程序员经验分享-hwhale

open-falcon-小米监控工具

2023-05-16
根据资源消耗特点、高可用要求等，可以尝试做一些混合部署。比如：
- transfer&graph&judge是Open-Falcon的三大件，承受的压力最大、资源消耗最大、但彼此间又不冲突，可以考虑在高配服务器上混合部署这三个子服务
- alarm&sender&links资源消耗较少、但稳定性要求高，可以选择低配稳定机型、单独部署
- hbs资源消耗稳定、不易受外部影响，可以选择低配主机、单独部署
- dashboard、portal、uic等是web应用，资源消耗都比较小、但易受用户行为影响，可以选择低配主机、混合部署、并留足余量
- query受用户行为影响较大、资源消耗波动较大，建议选择低配主机、单独部署、留足余量
服务进程管理：
./control start 启动进程
./control stop 停止进程
./control restart 重启进程
./control status 查看进程状态
./control tail 用tail -f的方式查看var/app.log
1、安装redis
# wget http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/Fedora/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm
# rpm -ivh epel-release-5-4.noarch.rpm
# yum install redis -y
2、安装mysql
# wget http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
# rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
# yum install mysql-community-server
# service mysqld restart
3、初始化mysql表结构
# export HOME=/home/work
# export WORKSPACE=$HOME/open-falcon
# mkdir -p $WORKSPACE
# cd $WORKSPACE
# git clone https://github.com/open-falcon/scripts.git
# cd ./scripts/
将表导入数据库
# mysql -h localhost -u root -p < db_schema/grah-db-schema.sql
# mysql -h localhost -u root -p < db_schema/dashbpard-db-schema.sql
# mysql -h localhost -u root -p < db_schema/potal-db-schema.sql
# mysql -h localhost -u root -p < db_schema/links-db-schema.sql
# mysql -h localhost -u root -p < db_schema/uic-db-schema.sql
查看是否导入成功
# mysql
 > show databases;
4、安装环境
将压缩包解压，里面有很多小的模块
①agent（客户端，安装之后可以查看监控安装机器的运行情况）
将agent压缩包解压：
# tar zxvf falcon-agent-5.1.0.tar.gz
# mv cfg.example.json cfg.json && ./control start && ./control tail
开始监听1988端口,查看log.
默认端口是1988, 可以打开 http://127.0.0.1:1988 查看一个比较简单的web
②hds（心跳服务）
hbs是Open-Falcon的配置中心，负责适配系统的配置信息、管理agent信息等
# tar zxvf falcon-hbs-1.1.0.tar.gz
# mv cfg.example.json cfg.json && ./control start && ./control tail
心跳服务默认http端口是6030, rpc 端口 6031
③transfer（transfer接收agent上报的数据，然后使用一致性哈希进行数据分片、并把分片后的数据转发给graph、judge集群）
# tar zxvf falcon-transfer-0.0.14.tar.gz
# mv cfg.example.json cfg.json && ./control start && ./control tail
默认http端口是6060, rpc端口8433
④judge
judge用于实现报警策略的触发逻辑
# tar zxvf falcon-judge-2.0.2.tar.gz
# mv cfg.example.json cfg.json && ./control start && ./control tail
http端口6081, rpc端口 6080
配置项中注意alarm的 redis链接 和hbs的server地址,如果修改过请记得对应.
⑤graph（graph组件用于存储、归档作图数据，可以集群部署）
# tar zxvf falcon-graph-0.5.3.tar.gz
# mv cfg.example.json cfg.json && ./control start && ./control tail
rpc端口 6070, http端口 6071
数据库文件存储在/home/work/data/6070 启动报错的话, 换sudo 或者 root 用户启动.
注意修改数据库连接.
⑥dashboard
用户监控数据的图表展示
# tar zxvf falcon-dashboard-d25adaf.tar.gz
【首先安装epel扩展源： yum -y install epel-release
然后安装python-pip：sudo yum -y install python-pip】
# yum install python-virtualenv -y
# virtualenv env
# source env/bin/activate
# pip install -r pip_requirements.txt
# 使用 ./env/bin/python wsgi.py
# 或者用 deactivate && ./control start && ./control tail
⑦query
数据分片存储在graph上，用户查询起来比较麻烦。query负责提供一个统一的查询入口、屏蔽数据分片的细节。query的使用场景主要有：(1)dashboard图表展示 (2)使用监控数据做二次开发
# tar zxvf falcon-query-1.3.2.tar.gz
# mv cfg.example.json cfg.json && ./control start && ./control tail
⑧portal
portal提供监控策略管理相关的UI，使用频率较低、系统负载很小。
⑨UIC
uic是用户信息管理中心，提供用户管理的UI，使用频率较低、系统负载较小。
⑩alarm(sender)
alarm负责整理报警信息，使变成适合发送的形式。
sender负责将报警内容发送给最终用户。
⑪links
links负责报警合并后的详情展示工作。
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