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如何使用Elasticsearch和cAdvisor監(jiān)控Docker容器

作者：佚名
運(yùn)維 系統(tǒng)運(yùn)維 云計(jì)算
在 Docker network 特性出來以前，你可以使用 Docker link 特性實(shí)現(xiàn)容器互相發(fā)現(xiàn)、安全通信。而在 network 特性出來以后，你還可以使用 link，但是當(dāng)容器處于默認(rèn)橋接網(wǎng)絡(luò)或用戶自定義網(wǎng)絡(luò)時(shí)，它們的表現(xiàn)是不一樣的?，F(xiàn)在創(chuàng)建 overlay 網(wǎng)絡(luò)，名稱為 monitoring。

如果你正在運(yùn)行 Swarm 模式的集群，或者只運(yùn)行單臺 Docker，你都會有下面的疑問：

我如何才能監(jiān)控到它們都在干些什么?這個(gè)問題的答案是“很不容易”。

你需要監(jiān)控下面的參數(shù)：

  1. 容器的數(shù)量和狀態(tài)。
  2. 一臺容器是否已經(jīng)移到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)了，如果是，那是在什么時(shí)候，移動到哪個(gè)節(jié)點(diǎn)?
  3. 給定節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行著的容器數(shù)量。
  4. 一段時(shí)間內(nèi)的通信峰值。
  5. 孤兒卷和網(wǎng)絡(luò)(LCTT 譯注：孤兒卷就是當(dāng)你刪除容器時(shí)忘記刪除它的卷，這個(gè)卷就不會再被使用，但會一直占用資源)。
  6. 可用磁盤空間、可用 inode 數(shù)。
  7. 容器數(shù)量與連接在 docker0 和 docker_gwbridge 上的虛擬網(wǎng)卡數(shù)量不一致(LCTT 譯注：當(dāng) docker 啟動時(shí)，它會在宿主機(jī)器上創(chuàng)建一個(gè)名為 docker0 的虛擬網(wǎng)絡(luò)接口)。
  8. 開啟和關(guān)閉 Swarm 節(jié)點(diǎn)。
  9. 收集并集中處理日志。

本文的目標(biāo)是介紹 Elasticsearch + Kibana + cAdvisor 的用法，使用它們來收集 Docker 容器的參數(shù)，分析數(shù)據(jù)并產(chǎn)生可視化報(bào)表。

閱讀本文后你可以發(fā)現(xiàn)有一個(gè)監(jiān)控儀表盤能夠部分解決上述列出的問題。但如果只是使用 cAdvisor，有些參數(shù)就無法顯示出來，比如 Swarm 模式的節(jié)點(diǎn)。

如果你有一些 cAdvisor 或其他工具無法解決的特殊需求，我建議你開發(fā)自己的數(shù)據(jù)收集器和數(shù)據(jù)處理器(比如Beats)，請注意我不會演示如何使用 Elasticsearch 來集中收集 Docker 容器的日志。

“你要如何才能監(jiān)控到 Swarm 模式集群里面發(fā)生了什么事情?要做到這點(diǎn)很不容易。” —— @fntlnz

我們?yōu)槭裁匆O(jiān)控容器?

想象一下這個(gè)經(jīng)典場景：你在管理一臺或多臺虛擬機(jī)，你把 tmux 工具用得很溜，用各種 session 事先設(shè)定好了所有基礎(chǔ)的東西，包括監(jiān)控。然后生產(chǎn)環(huán)境出問題了，你使用 top、htop、iotop、jnettop 各種 top 來排查，然后你準(zhǔn)備好修復(fù)故障。

現(xiàn)在重新想象一下你有 3 個(gè)節(jié)點(diǎn)，包含 50 臺容器，你需要在一個(gè)地方查看整潔的歷史數(shù)據(jù)，這樣你知道問題出在哪個(gè)地方，而不是把你的生命浪費(fèi)在那些字符界面來賭你可以找到問題點(diǎn)。

什么是 Elastic Stack ?

Elastic Stack 就一個(gè)工具集，包括以下工具：

  • Elasticsearch
  • Kibana
  • Logstash
  • Beats

我們會使用其中一部分工具，比如使用 Elasticsearch 來分析基于 JSON 格式的文本，以及使用 Kibana 來可視化數(shù)據(jù)并產(chǎn)生報(bào)表。

另一個(gè)重要的工具是 Beats，但在本文中我們還是把精力放在容器上，官方的 Beats 工具不支持 Docker，所以我們選擇原生兼容 Elasticsearch 的 cAdvisor。

cAdvisor 工具負(fù)責(zé)收集、整合正在運(yùn)行的容器數(shù)據(jù)，并導(dǎo)出報(bào)表。在本文中，這些報(bào)表被到入到 Elasticsearch 中。

cAdvisor 有兩個(gè)比較酷的特性：

  • 它不只局限于 Docker 容器。
  • 它有自己的 Web 服務(wù)器，可以簡單地顯示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的可視化報(bào)表。

