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第三十三章 metrics（1） - graphite搭建 + whisper存储模式 + 高精度向低精度聚合方式 + 集成StatsD + 集成grafana...

作者：我家小花儿 | 2024-06-29 05:48:03

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graphite 聚合函数

组件介绍：

  • carbon：Carbon实际上是一系列守护进程，组成一个Graphite安装的存储后端。这些守护进程用一个名为Twisted的事件驱动网络引擎监听时间序列数据。Twisted框架让Carbon守护进程能够以很低的开销处理大量的客户端和流量。
  • whisper：whisper是一个用于存储时间序列数据的数据库，之后应用程序可以用create，update和fetch操作获取并操作这些数据。
  • graphite-web：用于从whisper查询数据，并展示在图表上，并且维护了一个数据库SQLite用于存储图表信息。重要的是，其提供了一系列接口用于查询数据，这样的话很容易和grafana集成（grafana调用graphite-web的接口来进行查询）

 

软件版本：（不要按照官网进行安装，有很多坑，尤其是版本的坑）

  • Red Hat 4.4.7-11（cat /proc/version）（mac上不好装）
  • Python 2.6.6（python -V）
  • carbon-0.9.14.tar.gz（下载地址：https://pypi.python.org/pypi/carbon/）
  • whisper-0.9.14.tar.gz（下载地址：https://pypi.python.org/pypi/whisper）
  • graphite-web-0.9.14.zip（下载地址：https://pypi.python.org/pypi/graphite-web/）
    • 0.9.14居然是zip包，与前两者风格不统一
  • statsd: 0.8.0 （下载地址：https://github.com/etsy/statsd.git）
  • grafana-3.1.1

 

一、安装

1、安装基本依赖

  • yum install -y epel-release

  • yum install -y gcc Django14 cairo python-pip python-django-tagging pycairo python-gunicorn python-devel supervisor nodejs pytz bitmap-fonts-compat

  • pip install twisted==15.4.0

2、安装3个组件

  • 下载上述的三个包

2.1、安装carbon

  • tar zxvf carbon-0.9.14.tar.gz

  • cd carbon-0.9.14

  • python setup.py install

2.2、安装whisper

  • tar zxvf whisper-0.9.14.tar.gz

  • cd whisper-0.9.14

  • python setup.py install

2.3、安装graphite-web

  • yum install unzip（可选）

  • unzip graphite-web-0.9.14.zip

  • cd graphite-web-0.9.14

  • python setup.py install

三、创建配置文件

  • cd /opt/graphite/conf
  • cp carbon.conf.example carbon.conf
  • cp storage-aggregation.conf.example storage-aggregation.conf
  • cp storage-schemas.conf.example storage-schemas.conf

四、初始化数据库

  • cd /opt/graphite/webapp/

  • chmod 755 graphite/*.py

  • chmod 755 graphite/*.pyc

  • graphite/manage.py syncdb（在此期间可以选择是否创建用户名、密码、邮箱）

五、启动carbon

  • cd /opt/graphite/bin

  • ./carbon-cache.py start

六、启动graphite-web

  • cd /opt/graphite/webapp
  • /usr/bin/gunicorn_django -b0.0.0.0:8000 -w2 graphite/settings.py
  • 浏览器输入ip:8000

所有软件安装并启动成功！！！

 

七、测试

  • yum install nc

  • echo "1001.carbon.zjg.metrics1 10112 `date +%s`" | nc localhost 2003

  • 查看/opt/graphite/storage/whisper下的数据以及/opt/graphite/storage/log/carbon-cache/carbon-cache-a下的日志
  • 查看graphite-web

 

至此，graphite-web安装成功！！！

 

八、部分API使用

在执行如上测试之后，会生成一个metrics.wsp文件，可以通过如下命令来查看该wsp文件的元数据信息。

  • whisper-info.py /opt/graphite/storage/whisper/1001/carbon/zjg/metrics1.wsp
  1.  1 maxRetention: 86400
  2.  2 xFilesFactor: 0.5
  3.  3 aggregationMethod: average
  4.  4 fileSize: 17308
  5.  5 
  6.  6 Archive 0
  7.  7 retention: 86400
  8.  8 secondsPerPoint: 60
  9.  9 points: 1440
  10. 10 size: 17280
  11. 11 offset: 28
View Code
  • whisper-dump.py /opt/graphite/storage/whisper/1001/carbon/zjg/metrics1.wsp（更加详细）
  1.  1 Meta data:
  2.  2   aggregation method: average
  3.  3   max retention: 86400
  4.  4   xFilesFactor: 0.5
  5.  5 
  6.  6 Archive 0 info:
  7.  7   offset: 28
  8.  8   seconds per point: 60
  9.  9   points: 1440
  10. 10   retention: 86400
  11. 11   size: 17280
  12. 12 
  13. 13 Archive 0 data:
  14. 14 0: 1475296140,      10112
  15. 15 1: 1475296200,         10
  16. 16 2: 0,          0
  17. 17 3: 0,          0
  18. 18 ...
  19. 19 1439: 0,     0
View Code

