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带你演示Prometheus扩展Cortex的水平扩展以及高可用复制

这章,我们主要讲一下 Prometheus 的扩展 Cortex 的安装过程,以及Cortex的水平扩展。这些内容官网都可以找到。

环境准备

  • GO 的语言环境,配置好 GOMODULE
  • 从 Github 上将 Cortex 的源程序克隆下来,Github克隆很慢,可以先导入 Gitee,再从 Gitee 上克隆;

开始编译

Cortex 的安装

我们进入到 Cortex 的文件目录,执行指令:

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go build ./cmd/cortex

开始执行:

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./cortex -config.file=./docs/configuration/single-process-config.yaml

一般情况下不会出问题,有问题应该是 Linux 缺少了相关程序,自行下载即可。执行完就好了

Promethus

这个我们直接解压 .tar.gz 文件包,进入 prometheus 目录,修改 prometheus.yml , 增加配置:

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remote_write:
- url: http://localhost:9009/api/prom/push

配置文件是 yml 格式的,请遵守相关规则。

验证

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./prometheus

现在我们需要通过 Grafana 来进行数据的读取。

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docker run --rm -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

现在我们就在 Grafana 里面去做GUI 就好了。

水平扩展

水平扩展的实现,我们也是依赖于 Docker

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# 构建镜像,这一步基本成不了 
make ./cmd/cortex/.uptodate

上面的景象我们构建不出来,我们就下载镜像:

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docker pull cortexproject/cortex
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# 创建 cortex 的网络
docker network create cortex
# 单个节点Consul实例,用于协调Cortex集群
docker run -d --name=consul --network=cortex -e CONSUL_BIND_INTERFACE=eth0 consul
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docker run -d --name=cortex1 --network=cortex \
-v $(pwd)/docs/configuration/single-process-config.yaml:/etc/single-process-config.yaml \
-p 9001:9009 \
cortexproject/cortex:master-1f600cb1 \
-config.file=/etc/single-process-config.yaml \
-ring.store=consul \
-consul.hostname=consul:8500
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docker run -d --name=cortex2 --network=cortex \
-v $(pwd)/docs/configuration/single-process-config.yaml:/etc/single-process-config.yaml \
-p 9002:9009 \
cortexproject/cortex:master-1f600cb1 \
-config.file=/etc/single-process-config.yaml \
-ring.store=consul \
-consul.hostname=consul:8500

我们的验证方式是:
在浏览器中输入: http://{ip}:9001/ring , 或者是 9002 端口
正常情况下看到的会是这两个:

然后,我们现在将 Prometheus 接入到其中的一个实例: 比如 9001

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remote_write
- url: http://localhost:9001/api/prom/push

再用到 Grafana 验证的时候,这时候的 Cortex 地址就是Docker 的容器地址: http://172.18.0.3:9009/api/prom

清理,后续需要在重新设置

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docker rm -f cortex1 cortex2 consul grafana

docker network remove cortex

高可用

这里主要针对的是 当 Integers 出现单个的宕机状态时,当前宕机的 integer 需要将自己的 sample 复制到其他的 integer .

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docker network create cortex

docker run -d --name=consul --network=cortex -e CONSUL_BIND_INTERFACE=eth0 consul

docker run -d --name=grafana --network=cortex -p 3000:3000 grafana/grafana

我们开始创建我们的实例:

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docker run -d --name=cortex1 --network=cortex \
-v /opt/module/cortex/docs/configuration/single-cassandra-config.yaml:/etc/single-cassandra-config.yaml \
-p 9001:9009 \
cortexproject/cortex:master-1f600cb1 \
-config.file=/etc/single-cassandra-config.yaml \
-ring.store=consul \
-consul.hostname=consul:8500 \
-distributor.replication-factor=3 \
-experimental.ruler.enable-api=true


docker run -d --name=cortex2 --network=cortex \
-v /opt/module/cortex/docs/configuration/single-process-config.yaml:/etc/single-process-config.yaml \
-p 9002:9009 \
cortexproject/cortex:master-1f600cb1 \
-config.file=/etc/cortext/single-cassandra-config.yaml \
-ring.store=consul \
-consul.hostname=consul:8500 \
-distributor.replication-factor=3 \
-experimental.ruler.enable-api=true

docker run -d --name=cortex3 --network=cortex \
-v /opt/module/cortex/docs/configuration/single-process-config.yaml:/etc/single-process-config.yaml \
-p 9003:9009 \
cortexproject/cortex:master-1f600cb1 \
-config.file=/etc/cortext/single-cassandra-config.yaml \
-ring.store=consul \
-consul.hostname=consul:8500 \
-distributor.replication-factor=3 \
-experimental.ruler.enable-api=true

现在我们写入到 cortex1 中,测试 cortex3 是否会存在数据:

我们可以看到,每个 cortex 节点都写入了数据,但是我们的数据只写入了 cortex1 , 这就是 cortex 之间的复制。

现在我们要 cortex2 挂掉,看看什么效果:

可以看到的是,cortex2 挂了,但是 其他两个都还是正常的状态,这就是 Cortex 里面的高可用。

这是打赏的地方...

本文标题:带你演示Prometheus扩展Cortex的水平扩展以及高可用复制

文章作者:Mr.Sun

发布时间:2020年04月09日 - 09:22:46

最后更新:2020年07月01日 - 09:38:46

原始链接:http://www.blog.sun-iot.xyz/posts/9f33d991

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