = 1000002
Secret = FoST_8RQSTjZwH_CN3aQW6UKksjCSI9mizFqD7HKhrw

  3. 修改open-falcon alarm组件配置文件

    "api": {
	"im": "http://yanjunhui.com:4567/send",
},

  4. 启动服务

    cd /apps/open-falcon-msg/wechart/chat
./control.sh start

  5. 查看服务状态

    cd /apps/open-falcon-msg/wechart/chat
./control.sh status
open-falcon组件说明

绘图相关

Agent：部署在目标机器采集机器监控项
Transfer：数据接收端，转发数据到后端Graph和Judge
Graph：操作rrd文件存储监控数据
Query：查询各个Graph数据，提供统一的http查询接口
Dashboard：查询监控历史趋势图的web端
Task：负责一些定时任务，所有全量更新、垃圾索引清理、自身组件监控等

报警相关

Sender：报警发送模块，控制并发度，提供发送的缓冲queue
UIC（FE）：用户组管理，单点登录
Portal（python）：配置报警策略，管理机器分组的web端
HBC：Hearbeat Server，心跳服务器
Judge：报警判断模块
Links：报警合并依赖的web端，存放报警详情
Alarm：报警事件处理器

open-falcon监控Windows

https://blog.51cto.com/zhuyuanpo/1775108

  1. 安装好openfalcon服务器

  2. 选择合适的Windows监控程序（这里选择windows-agent：另一个 go 语言实现的 windows-agent。支持端口，进程监控，支持后台服务运行。）

  3. 下载已经编译好的版本

    https://github.com/freedomkk-qfeng/windows-agent/releases

  4. 解压压缩包（windows-agent-release-1.0.3和里面的nssm-2.24都要解压）

  5. 修改配置文件内容

    找到cfg.example.json文件，复制一份到windows-agent.exe同级目录（根据自己的机器选择x64和x86）

    1566810430444

    修改配置文件内容

    {
    "debug": true,
	"logfile": "windows.log",
    //给这台机器取个名字，在openfalcon中就是显示的这个名字
    "hostname": "hutianyao.windows.test",
    //修改IP地址为本机的IP地址
    "ip": "47.96.72.151",
	"iis":{
		"enabled": false,
		"websites": [
	        "Default Web Site"
	    ]
 	}, 
    //本机数据库配置
	"mssql":{
		"enabled": false,
		"addr":"127.0.0.1",
		"port":3306,
		"username":"sa",
		"password":"123456",
		"encrypt":"disable",
		"instance": [
	        "test"
	    ]
 	}, 
    "heartbeat": {
        "enabled": true,
        //修改为openfalcon服务端的IP:端口号，默认是6030，这里映射到了10103
        "addr": "47.96.72.151:10103",
        "interval": 60,
        "timeout": 1000
    },
    "transfer": {
        "enabled": true,
        //修改为openfalcon服务端的IP:端口号，默认是8433，这里映射到了10104
        "addrs": [
            "47.96.72.151:10104"
        ],
        "interval": 60,
        "timeout": 1000
    },
    "http": {
        "enabled": true,
        //修改为openfalcon服务端的IP:端口号，默认是1988，这里映射到了10102
        "listen": ":10102",
        "backdoor": false
    },
    "collector": {
        "ifacePrefix": ["网络"]
    },
	"default_tags": {
    },
    "ignore": {
        "cpu.busy": true
    }
}

  6. 以管理员身份运行CMD

  7. CD到解压目录

    cd H:	mpwindows-agent-release-1.0.3x64

  8. CD到包含windows-agent.exe的文件夹下运行命令

    windows-agent.exe

  9. 输出正常后使用 nssm 注册为 Windows 服务

    CD到nssm解压目录中包含nssm.exe的文件夹根据自己的机器选择win32和win64）

    执行命令

    nssm.exe install windows-agent

    输入或选择windows-agent.exe文件的绝对路径，以及其上一级目录

  10. 启动服务

    nssm.exe start windows-agent
open-falcon监控Linux

https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10111390.html

open-falcon监控MySQL

MySQL监控部署

https://github.com/open-falcon/mymon

  1. 安装和配置go环境

    ## 下载go安装包
https://golang.google.cn/dl/

## 解压安装包到指定位置
cd /apps && mkdir go
tar -C /apps/go -xzf go1.12.9.linux-amd64.tar.gz

## 配置环境变量
export GOROOT=/apps/go/go
export GOPATH=/apps/go/goWork
export PATH=$PATH:/apps/go/go/bin

## 测试是否安装成功
go version

  2. 克隆代码

    go get -u github.com/open-falcon/mymon

  3. 编译代码

    cd $GOPATH/src/github.com/open-falcon/mymon
make

  4. 修改配置文件

    [default]
## 工作目录
basedir = . 
## 日志目录，默认日志文件为myMon.log,旧版本有log_file项，如果同时设置了，会优先采用log_file
log_dir = ./fixtures 
## 配置忽略的metric项
ignore_file = ./falconignore 
## 保存快照(process, innodb status)的目录
snapshot_dir = ./snapshot 
## 保存快照的时间(日)
snapshot_day = 10 
##  日志级别[RFC5424]
log_level  = 5 
# 0 LevelEmergency
# 1 LevelAlert
# 2 LevelCritical
# 3 LevelError
# 4 LevelWarning
# 5 LevelNotice
# 6 LevelInformational
# 7 LevelDebug
# falcon agent连接地址
falcon_client=http://127.0.0.1:1988/v1/push 

