先上一个架构图

Flink App ： 通过report 将数据发出去metric信息

Pushgateway :  Prometheus 生态中一个重要工具

Prometheus :  一套开源的系统监控报警框架 （Prometheus 入门与实践）

Grafana： 一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知（可视化工具Grafana：简介及安装）

Node_exporter : 跟Pushgateway一样是Prometheus 的组件，采集到主机的运行指标如CPU, 内存，磁盘等信息

 

提要

本文主要介绍将flink任务运行的metric发送到Prometheus，通过grafana报表工具展示。

监控的意义

flink流式任务在实时性稳定性方面都有一定的要求，通过Prometheus 采集flink集群的metric，指定一些指标就可以对其进行监控告警。从而能够让开发人员快速反应，及时处理线上问题。

1.Prometheus 简介

Prometheus是一个开源的监控和报警系统。https://prometheus.io/docs/introduction/overview/

2.1特性

• 多维度的数据模型（通过指标名称和标签键值对标识）
• 灵活的查询语言
• 单机工作模式，不依赖于分布式存储
• 通过pull模式（HTTP）收集监控数据
• 通过使用中间件可以支持push监控数据到prometheus
• 通过服务发现或者静态配置发现目标（监控数据源）
• 支持多模式的画图和仪表盘

2.2组件

Prometheus生态系统包含很多组件（大多是都是可选择的）

• Prometheus server（抓取、存储时间序列数据）

• client libraries（帮助应用支持prometheus数据采集）

• a push gateway（支持短生命周期的jobs，接收push的监控数据）（prometheus原生支持pull工作模式，为了兼容push工作模式）
• exporters（用于支持开源服务的监控数据采集，比如：HAProxy、StatsD、Graphite等）（也就是agent）

• alertmanager（处理警报）

2.3架构

下面这张图展示了prometheus的建构和prometheus系统可能需要到的组件：

 

image.png

3 flink集成prometheus

3.1 flink配置

详细配置参考
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/monitoring/metrics.html#cpu
进入flink目录

拷贝 opt目录下的flink-metrics-prometheus-1.7.2.jar 到lib目录。

编辑conf/flink-conf.yml

metrics.reporter.promgateway.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter
metrics.reporter.promgateway.host: test01.cdh6.local
metrics.reporter.promgateway.port: 9091
metrics.reporter.promgateway.jobName: myJob
metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix: true
metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown: false

3.2 pushgateway安装

参考 https://github.com/prometheus/pushgateway

下载：https://prometheus.io/download/  wget https://github.com/prometheus/pushgateway/releases/download/v0.9.1/pushgateway-0.9.1.linux-amd64.tar.gz

解压：tar -zxvf  pushgateway-0.9.1.linux-amd64.tar.gz

启动：./pushgateway &

访问 http://localhost:9091/#

 

3.3 node_exporter安装

下载：https://prometheus.io/download/  wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz

解压：tar -zxvf  pushgateway-0.9.1.linux-amd64.tar.gz

启动：./node_exporter &

查看进程 netstat -apn | grep -E '9091|3000|9090|9100'

访问url：http://192.168.91.132:9100/metrics

效果如下：

这些都是收集到数据，有了它就可以做数据展示了

3.4 prometheus安装

参考 https://www.jianshu.com/p/3a9ede07d963

下载：wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.12.0/prometheus-2.12.0.linux-amd64.tar.gz
本例prometheus和pushgateway安装到同一机器上
编写 prometheus.yml，注意：严格按照.yml文件的编写格式，每行要缩进，否则启动报错！！

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          instance: 'prometheus'
  - job_name: 'linux'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']
        labels:
          instance: 'localhost'
  - job_name: 'pushgateway'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9091']
        labels:
          instance: 'pushgateway'

启动
./prometheus --config.file=prometheus.yml

查看进程 netstat -apn | grep -E '9091|3000|9090|9100'
这个9091端口就是flink-conf.yml 对应的metrics.reporter.promgateway.port: 9091
flink会把一些metric push到9091端口上，然后prometheus采集。

查看 prometheus： ip:9090/targets

如果state 不是 UP 的，等一会就起来了 

 

4效果

启动flink集群 .bin/start-cluster.sh
访问 http://localhost:9090

 

5.grafana安装

下载：wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.3.6.linux-amd64.tar.gz

解压：tar -zxvf  grafana-6.3.6.linux-amd64.tar.gz

启动：./bin/grafana-server web &

查看Grafana： 

 

  默认用户名密码 ： amin/admin

此处不再赘述，配置数据源、创建系统负载监控参考博客：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9930517.html#autoid-0-0-0 

5.1 启动一个Flink  job ：

flink run -m yarn-cluster -ynm LateDataProcess -yn 1 -c com.venn.stream.api.sideoutput.lateDataProcess.LateDataProcess jar/flinkDemo-1.0.jar

查看任务webUI：

PS：任务已经跑了一段时间了

6、Grafana 中配置Flink监控

由于上面一句配置好Flink report、 pushgateway、prometheus，并且在Grafana中已经添加了prometheus 数据源，所以Grafana中会自动获取到 flink job的metrics 。

 Grafana 首页，点击New dashboard，创建一个新的dashboard

选中之后，即会出现对应的监控指标

至此，Flink 的metrics 的指标展示在Grafana 中了

flink 指标对应的指标名比较长，可以在Legend 中配置显示内容，在{{key}} 将key换成对应需要展示的字段即可，如： {{job_name}},{{operator_name}}

对应显示如下：

保存

 

总结

flink metric数据流转的流程是 flink metric -> pushgateway -> prometheus ->grafana