再执行一遍，echo "1001.carbon.zjg.metrics1 101011 `date +%s`" | nc localhost 2003

会看到，除了第一个数据点有数据之外，还有 1353: 1475377320,     101010

 

九、whisper存储模式

1、存储模式

当Whisper文件被创建时，将拥有一个固定的文件尺寸，这个尺寸永远不会再改变。在Whisper文件中可能会包含多个用于不同分辨率的数据点的“存储区（bucket）”，这些存储区是在配置文件storage-schemas.conf中定义的，

例如：

  • 存储器A：拥有10秒分辨率的数据点（即每10s发布一次metrics）
  • 存储区B：拥有60秒分辨率的数据点
  • 存储区C：拥有10分钟分辨率的数据点

每个存储区还拥有一个保留期（retention）属性用于标识该存储区中的数据点应该保留的时间长度。例如：

  • 存储区A：分辨率为10秒，保留时间6小时的数据点
  • 存储区B：分辨率为60秒，保留时间1天的数据点
  • 存储区C：分辨率为10分钟，保留时间7天的数据点

根据上述两种信息，Whisper可以进行一些简单的数学计算，计算出在每个存储区中实际需要保存多少数据点。

  • 存储区A：6小时 x 60分钟/小时 x 6数据点/分钟 = 2160点
  • 存储区B：1天 x 24小时/天 x 60分钟/小时 x 1数据点/分钟 = 1440点
  • 存储区C：7天 x 24小时/天 x 6数据点/小时 = 1008点

如果根据这个存储模式配置创建Whisper文件，该文件大小是56KB。如果在这个文件上执行whisper-dump.py脚本，会有如下输出。需要注意的是，一个archive对应一个存储区，每点秒数（seconds per point ）和点数（points ）属性则与我们之前的计算相匹配。

 

2、默认存储模式

包含carbon和default_1min_for_1day两个section。storage-schemas.conf：

  1.  1 # Schema definitions for Whisper files. Entries are scanned in order,
  2.  2 # and first match wins. This file is scanned for changes every 60 seconds.
  3.  3 #
  4.  4 #  [name]
  5.  5 #  pattern = regex
  6.  6 #  retentions = timePerPoint:timeToStore, timePerPoint:timeToStore, ...
  7.  7 
  8.  8 # Carbon's internal metrics. This entry should match what is specified in
  9.  9 # CARBON_METRIC_PREFIX and CARBON_METRIC_INTERVAL settings
  10. 10 [carbon]
  11. 11 pattern = ^carbon\.
  12. 12 retentions = 60:90d
  13. 13 
  14. 14 [default_1min_for_1day]
  15. 15 pattern = .*
  16. 16 retentions = 60s:1d
View Code

说明：

  • 以carbon开头的（carbon内部的metrics，在实际使用中，根据需要可能会去掉该section，该section去掉后，这些内部metrics会被记录到default_1min_for_1day的section下去），每60s发布一次，存储90天。
  • 在生产中，default_1min_for_1day下会存储一些并不重要的数据，设置为60s:1d就足够了。
  • 剩下所有的metrics，每60s记录一次，保留1天，那么，默认条件下：
    • seconds per point=60（每60s记录一个点）
    • points=1*24*60*1=1440
    • retention=1*24*60*60=86400s
    • max retention=max(retentions)=86400s（几个存储区存储时间最长的）

注意：

  • 匹配由上到下，上边的已经匹配了，就不会再去匹配下边的了
  • storage-schemas.conf文件每隔60s会被扫描一次，所以修改了该文件不必重启服务器，60s后自动生效（老的文件不变--即使是再写入新的metrics，原因是"当Whisper文件被创建时，将拥有一个固定的文件尺寸，这个尺寸永远不会再改变"，新的文件采用新的规则）。

 

3、修改存储模式

  1. 1 [default_1min_for_1day]
  2. 2 pattern = .*
  3. 3 retentions = 10s:6h,60s:1d,10m:7d
View Code