[mysql]
## 数据库用户名
user=root 
## 数据库密码
password=1tIsB1g3rt 
## 数据库连接地址
host=127.0.0.1 
## 数据库端口
port=3306

  5. 测试启动

    cd $GOPATH/src/github.com/open-falcon/mymon
./mymon -c etc/myMon.cfg

  6. 添加定时任务

    echo '* * * * * cd mymon编译目录 && ./mymon -c etc/myMon.cfg' > /etc/cron.d/mymon

##示例
echo '* * * * * cd /apps/go/goWork/src/github.com/open-falcon/mymon && ./mymon -c etc/myMon.cfg' > /etc/cron.d/mymon

    注：可能需要安装crontabs（定时任务）服务

    ## 安装crontabs
yum -y install crontabs

## 开机自启动crontabs


## 配置定时任务
vim /etc/crontab
## 在文件中加上（/1表示每分钟执行一次）
*/1 * * * * cd /apps/go/goWork/src/github.com/open-falcon/mymon && ./mymon -c etc/myMon.cfg

## 保存定时任务
crontab /etc/crontab

## 查看定时任务
crontab -l

    ​ 当在docker容器中运行时，可直接在启动容器时添加参数：

    docker exec -it 容器编号 crond restart
## 或者
docker exec -it 容器编号 /usr/sbin/crond -i
## 示例
docker exec -it 315e4af50cbd crond restart

  7. 查看日志

    cd $GOPATH/src/github.com/open-falcon/mymon
cat myMon.log

MySQL监控指标

open-falcon监控Redis open-falcon监控Tomcat

官方文档

博客

Tomcat监控部署

  1. 安装和配置JDK（使用tar.gz文件）

    1. 解压JDK到指定的目录
    tar zxvf /tmp/jdk-8u221-linux-x64.tar.gz -C /tomcat

    1. 配置环境变量

      ## 配置环境变量
vi ~/.bashrc


      ## 在文件最后添加
export JAVA_HOME=jdk安装目录
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

## 示例
export JAVA_HOME=/tomcat/jdk1.8.0_211
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

    2. 刷新配置文件

      ## 刷新配置
source ~/.bashrc

    3. 验证是否安装成功

      ## 查看java版本
java -version

  2. 安装Tomcat

    tar zxvf /tmp/apache-tomcat-8.5.45.tar.gz -C /tomcat

  3. 修改Tomcat启动文件

    ## 前往Tomcat的bin目录
cd /tomcat/apache-tomcat-8.5.45/bin
## 修改配置文件
vi catalina.sh

    catalina.sh中需要添加的内容（可使用/CATALINA_OPTS搜索位置）

    CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS
-Dcom.sun.management.jmxremote //开启jmxremote
-Djava.rmi.server.hostname=tomcat所在机器的IP（默认是本机的IP）
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=jmxremote使用的端口号
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=是否开启ssl通信
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=是否需要鉴权"

## 示例
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS
-Dcom.sun.management.jmxremote
-Djava.rmi.server.hostname=127.0.0.1
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=8999
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"

  4. 启动Tomcat

    ## 前往Tomcat的bin目录
cd /tomcat/apache-tomcat-8.5.45/bin
## 启动Tomcat
sh startup.sh

  5. 安装openfalcon的Agent组件

    ## 安装Agent组件
tar xvf /tmp/agent.tar -C /tomcat
## 修改Agent配置文件（修改其中上报数据的IP地址和端口号）
cd /tomcat/agent/config/cfg.json
## 启动Agent服务
nohup /tomcat/agent/bin/falcon-agent -c /tomcat/agent/config/cfg.json
## 检查服务是否开启
netstat -antp | grep 1988
ps -ef | grep -i "falcon"

    agent配置文件说明

    {
    "debug": true,
    //这里是本机在openfalcon中显示的名称
    "hostname": "",
    "ip": "",
    "plugin": {
        "enabled": false,
        "dir": "./plugin",
        "git": "https://github.com/open-falcon/plugin.git",
        "logs": "./logs"
    },
    "heartbeat": {
        "enabled": true,
        //这里是openfalcon的heartbeat模块的URL，默认端口号为6030
        "addr": "47.96.72.151:10104",
        "interval": 60,
        "timeout": 1000
    },
    "transfer": {
        "enabled": true,
        //这里是openfalcon的transfer模块的URL，默认端口号为8433
        "addrs": [
            "47.96.72.151:10105"
        ],
        "interval": 60,
        "timeout": 1000
    },
    "http": {
        "enabled": true,
        //这里是openfalcon的agent模块的URL，默认端口号为1988
        "listen": ":10103",
        "backdoor": false
    },
    "collector": {
        "ifacePrefix": ["eth", "em"],
        "mountPoint": []
    },
    "default_tags": {
    },
    "ignore": {
        "cpu.busy": true,
        "df.bytes.free": true,
        "df.bytes.total": true,
        "df.bytes.used": true,
        "df.bytes.used.percent": true,
        "df.inodes.total": true,
        "df.inodes.free": true,
        "df.inodes.used": true,
        "df.inodes.used.percent": true,
        "mem.memtotal": true,
        "mem.memused": true,
        "mem.memused.percent": true,
        "mem.memfree": true,
        "mem.swaptotal": true,
        "mem.swapused": true,
        "mem.swapfree": true
    }
}

