有没有人和我一样，遇到同样的困惑：当我使用 Prometheus 来搭建监控体系的时候，每当有一个组件需要监控，我就要为其增加一个 exporter，如果有 10 个组件，我就要增加 10 个 exporter，先不说这 10 个 exporter 的质量如何（因为大部分 exporter 都是广大网友自己开发的），光学习成本、部署成本以及维护成本都让人头疼。

有没有一个组件，就能搞定大部分指标采集的？

Categraf 就是这样的一个采集器。

惊不惊喜，意不意外？

什么是 Categrf

Categraf 是一个监控采集 Agent，类似 Telegraf、Grafana-Agent、Datadog-Agent，希望对所有常见监控对象提供监控数据采集能力，采用 All-in-one 的设计，不但支持指标采集，也希望支持日志和调用链路的数据采集。

相比于其他采集器，Categraf 的优势在于：

• 支持 remote_write 写入协议，支持将数据写入 promethues、M3DB、VictoriaMetrics、InfluxDB
• 指标数据只采集数值，不采集字符串，标签维持稳态结构
• 采用 all-in-one 的设计，所有的采集工作用一个 agent 搞定，未来也可以把日志和 trace 的采集纳入 agent
• 纯 Go 代码编写，静态编译依赖少，容易分发，易于安装
• 尽可能落地最佳实践，不需要采集的数据无需采集，针对可能会对时序库造成高基数的问题在采集侧做出处理
• 常用的采集器，不但提供采集能力，还要整理出监控大盘和告警规则，用户可以直接导入使用
• 未来希望作为快猫 SaaS 产品的重要组成部分，引入快猫团队的研发力量持续迭代，当然，希望更多的公司、更多人研发人员参与共建，做成国内最开放、最好用的采集器

安装

安装很简单，下面简单介绍二进制安装的方式。

# 下载
$ wget https://download.flashcat.cloud/categraf-v0.2.38-linux-amd64.tar.gz
# 解压
$ tar xf categraf-v0.2.38-linux-amd64.tar.gz
# 进入目录
$ cd categraf-v0.2.38-linux-amd64/

修改配置文件，在 conf/config.toml 中，修改的部分如下：

[[writers]]
url = "http://127.0.0.1:17000/prometheus/v1/write"

[heartbeat]
enable = true

然后启动 Categraf。

$ nohup ./categraf &>categraf.log &

配置详解

我们上面部署 Categraf 的时候没有指定配置文件，它就会默认读取 conf 目录下的配置文件，conf 目录的结构如下：

• config.toml # 主配置
• logs.toml # logs-agent 配置
• prometheus.toml # prometheus agent 配置
• traces.yaml # trace-agent 配置
• conf/input./.toml 插件配置文件

主配置 config.toml 详解

[global]
# 是否打印配置内容
print_configs = false

# 机器名，作为本机的唯一标识，会为时序数据自动附加一个 agent_hostname=$hostname 的标签
# hostname 配置如果为空，自动取本机的机器名
# hostname 配置如果不为空，就使用用户配置的内容作为hostname
# 用户配置的hostname字符串中，可以包含变量，目前支持两个变量，
# $hostname 和 $ip，如果字符串中出现这两个变量，就会自动替换
# $hostname 自动替换为本机机器名，$ip 自动替换为本机IP
# 建议大家使用 --test 做一下测试，看看输出的内容是否符合预期
# 这里配置的内容，再--test模式下，会显示为 agent_hostname=xxx 的标签
hostname = ""

# 是否忽略主机名的标签，如果设置为true，时序数据中就不会自动附加agent_hostname=$hostname 的标签
omit_hostname = false

# 时序数据的时间戳使用ms还是s，默认是ms，是因为remote write协议使用ms作为时间戳的单位
precision = "ms"

# 全局采集频率，15秒采集一次
interval = 15

# 配置文件来源，目前支持local和http两种配置，如果配置为local就读取本地的配置，如果配置为http，需要在[http]模块配置http来源
providers = ["local"]


# 全局附加标签，一行一个，这些写的标签会自动附到时序数据上
# [global.labels]
# region = "shanghai"
# env = "localhost"

# 日志模块
[log]
# 默认的log输出，到标准输出(stdout)
# 如果指定为文件, 则写入到指定的文件中
file_name = "stdout"

# 当日志输出到文件时该配置生效，用于限制日志文件大小
max_size = 100
# 日志保留天数
max_age = 1
# 备份日志个数
max_backups = 1
# 是否使用本地时间格式化日志
local_time = true
# 是否用gzip对日志进行压缩
compress = false