说明：存储模式与1中一样

whisper-info查看

  1.  1 maxRetention: 604800
  2.  2 xFilesFactor: 0.5
  3.  3 aggregationMethod: average
  4.  4 fileSize: 55348
  5.  5 
  6.  6 Archive 0
  7.  7 retention: 21600
  8.  8 secondsPerPoint: 10
  9.  9 points: 2160
  10. 10 size: 25920
  11. 11 offset: 52
  12. 12 
  13. 13 Archive 1
  14. 14 retention: 86400
  15. 15 secondsPerPoint: 60
  16. 16 points: 1440
  17. 17 size: 17280
  18. 18 offset: 25972
  19. 19 
  20. 20 Archive 2
  21. 21 retention: 604800
  22. 22 secondsPerPoint: 600
  23. 23 points: 1008
  24. 24 size: 12096
  25. 25 offset: 43252
View Code

说明：每个Archive对应一个存储区。

 

十、聚合方式

1、聚合

当数据从一个较高精度的存储区移动到一个较低精度的存储区时，聚合开始发挥作用。让我们以前一个示例中的存储区A和存储区B为例：

  • 存储区A：分辨率为10秒，保留时间6小时的数据点（较高精度）
  • 存储区B：分辨率为60秒，保留时间1天的数据点（较低精度）

我们可能有一个每10秒钟发布一个数据点的应用程序。在存储区A中可以找到6小时之内发布的任何数据点。不过，如果我开始查询6小时之前发布的数据点，就可以在存储区B中找到它们。

注意：查询是从高精度到低精度去依次查找。

聚合方式：实际上，最开始carbon以每10秒一次的速度记录应用和业务指标项。这种10秒一次的数据会保存6小时。6小时后，这些数据将被聚合为1分钟数据并保存1天。最后，1天之后，这些数据将被聚合为10分钟数据并再保存7天。

 

2、数据点如何从高精度的存储区A移动到存储区B

2.1、获取聚合点数

用高精度值除以低精度值，以确定需要聚合的数据点的数量。

60秒（存储区B）/10秒（存储区A）= 6个数据点需要聚合

注：Whisper需要较高精度的值能够整除较低精度的值（也就是说，相除的结果必须是整数）。否则聚合的结果可能会不准确。

2.2、聚合函数选择

聚合数据时，Whisper从存储区A中读取6个10秒数据点，然后将函数应用于这些数据点上，得出一个将被存储在存储区B中的60秒数据点。有5个聚合函数选项：average，sum，max，min和last。聚合函数的选择取决于需要处理的数据点。例如，第95百分位的值可能应该用max函数聚合。另一方面，对于计数器来说，sum函数可能更合适。

2.3、xFilesFactor

在聚合数据点时，Whisper还处理了xFilesFactor的概念。xFilesFactor表示为了保证聚合准确，一个存储区必须包含的数据点比率。在我们之前的示例中，Whisper确定了它需要聚合6个10秒数据点。由于网络问题，应用重启等原因，可能只有4个数据点有数据而其他2个数据点是空值。

如果我们的Whisper文件的xFilesFactor是0.5，这意味着只有存在至少50%的数据点时，Whisper才会聚合数据。如果超过50%的数据点为空时，Whisper会创建一个空值聚合。在我们的例子中，即6个数据点中的4个——也就是66%。聚合函数会被应用在非空数据点上，创建聚合值。

你可以将xFilesFactor设置为0到1之间的任意值。值0表示即使只有一个有效数据点，就会执行聚合。值1则表示只有全部的数据点都有效，才会执行聚合。

 

3、默认聚合规则配置（storage-aggregation.conf）

  1.  1 # Aggregation methods for whisper files. Entries are scanned in order,
  2.  2 # and first match wins. This file is scanned for changes every 60 seconds
  3.  3 #
  4.  4 #  [name]
  5.  5 #  pattern = <regex>
  6.  6 #  xFilesFactor = <float between 0 and 1>
  7.  7 #  aggregationMethod = <average|sum|last|max|min>
  8.  8 #
  9.  9 #  name: Arbitrary unique name for the rule
  10. 10 #  pattern: Regex pattern to match against the metric name
  11. 11 #  xFilesFactor: Ratio of valid data points required for aggregation to the next retention to occur
  12. 12 #  aggregationMethod: function to apply to data points for aggregation
  13. 13 #
  14. 14 [min]
  15. 15 pattern = \.min$
  16. 16 xFilesFactor = 0.1
  17. 17 aggregationMethod = min
  18. 18 
  19. 19 [max]
  20. 20 pattern = \.max$
  21. 21 xFilesFactor = 0.1
  22. 22 aggregationMethod = max
  23. 23 
  24. 24 [sum]
  25. 25 pattern = \.count$
  26. 26 xFilesFactor = 0
  27. 27 aggregationMethod = sum
  28. 28 
  29. 29 [default_average]
  30. 30 pattern = .*
  31. 31 xFilesFactor = 0.5
  32. 32 aggregationMethod = average
View Code

