Docker監控：基于阿里云容器服務構建自己的Docker監控框架

阿里云容器服務上也是利用基于cgroups的信息來展現容器的性能監控指標

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InfluxDB和Grafana是開源軟件中比較流行的用于監控的組合。InfluxDB是一個強大好用的時間序列（time series）數據庫，可以非常簡單地利用類SQL的方式處理時序數據；Grafana是一個流行的監控儀表盤（metrics dashboard）應用，可以非常友好的展現數據信息，頁面相當酷炫。它們能夠與cAdvisor聯合起來構建一個簡單而又強大的Docker監控框架。

著名云計算布道師Brian Christner寫過一篇 “如何搭建Docker監控” 的博客文章，介紹了如何利用一個Docker Compose模板文件，通過一個簡單的“docker-compose up”命令就在單機創建一個使用cAdvisor、InfluxDB和Grafana的監控環境。

然而這個方案還不夠完美：只支持單機環境，需要很多手工配置關聯。 Keith 提供了一個改進的版本，讓用戶執行一個Shell腳本來使得一部分配置自動化。

下面我們將提供一個進一步改進的方案，利用阿里容器服務的能力為Docker集群構建真正一個分布式監控框架。整個部署完全自動化并能夠監控一個Docker集群上所有節點上的容器。

一鍵創建分布式Docker監控框架

首先我們先看一下Docker Compose模板

influxsrv:
  image: registry.aliyuncs.com/acs-sample/tutum-influxdb:0.8.8
  ports:


- "8083:8083"
- "8086:8086"

expose:

- "8090"
- "8099"

environment:

- PRE_CREATE_DB=cadvisor

cadvisor:
  image: registry.aliyuncs.com/acs-sample/google-cadvisor:v0.20.5
  command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086
  ports:

- "9090:8080"

volumes:

- /:/rootfs:ro
- /var/run:/var/run:rw
- /sys:/sys:ro
- /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro

links:

- influxsrv:influxsrv

labels:
    aliyun.global: "true"
grafana:
  image: registry.aliyuncs.com/acs-sample/grafana:2.0.2
  ports:

- "3000:3000"

links:

- influxsrv:influxsrv

environment:

- INFLUXDB_HOST=influxsrv
- INFLUXDB_PORT=8086
- INFLUXDB_NAME=cadvisor
- INFLUXDB_USER=root
- INFLUXDB_PASS=root

labels:
    aliyun.routing.port_3000: 'http://grafana'
config:
  image: registry.aliyuncs.com/acs-sample/grafana-config
  links:

- influxsrv:influxsrv
- grafana:grafana</code></pre><code data-language=""> 

這個模板非常直觀，在模板中包含了四個服務：
 
  
influxsrv: 提供InfluxDB時序數據庫

  
cadvisor: 部署cAdvisor并將監控指標通過容器鏈接上報給InfluxDB，由于指明了“aliyun.global”標簽，cAdvisor容器會在每個節點上部署，且會隨著集群節點伸縮，自動調整實例數量。

  
grafana: 提供了監控數據控制臺，通過容器鏈接從InfluxDB查詢監控指標，并實現監控數據可視化。為了提供Web訪問端口，可以輕松的利用集群的二級域名“grafana”來進行訪問grafana的3000端口。

  
config: 它會運行自動化腳本來配置grafana上的數據源和預定義的Dashboard，配置完成后停止運行。

 
在Keith的方案基礎上，我們做了幾個小小的調整
 
  
使用grafana-config容器來在Compose模板中運行Grafana的配置腳本

  
 利用阿里云容器服務的特性簡化部署 
   
 
    
 支持cAdvisor容器在集群每個節點上的“全局”部署 

    
支持跨宿主機容器鏈接，任意節點上的cAdvisor容器都能連接InfluxDB

    
利用路由服務提供的集群二級域名，方便的提供Web訪問接口

   
 

  
改用阿里云Hub上面的鏡像而不是從DockerHub下載

 
 其中grafana-config鏡像和Compose模板內容可以在Github的 示例工程 上面獲得 
 
  
好了，開始創建編排模板并部署應用吧！

   
 
在我的測試環境中，我會把“monitoring-sample-default“應用部署在一個由3個節點構成的Docker集群上；兩分鐘后我們可以看到這個應用包含3個cAdvisor容器；一個InfluxDB和一個Grafana容器；和一個停止的config容器（已經完成配置腳本執行）
  
感受Docker監控
首先讓我選擇cadvisor服務，我們可以看到3個cAdvisor容器分別部署在三個不同節點上，這是由“aliyun.global”標簽保證的。
  
通過容器的端口地址 :，我們可以在瀏覽器里打開cAdvisor控制臺，方便地獲得指定節點OS和Docker容器的監控信息。
  
  
然后我們來通過Grafana來訪問整個集群中所有容器的監控信息，選擇grafana服務并點擊訪問端點。
  
在瀏覽器中會出現Grafana的登錄界面，它缺省的用戶名和密碼是“admin/admin”
  
之后選擇桌面上的 Container Activity Dashboard，
  
這樣整個集群中所有容器的監控信息就展現在我們的眼前了。（如果暫時沒有數據呈現，請耐心等待兩分鐘）
  
整個過程是不是非常簡單 :-D，你可以進一步根據Brian的文章來定義和添加自己所需的監控指標。
總結
微服務架構和容器技術雖然給監控帶來新的挑戰，但是整個社區都在推動相關技術的進展。“cAdvisor + InfluxDB + Grafana”是一個簡單而又強大的組合，可以滿足Docker監控的基本需求。這里再次感謝Brian和Keith的貢獻和分享，基于他們的工作，我們才可以輕松的享受部署和使用過程。
阿里云容器服務是一個開放的平臺：它提供了的核心的Docker容器和ECS實例的監控能力，更重要的是它能夠讓不同的監控技術非常簡單的部署在Docker集群之上，與用戶現有監控框架集成。
在社區和商業產品中還有很多優秀的Docker監控方案，比如Prometheus，Sysdig，OneAPM的Cloud Insight等。我們期待大家的反饋，我們也歡迎合作伙伴和我們一起為用戶提供一個可以掌控、信賴的容器平臺。
同時本文還沒有涉及到容器應用的應用性能管理（APM），那會是一個更加開放的話題。在未來，我們會持續分享我們的一些心得和最佳實踐。
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