概述

一個宿主機上可以運行多個容器化應用，容器化應用運行於宿主機上，我們需要知道該容器的運行情況，包括 CPU使用率、內存佔用、網絡狀況以及磁盤空間等等一系列信息，而且這些信息隨時間變化，我們稱其為時序數據，下面主要演示下如何搭建一個可視化的監控中心來收集這些承載著具體應用的容器的時序信息並可視化分析與展示！

一、基礎環境

1. adviser：負責收集容器的隨時間變化的數據
2. influxdb：負責存儲時序數據
3. grafana：負責分析和展示時序數據

二、部署Influxdb服務

可以將其視為一個數據庫服務，其確實用於存儲數據。

命令如下：

docker run -d -p 8086:8086 -v ~/influxdb:/var/lib/influxdb --name influxdb tutum/influxdb

進入influxdb容器內部，並執行influx命令：

docker exec -it influxdb influx

創建數據庫test和root用戶用於本次試驗測試

CREATE DATABASE "test"
CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES

三、部署cAdvisor服務

谷歌的cadvisor可以用於收集Docker容器的時序信息，包括容器運行過程中的資源使用情況和性能數據。

1、運行cadvisor服務

特別注意項：

在運行上述docker時，這裡有可能兩個其他配置項需要添加（CentOS, RHEL需要）：

--privileged=true
設置為true之後，容器內的root才擁有真正的root權限，可以看到host上的設備，並且可以執行mount；否者容器內的root只是外部的一個普通用戶權限。由於cadvisor需要通過socket訪問docker守護進程，在CentOs和RHEL系統中需要這個這個選項。 

--volume=/cgroup:/cgroup:ro
對於CentOS和RHEL系統的某些版本（比如CentOS6），cgroup的層級掛在/cgroup目錄，所以運行cadvisor時需要額外添加–volume=/cgroup:/cgroup:ro選項。

四、部署Grafana服務

grafana則是一款開源的時序數據分析工具，而且界面專業易用。

命令如下：

docker run -d -p 5000:3000 -v ~/grafana:/var/lib/grafana --link=influxdb:influxdb --name grafana grafana/grafana

到這裡3個容器都已經啟動了：

五、實例演示

1、訪問grafana服務

打開localhost:5000來訪問grafana的web服務，此時提示你需要登錄，注意用戶名和密碼都是admin

登錄後可以看到grafana的主頁面：

2、Add Data Source

點擊Add data source進入

然後主要是Setting選項卡設置

我們需要根據實際情況來填寫各項內容：

Data source添加成功會予以提示

數據源添加完成以後，我們需要添加儀表盤（Dashboard）

3、Add Dashboard

點擊Add dashboard進入

這裡有很多類型的儀表盤供選擇，我們選用最常用的Graph就好

進入之後，點擊Panel Title下拉列表，再選擇Edit進行編輯即可

在Edit裡面主要的就是需要添加查詢的條件，繼續看下文

4、Add Query Editor

查詢條件中我們可以選擇要監控的指標：

這裡選一個memory usage好了，然後要監控的容器選擇grafana自身好了。

當然這裡不止可以監控一個指標，也不止可以監控一個容器，更多組合我們只需要在下面並列著一個一個添加query條目就好！

最後我添加了三個監控條件，分別用於監控grafana、influxdb和cadvisor三個容器的memory usage指標，並將其同時顯示於圖中，怎麼樣是不是很直觀！

這裡可以摸索的設置項還有很多，比如一些座標自定義、顯示策略自定義，甚至我們還可以自定義報警策略等等。

這個實驗整體做下來也就半個多小時吧，大家可以自己測試下，對docker整個可視化監控體系架構有個基礎瞭解，有時間可以再繼續深入研究下。

後面小編會分享更多devops乾貨，感興趣的朋友可以關注下~