  6. 部署jmxmon

    ## 获取jmxmon
cd /tmp
wget https://github.com/toomanyopenfiles/jmxmon/releases/download/v0.0.2/jmxmon-v0.0.2.tar.gz
## 解压jmxmon
tar zxvf /tmp/jmxmon-v0.0.2.tar.gz -C /tomcat
## 修改jmxmon配置文件
cd /tomcat/jmxmon-v0.0.2
cp conf.example.properties conf.properties
vi conf.properties

    conf.properties文件说明

    ## 监听端口号（和上面Tomcat启动文件中的port一致）
jmx.ports=8999
## 上报的URL（openfalcon服务端1988端口）
agent.posturl=http://47.96.72.151:10102/v1/push
## openfalcon中显示的当前监控Tomcat的名称
hostname=hutianyao.tomcat.test

  7. 启动jmxmon服务

    cd /tomcat/jmxmon-v0.0.2
sh control start

  8. 查看jmxmon日志

    cd /tomcat/jmxmon-v0.0.2
cat var/app.log

Tomcat监控指标

指标名称指标说明
parnew.gc.avg.time一分钟内，每次YoungGC(parnew)的平均耗时
concurrentmarksweep.gc.avg.time一分钟内，每次CMSGC的平均耗时
parnew.gc.count一分钟内，YoungGC(parnew)的总次数
concurrentmarksweep.gc.count一分钟内，CMSGC的总次数
gc.throughputGC的总吞吐率（应用运行时间/进程总运行时间）
new.gen.promotion一分钟内，新生代的内存晋升总大小
new.gen.avg.promotion一分钟内，平均每次YoungGC的新生代内存晋升大小
old.gen.mem.used老年代的内存使用量
old.gen.mem.ratio老年代的内存使用率
thread.active.count当前活跃线程数
thread.peak.count峰值线程数
Q&A

Endpoint视角、Counter视角和组合视角有什么区别？

Endpoint视角：按指标展示数据，不同监控机得相同指标，在一个图表中展示。

图表为指标，线为机器。

open-falcon学习总结第27张

Counter视角：按监控机展示数据，一个监控机的所有数据（选择的指标）展示在一个图表中。

图表是机器，线是指标。

open-falcon学习总结第28张

组合视角：所有的数据，展示在一个图表中。

一个图表，线是一个机器的一个指标。

open-falcon学习总结第29张

open-falcon监控项的上报数据格式是怎么样的？

{
	// 监控项名称
	metric: cpu.busy,
    // 目标服务器的主机名
	endpoint: open-falcon-host,
    // tag标签，作用是聚合和归类，在配报警策略时会比较方便。
	tags: srv=falcon,group=az1,
    // 监控项数值
	value: 10,
    // 采集时间
	timestamp: `date +%s`,
    //  监控项类型。
	counterType: GAUGE,
    // 采集间隔（秒）。
	step: 60
}

open-falcon监控项的类型有哪些？

  1. GAUGE：实测值，直接使用采集的原始数值，比如气温；
  2. COUNTER：记录连续增长的数据，只增不减。比如汽车行驶里程，网卡流出流量，cpu_idle等；
  3. DERIVE：变化率，类似COUNTER ，但是可增可减。

open-facon的报警函数有哪些？

  • all(#3): 最新的3个点都满足阈值条件则报警
  • max(#3): 对于最新的3个点，其最大值满足阈值条件则报警
  • min(#3): 对于最新的3个点，其最小值满足阈值条件则报警
  • sum(#3): 对于最新的3个点，其和满足阈值条件则报警
  • avg(#3): 对于最新的3个点，其平均值满足阈值条件则报警
  • diff(#3): 拿最新push上来的点（被减数），与历史最新的3个点（3个减数）相减，得到3个差，只要有一个差满足阈值条件则报警
  • pdiff(#3): 拿最新push上来的点，与历史最新的3个点相减，得到3个差，再将3个差值分别除以减数，得到3个商值，只要有一个商值满足阈值则报警

标签：#open-falcon#镜像#docker#容器 | 浏览：1109 | 发布日期：

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上篇【Xshell】SFTP子系统申请已拒绝，请确保SSH连接的SFTP子系统设置有效OpenStack 虚拟机冷/热迁移功能实践与流程分析下篇

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