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飞豹客体系课

Prometheus+Alertmanager+Grafana监控系统企业级实战

如果你正在负责一套线上服务的稳定性,或者准备从传统运维转到云原生方向,Prometheus 这套监控组合几乎绕不开。但市面上讲这套东西的资料很分裂:官方文档够权威,但散;短视频教程够快,但停在"跑起来一个 demo";能讲到告警规则怎么设计、Grafana 大盘怎么给不同角色看的,往往又藏在零散的博

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如果你正在负责一套线上服务的稳定性,或者准备从传统运维转到云原生方向,Prometheus 这套监控组合几乎绕不开。但市面上讲这套东西的资料很分裂:官方文档够权威,但散;短视频教程够快,但停在"跑起来一个 demo";能讲到告警规则怎么设计、Grafana 大盘怎么给不同角色看的,往往又藏在零散的博客里。这门课的价值,主要看它有没有把这三块拼成一个能落地的整体。

它解决的是什么工作场景

监控这件事,真实的工作场景通常不是"我要学 Prometheus",而是几种具体的麻烦:服务出问题时没人第一时间知道,靠用户投诉才发现;告警一天几百条,真正要紧的淹没在里面;老板或业务方要一张能看懂的系统健康图,你只能临时截图拼凑。这门课围绕 Prometheus 采集、Alertmanager 告警分发、Grafana 可视化三条线展开,对应的正是这三个场景。它适合已经在用 Linux、对指标和日志有基本概念的人,用来把零散的监控手段收拢成一套体系。

学完能独立做什么

判断一门体系课值不值,我一般看学完之后能不能独立交付一件完整的事。按这门课的主题,合理的预期是:能自己部署并维护 Prometheus 服务端,配置采集目标,为主流中间件和自建应用接入指标;能写出有区分度的告警规则,用 Alertmanager 做分组、抑制和路由,把不同级别的告警发到该去的地方;能在 Grafana 上搭出面向开发和面向值班同学的两类大盘。这些能力拼起来,就是一套小到中型企业能直接用的监控方案。反过来,如果你期待的是学完就能扛住超大规模指标存储和联邦集群的调优,那这门课定位不在那儿,得另外补。

资料适合什么基础

  • 需要你熟悉 Linux 命令行,能看懂 systemd、端口、进程这些基本概念,否则部署环节会卡。
  • 最好接触过至少一种被监控的对象,比如 Nginx、MySQL 或一个自己写的服务,这样配置采集目标时才有真实对象可练。
  • 不需要提前精通 PromQL,但要有心理准备:查询语言和告警规则表达式是这门课最需要动手练的部分,光看不动手容易假懂。
  • 对容器和 Kubernetes 完全没概念的人,前面基础部分能跟上,后面涉及服务发现的章节会吃力一些。

怎么用这份资料效率更高

建议不要按顺序一口气刷完。先跟着把 Prometheus 和 Grafana 跑通,看到自己服务的指标出现在图上是第一步;然后停下来,拿一个你手上真实的故障场景去写告警规则,比如磁盘快满、接口错误率升高。写规则的过程会逼你去查 PromQL,这比被动看讲解记得牢。Alertmanager 的路由和抑制配置是最容易配错的部分,建议单独找个时间,用几个假告警把分组和静默都试一遍。最后再回到大盘设计,想清楚每张图是给谁看的,而不是把所有指标都堆上去。

选购前需要知道的两点

一是这套技术栈版本迭代不慢,看课时留意讲解对应的版本,遇到配置写法和自己环境对不上,优先查官方文档而不是怀疑自己。二是监控本质上是跟着业务走的,课程能给你方法和一套可复用的架子,但具体的告警阈值、指标取舍,最终得结合你自己系统的实际情况来定。把这门课当成搭建体系的起点,而不是一劳永逸的答案,它的性价比才成立。

课程目录

课程目录82 条
  • 01 前言
  • 01 个人简介及课程大纲
  • 02 特别提醒 03 为什么要使用prometheus监控及度量值、度量指标的说明
  • 04 常见传统开源监控工具对比
  • 05 常见容器云监控系统对比
  • 02 简介
  • 01 prometheus优缺点
  • 02 prometheus组件及架构
  • 03 prometheus数据模型
  • 04 核心指标、摘要及聚合
  • 03 prometheus部署
  • 01 环境及二进制部署
  • 02 prometheus容器方式部署
  • 04 prometheus配置
  • 01 监控prometheus本身
  • 02 配置命令详解
  • 03 全局配置详解
  • 04 配置采集目标
  • 05 标签重写原理
  • 06 标签使用案例剖析
  • 05 node_export部署及使用
  • 01 node_export部署
  • 02 node_export使用案例
  • 03 监控docker的容器(理论部分)
  • 04 抓取的生命周期
  • 06 pushgateway部署及使用
  • 01 pushgateway介绍
  • 02 pushgateway部署
  • 03 pushgateway使用
  • 07 promql使用
  • 01 选择器及标签匹配器
  • 02 偏移量修改器及子查询
  • 03 PromeQL的操作符
  • 04 PromQL函数
  • 08 基础监控、持久化及可视化
  • 01 计算CPU的空闲率
  • 02 计算cpu的负载(饱和度)
  • 03 计算内存使用率
  • 04 磁盘使用率
  • 05 服务状态
  • 06 查询的持久化
  • 07 grafana可视化
  • 08 grafana的基本使用
  • 09 服务发现
  • 01 基于文件的服务发现 02 基于K8S API的服务发现
  • 03 基于consul的服务发现
  • 04 基于eureka的服务发现
  • 05 针对服务注册中心是nacos的服务发现
  • 06 基于DNS的服务发现
  • 10 常见插件部署及使用
  • 01 mtail的部署与使用
  • 02 mtail使用补充
  • 03 blackbox_exporter部署与使用
  • 11 更高维度的监控
  • 01 监控mysql
  • 02 监控redis
  • 03 监控elasticsearch
  • 04 监控kafka
  • 05 监控docker
  • 06 监控rabbitmq
  • 07 监控jvm
  • 08 监控网站状态
  • 12 alertmanager部署及使用
  • 01 alertmanager工作方式
  • 02 alertmanager部署
  • 03 alertmanager的基本配置
  • 04 监控alertmanager
  • 05 添加警报规则
  • 06 alertmanager路由的定义
  • 07 定义接收器和模版
  • 08 警报的静音
  • 13 告警通知
  • 01 邮件告警
  • 02 (企业)微信通知
  • 03 钉钉通知 14 k8s方式部署及使用 01 k8s部署alertmanager
  • 02 部署node_export 03 k8s部署prometheus
  • 04 部署grafana 05 k8s部署kube-state-metrics
  • 06 kube-state-metrics的使用
  • 15 浅析可靠性、容错性及扩展
  • 01 可靠性和容错性
  • 16 其他
  • 01 promtool工具探索 02 log和endpoints