目 录CONTENT

文章目录

【夜莺监控】海王——Categraf

乔克
2023-04-25 / 0 评论 / 0 点赞 / 3,196 阅读 / 7,793 字 / 正在检测是否收录...
温馨提示:
本文最后更新于 2023-04-25,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。
广告 广告

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:
image.png

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:

image.png

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。

0

评论区