# 发给后端的时序数据，会先被扔到 categraf 内存队列里，每个采集插件一个队列
# chan_size 定义了队列最大长度
# batch 是每次从队列中取多少条，发送给后端backend
[writer_opt]
batch = 1000
chan_size = 1000000

# 后端backend配置，在toml中 [[]] 表示数组，所以可以配置多个writer
# 每个writer可以有不同的url，不同的basic auth信息
[[writers]]
url = "http://127.0.0.1:17000/prometheus/v1/write"

# 认证用户，默认为空
basic_auth_user = ""

# 认证密码，默认为空
basic_auth_pass = ""

## 请求头信息
# headers = ["X-From", "categraf", "X-Xyz", "abc"]

# 超时配置：单位是 ms
timeout = 5000
dial_timeout = 2500
max_idle_conns_per_host = 100

# 如果providers配置为http，就需要在这个地方进行配置
[http]
# 是否开启
enable = false
# 地址信息
address = ":9100"
print_access = false
run_mode = "release"

# ibex配置，用于配置ibex-server的地址，用于实现故障自愈
[ibex]
enable = false
## ibex刷新频率
interval = "1000ms"
## ibex server 地址
servers = ["127.0.0.1:20090"]
## 脚本临时保存目录
meta_dir = "./meta"

# 心跳上报给n9e
[heartbeat]
enable = true

# 上报 os version cpu.util mem.util 等元信息
url = "http://127.0.0.1:17000/v1/n9e/heartbeat"

# 上报频率，单位是 s
interval = 10

# 认证用户
basic_auth_user = ""

# 认证密码
basic_auth_pass = ""

## header 头信息
# headers = ["X-From", "categraf", "X-Xyz", "abc"]

# 超时配置，单位 ms
timeout = 5000
dial_timeout = 2500
max_idle_conns_per_host = 100

日志采集 logs.toml 配置

[logs]
# api_key http模式下生效,用于鉴权, 其他模式下占位符
api_key = "ef4ahfbwzwwtlwfpbertgq1i6mq0ab1q"
# 是否开启log-agent
enable = false
# 日志接收地址，可以配置tcp、http以及kafka
send_to = "127.0.0.1:17878"
# 日志发送协议：http/tcp/kafka
send_type = "http"
# kafka模式下的topic
topic = "flashcatcloud"
# 是否进行压缩
use_compress = false
# 是否使用tls
send_with_tls = false
# 批量发送的等待时间
batch_wait = 5
# 日志偏移量记录，用于断点续传
run_path = "/opt/categraf/run"
# 最大打开文件数
open_files_limit = 100
# 扫描目录日志评论
scan_period = 10
# udp采集的buffer大小
frame_size = 9000

# 是否采集pod的stdout/stderr日志
collect_container_all = true
  # 全局处理规则, 该处不支持多行合并。多行日志合并需要在logs.items中配置
  # [[logs.Processing_rules]]
  # 日志采集配置
  [[logs.items]]
  # 日志类型，支持file/journald/tcp/udp
  type = "file"
  # 日志路径，支持统配符，用统配符，默认从最新位置开始采集
  ## 如果类型是file,则必须配置具体的路径; 如果类似是journald/tcp/udp，则配置端口
  path = "/opt/tomcat/logs/*.txt"
  # 日志的label 标识日志来源的模块
  source = "tomcat"
  # 日志的label 标识日志来源的服务
  service = "my_service"

其中，日志采集规则可以在全部 logs.Processing_rules 中配置，也可以在 logs.items.logs_processing_rules 中进行配置。

规则类型主要分为以下几种：

• exclude_at_match：表示不发送匹配到的日志行
• include_at_match：表示只发送匹配到的日志行
• mask_sequences：可以在日志发送前对日志进行处理，比如替换日志内容
• multi_line：多行合并，不支持全局配置

（1）不发送匹配到的日志行

type = "exclude_at_match"
name = "exclude_xxx_users"
pattern="\\w+@flashcat.cloud"
表示日志中匹配到@flashcat.cloud 的行 不发送