说明：4个条目

  • 以.min结尾的指标项
    • 使用min聚合函数
    • 至少有10%数据点才可以聚合
  • 以.max结尾的指标项
    • 使用max聚合函数
    • 至少有10%数据点才可以聚合
  • 以.count结尾的指标项
    • 使用sum聚合函数
    • 聚合的前提是至少要有一个数据点
  • 其他指标项
    • 使用average聚合函数
    • 至少有50%数据点才可以聚合

注意：

  • 匹配由上到下，上边的已经匹配了，就不会再去匹配下边的了
  • storage-aggregation.conf文件每隔60s会被扫描一次，所以修改了该文件不必重启服务器，60s后自动生效（老的文件不变--即使是再写入新的metrics，原因是"当Whisper文件被创建时，将拥有一个固定的文件尺寸，这个尺寸永远不会再改变"，新的文件采用新的规则）。
  • 很重要的一点，storage-aggregation.conf中的pattern匹配的是metric的name。例如gc.ps_scavenge.count: 2353，测试一下，执行

    echo "1002.carbon.zjg.metrics4.count 101014 `date +%s`" | nc localhost 2003（metric name是1002.carbon.zjg.metrics4.count）之后，执行

    whisper-info.py /opt/graphite/storage/whisper/1002/carbon/zjg/metrics4/count.wsp

  1.  1 maxRetention: 604800
  2.  2 xFilesFactor: 0.0
  3.  3 aggregationMethod: sum
  4.  4 fileSize: 55348
  5.  5 
  6.  6 Archive 0
  7.  7 retention: 21600
  8.  8 secondsPerPoint: 10
  9.  9 points: 2160
  10. 10 size: 25920
  11. 11 offset: 52
  12. 12 
  13. 13 Archive 1
  14. 14 retention: 86400
  15. 15 secondsPerPoint: 60
  16. 16 points: 1440
  17. 17 size: 17280
  18. 18 offset: 25972
  19. 19 
  20. 20 Archive 2
  21. 21 retention: 604800
  22. 22 secondsPerPoint: 600
  23. 23 points: 1008
  24. 24 size: 12096
  25. 25 offset: 43252
View Code

aggregationMethod是sum，xFilesFactor是0。

  • 每一个metric name就是一个wsp文件

 

十一、graphite-web

配置文件读取

graphite-web启动的时候会读取local_settings.py和settings.py（注意，local_settings.py的配置会覆盖settings.py的）

 

十二、安装并集成StatsD

1、下载

  • git clone https://github.com/etsy/statsd.git

2、移动

  • mv statsd /opt（将下载好的statsd文件夹移动到/opt下）

3、编写配置文件

  • cd /opt/statsd

  • cp exampleConfig.js config.js

  • vi config.js

  1.  1 {
  2.  2   port: 8125,
  3.  3 
  4.  4   graphitePort: 2003,
  5.  5   graphiteHost: "127.0.0.1",
  6.  6   flushInterval: 10000,
  7.  7 
  8.  8   backends: [ "./backends/graphite" ],
  9.  9   graphite: {
  10. 10     legacyNamespace: false
  11. 11   }
  12. 12 }
View Code

4、启动

  • node /opt/statsd/stats.js /opt/statsd/config.js

5、发包测试

  • echo "foo:1|c" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125
  • 查看whisper下数据、log下文件以及graphite-web的图

 

十三、安装并集成grafana

1、安装

  • yum install https://grafanarel.s3.amazonaws.com/builds/grafana-3.1.1-1470047149.x86_64.rpm

安装后的路径：

  • Installs binary to /usr/sbin/grafana-server
  • Copies init.d script to /etc/init.d/grafana-server
  • Installs default file (environment vars) to /etc/sysconfig/grafana-server
  • Copies configuration file to /etc/grafana/grafana.ini
  • Installs systemd service (if systemd is available) name grafana-server.service
  • The default configuration uses a log file at /var/log/grafana/grafana.log
  • The default configuration specifies an sqlite3 database at /var/lib/grafana/grafana.db

2、修改配置文件

  • vi /etc/grafana/grafana.ini 
    • 修改grafana最高权限管理员：admin_user，admin_password（因为这两个值只能在grafana第一次启动之前设置一次，以后不能在设置了）

3、启动

  • service /usr/sbin/grafana-server start

4、浏览器访问ip:3000并登陆

5、配置graphite

5.1、添加数据源datasource

5.2、创建一个dashboard（这里直接引入，可以自己创建）

5.3、点击该dashboard查看数据

至此，statsd+graphite+grafana集成完毕！！！

 

参考：http://www.infoq.com/cn/articles/graphite-intro

转载于:https://my.oschina.net/abcijkxyz/blog/814390

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