服务器监控
服务器监控： ServerAgent、nmon、influxdb、zabbix、prometheus+grafana+
重点监控： prometheus+grafana+ xxx_exporter
serverAgent+PrfMon Metrics Collector监控
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serverAgent 要部署到被测服务器
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把ServerAgent.zip包上传到被测服务器上
yum install unzip -y
unzip ServerAgent-2.2.3.zip # 解压
这个软件，可以用于windows\linux服务器都可以
./startAgent.sh --help # 获取帮助
./startAgent.sh # 运行
我们看到，绑定了4444端口，可以通过tcp、udp两种数据传输方式
也就是说，这个服务端口，默认就是4444
通过命令，带端口参数，来修改默认端口
./startAgent.sh --tcp-port 9898 --udp-port 0 -
jmeter添加PrfMon Metrics Collector监控器配置cpu、memory、io等监控
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当我们要监控不同的项时，请使用多个监听器，不要合并在一个监听器中（下图是合并展示）
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nmon监控
nmon本身监控服务器，不依赖测试工具，也就是说，它可以独立监控；但无法监控window
三种运行模式
屏幕交互模式 ------实时看到数据，但是，数据没有保存
数据收集模式------看不到数据，但是，数据保存在文件中
定时任务模式----看不到数据，但是，数据保存在文件中，数据采集是固定时间间隔
使用nmon之前，你必须找到你的被监控机器的linux系统信息
系统的类型、发型版本。
centos系统： cat /etc/redhat-release ---centos 7/使用nmon_x86_64_centos7
不是centos： cat /etc/os-release
下载对系统的nmon版本
http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php
下载对应执行你的系统的nmon的文件，上传到被监控的服务上
屏幕交互模式
命令：./nmon_x86_64_centos7
交互模式的快捷键：cmdn cpu\memory\disk\network
数据收集模式
命令: nmon_x86_64_centos7 -f [-s <seconds>] [-c <count>] [-t|-T]
nmon_x86_64_centos7 -f -s3 -c44 每间隔3秒钟收集一次数据，总共收集44次，收集之后，自动停止，生成一个hostname_yyMMdd_hhmm.nmon的文件
用nmon_anasyser工具的分析
xlsm的文件，是一个带有宏的文件，这个文件，需要使用微软的office来打开后--添加刚生成的nmon文件。
wps默认不支持宏
定时执行模式
Capacity Planning mode - use cron to run each day
-x Sensible spreadsheet output for one day
Every 15 mins for 1 day ( i.e. -ft -s 900 -c 96)
-X Sensible spreadsheet output for busy hour
Every 30 secs for 1 hour ( i.e. -ft -s 30 -c 120)
-z Like -x but the output saved in /var/perf/tmp assuming root user
命令详解
grafana+jmeter+influxdb监控
grafana： 前端展示平台，通过 不同的模板，来改变展示效果
influxdb： 时序数据库; 每一行的数据，都有一个时间。时间戳; 线性展示
jmeter的后端监听器，实现数据的收集已经发送给数据的功能
注意
请单独使用一台linux机器，不要使用被测服务器机器；减少被测服务器的资源消耗
1、准备一个空的linux机器
2、把云盘中性能监控 grafana + influxdb 文件上到到新的机器上
• 注意： influxdb，请使用1.x版本，不要去使用最新的2.x
安装启动
rpm包安装：
rpm -ivh grafana-7.4.3-1.x86_64.rpm
rpm -ivh influxdb-1.7.0.x86_64.rpm
或者 yum install xxx.rpm
启动grafana： `systemctl restart grafana-server`
grafana的服务端口： 3000
访问地址：http://grafana_ip:3000 admin/admin
启动：`influxd`
influxdb数据库有一个http协议的访问端口：8086
再打开一个终端：`influx` 进入数据库的命名模式
看有哪些数据库： `show databases`
创建一个叫jmeter的数据库：`create database jmeter`
时序数据库与关系数据库对应的表，不叫table，叫measurement
进入库：`use jmeter`
有哪些表：`show measurements`
不需要手动建表
jmeter中监听器中选择后端监听器，监听器的实现中，选择 influxdb
influxdbUrl： 修改host_to_change为 influxdb的ip地址，看到db=jmeter，说明，我们的数据是要写入一个叫jmeter的库中。
jmeter执行性能测试，数据就入表了
grafana配置数据源
在grafana中显示数据
1、添加数据源
2、type选择：influxdb
3、URL： http://grafana_ip:8086
4、database： jmeter
5、引入模板：
• 菜单 > import 模板id 5496
• 模板资源 https://grafana.com/grafana/dashboards
目标名称， db选择你添加数据源的时候的名称，measurement确认是jemter
data_source 修改为你的添加的数据源
右上角的时间，可以自己去调整
grafana操作截图：添加数据源
grafana操作截图：导入模板
jmeter操作截图：配置监听器
执行性能脚本，打开gragana面板：监控成功
grafana+prometheus+export监控
prometheus是一个时序数据库，存数据
exprter 是收集器，来收集被监控的数据，想要监控不同的内容，就使用不同的exporter，这个exporter应该放在被测服务器上
然后，再把 exporter与 prometheus进行关联（数据联通）
这个解决方案，可以用于运维人员来监控服务器
exporter安装
node_exporter包上传到**被测服务器**
解压： `tar -xzvf xxxx.tar.gz`
进入解压后的文件夹
可执行文件不知道用 命令后面跟 --help
`nohup ./node_exporter &` 这个命令后台执行，同时，把运行日志，写到nohup.out文件中
node_expoter端口： 9100 --------**被测服务器**需要开放 9100 端口
http://YouExporter_IP:9100/metrics 这个能访问，说明node_exporter是正常、网络也是可以被访问的
prometheus安装
把prometheus的包，放到 非被测服务器解压
进入解压后的文件夹 启动 `./prometheus`
通过日志，我们发现 prometheus.yml 是它的配置文件
`msg="Start listening for connections" address=0.0.0.0:9090` 说明prometheus的端口： 9090
http://prometheus_IP:9090
## prometheus与exporter集成
修改prometheus.yml
• yml文件的语法： 缩进（对齐）、 key的冒号后面，有一个空格
配置node节点的ip
# job_name 可以自定义
- job_name: 'node_exporter'
static_configs:
- targets: ['nodeexporter_IP:9100','nodeexporter_IP:9100'] #可配置多个ip
启动prometheus: `nohup ./prometheus &`
1.检查启动日志无报错
2.登录http://prometheus_IP:9090/targets，检查节点状态
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各个应用的端口
influxdb 8086
grafana 3000
prometheus 9090
node_exporter 9100
grafana的界面中配置
添加prometheus数据源： type选择 prometheus、 URL： http://prometheus_ip:9090
引入模板：12884， 选择数据源
jmeter做性能测试
Prometheus界面展示node节点状态up
grafana配置
执行脚本，打开gragana面板：监控成功