（2）只发送匹配到的日志行

type = "include_at_match"
name = "include_demo"
pattern="^2022*"
表示日志中匹配到2022开头的行 才发送

（3）对日志内容进行替换处理

type = "mask_sequences"
name = "mask_phone_number"
replace_placeholder = "[186xxx]"
pattern="186\\d{8}"
表示186的手机号会被[186xxx] 代替

（4）多行合并

type = "multi_line"
name = "new_line_with_date"
pattern="\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}" （多行规则不需要添加^ ，代码会自动添加）
表示以日期为日志的开头，多行的日志合并为一行进行采集

指标采集 prometheus.toml 配置

Categraf 本身以及可以完成很多指标的采集，如果你本身已经有了完整的 Promtheus 体系，但是想用 N9e，Categraf 也支持采集 Prometheus 指标。

[prometheus]
# 是否启动prometheus agent
enable=false
# 原来prometheus的配置文件
# 或者新建一个prometheus格式的配置文件
scrape_config_file="/path/to/in_cluster_scrape.yaml"
## 日志级别，支持 debug | warn | info | error
log_level="info"
# 以下配置文件，保持默认就好了
## wal file storage path ,default ./data-agent
# wal_storage_path="/path/to/storage"
## wal reserve time duration, default value is 2 hour
# wal_min_duration=2

比如这里配置 Prometheus 自动采集 kube-state-metrics 指标的 scrape 配置：

global:
  scrape_interval: 15s
  external_labels:
    scraper: ksm-test
    cluster: test
scrape_configs:
  - job_name: "kube-state-metrics"
    metrics_path: "/metrics"
    kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints
        api_server: "https://172.31.0.1:443"
        tls_config:
          ca_file: /etc/kubernetes/pki/ca.crt
          cert_file: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crt
          key_file: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.key
          insecure_skip_verify: true
    scheme: http
    relabel_configs:
      - source_labels:
          [
            __meta_kubernetes_namespace,
            __meta_kubernetes_service_name,
            __meta_kubernetes_endpoint_port_name,
          ]
        action: keep
        regex: kube-system;kube-state-metrics;http-metrics

remote_write:
  - url: "http://172.31.62.213/prometheus/v1/write"

然后在 prometheus.toml 配置中使用 scrape_config_file 加载上面的文件即可。

链路指标 traces.toml 配置

链路指标配置只是对 OpenTelemetry Collector 做了简单的封装，用户可以对接各种系统。

这里不做多的解释。

插件配置

采集配置

假如我们服务器上有一个 nginx 进程，我们要对其进程监控，我们要修改 conf/input.procstat/procstat.toml 配置，如下：

# # collect interval
interval = 15

[[instances]]
# # executable name (ie, pgrep <search_exec_substring>)
search_exec_substring = "nginx"

# # pattern as argument for pgrep (ie, pgrep -f <search_cmdline_substring>)
# search_cmdline_substring = "n9e server"

# # windows service name
# search_win_service = ""

metrics_name_prefix="nginx"

# # search process with specific user, option with exec_substring or cmdline_substring
# search_user = ""

# # append some labels for series
labels = { region="cloud", product="n9e" }

# # interval = global.interval * interval_times
# interval_times = 1

# # mode to use when calculating CPU usage. can be one of 'solaris' or 'irix'
# mode = "irix"

# sum of threads/fd/io/cpu/mem, min of uptime/limit
gather_total = true

# will append pid as tag
gather_per_pid = false

#  gather jvm metrics only when jstat is ready
# gather_more_metrics = [
#     "threads",
#     "fd",
#     "io",
#     "uptime",
#     "cpu",
#     "mem",
#     "limit",
#     "jvm"
# ]

我们指定了进程名，并且为指标增加了 nginx 的前缀和 label。

配置完成后，重启 Categraf 即可。

然后就可以看到指标数据，如下：

如果想给采集的目标增加标签，直接修改 labels 标签，比如增加 group="ops"，如下：

然后重启 Categraf 即可。

其他插件的配置类似，可以自行实验。

最后

到目前位置，Categraf 支持的插件非常多，粗略数了一下，大概有 60 种，涵盖大部分的中间件、云平台，可以说功能非常丰富。

从能力上将，大部分场景都可以只使用 Categraf 替代，但是对于插件需求很多的情况，对于 Categraf 的整体性能是否会有影响以及 Categraf 会不会很耗系统资源还未可知。