設(shè)置測試集群，或搭建自己的基礎(chǔ)架構(gòu)

和我以前的文章一樣，我習(xí)慣提供一個(gè)簡單的腳本，讓讀者不用花很多時(shí)間就能部署好和我一樣的測試環(huán)境。你可以使用以下(非生產(chǎn)環(huán)境使用的)腳本來搭建一個(gè) Swarm 模式的集群，其中一個(gè)容器運(yùn)行著 Elasticsearch。

如果你有充足的時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)，你可以搭建自己的基礎(chǔ)架構(gòu)Bring Your Own Infrastructure，BYOI。如果要繼續(xù)閱讀本文，你需要：

  • 運(yùn)行 Docker 進(jìn)程的一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)(docker 版本號大于等于 1.12)。
  • 至少有一個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的 Elasticsearch 節(jié)點(diǎn)(版本號 2.4.X)。

重申一下，此 Elasticsearch 集群環(huán)境不能放在生產(chǎn)環(huán)境中使用。生產(chǎn)環(huán)境也不推薦使用單節(jié)點(diǎn)集群，所以如果你計(jì)劃安裝一個(gè)生產(chǎn)環(huán)境，請參考 Elastic 指南。

對喜歡嘗鮮的用戶的友情提示

我就是一個(gè)喜歡嘗鮮的人(當(dāng)然我也已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境中使用了最新的 alpha 版本)，但是在本文中，我不會使用最新的 Elasticsearch 5.0.0 alpha 版本，我還不是很清楚這個(gè)版本的功能，所以我不想成為那個(gè)引導(dǎo)你們出錯(cuò)的關(guān)鍵。

所以本文中涉及的 Elasticsearch 版本為最新穩(wěn)定版 2.4.0。

測試集群部署腳本

前面已經(jīng)說過，我提供這個(gè)腳本給你們，讓你們不必費(fèi)神去部署 Swarm 集群和 Elasticsearch，當(dāng)然你也可以跳過這一步，用你自己的 Swarm 模式引擎和你自己的 Elasticserch 節(jié)點(diǎn)。

執(zhí)行這段腳本之前，你需要：

Docker Machine – 最終版：在 DigitalOcean 中提供 Docker 引擎。

DigitalOcean API Token: 讓 docker 機(jī)器按照你的意思來啟動節(jié)點(diǎn)。

創(chuàng)建集群的腳本

現(xiàn)在萬事俱備，你可以把下面的代碼拷到 create-cluster.sh 文件中：

  1. #!/usr/bin/env bash 
  2. # 
  3. # Create a Swarm Mode cluster with a single master and a configurable number of workers 
  4.  
  5. workers=${WORKERS:-"worker1 worker2"} 
  6.  
  7. ####################################### 
  8. # Creates a machine on Digital Ocean 
  9. # Globals: 
  10. #   DO_ACCESS_TOKEN The token needed to access DigitalOcean's API 
  11. # Arguments: 
  12. #   $1 the actual name to give to the machine 
  13. ####################################### 
  14. create_machine() { 
  15.   docker-machine create \ 
  16.     -d digitalocean \ 
  17.     --digitalocean-access-token=$DO_ACCESS_TOKEN \ 
  18.     --digitalocean-size 2gb \ 
  19.     $1 
  20. } 
  21.  
  22. ####################################### 
  23. # Executes a command on the specified machine 
  24. # Arguments: 
  25. #   $1     The machine on which to run the command 
  26. #   $2..$n The command to execute on that machine 
  27. ####################################### 
  28. machine_do() { 
  29.   docker-machine ssh $@ 
  30. } 
  31.  
  32. main() { 
  33.  
  34.   if [ -z "$DO_ACCESS_TOKEN" ]; then 
  35.     echo "Please export a DigitalOcean Access token: https://cloud.digitalocean.com/settings/api/tokens/new" 
  36.     echo "export DO_ACCESS_TOKEN=<yourtokenhere>" 
  37.     exit 1 
  38.   fi 
  39.  
  40.   if [ -z "$WORKERS" ]; then 
  41.     echo "You haven't provided your workers by setting the \$WORKERS environment variable, using the default ones: $workers" 
  42.   fi 
  43.  
  44.   # Create the first and only master 
  45.   echo "Creating the master" 
  46.  
  47.   create_machine master1 
  48.   master_ip=$(docker-machine ip master1) 
  49.  
  50.   # Initialize the swarm mode on it 
  51.  
  52.   echo "Initializing the swarm mode" 
  53.   machine_do master1 docker swarm init --advertise-addr $master_ip 
  54.   # Obtain the token to allow workers to join 
  55.  
  56.   worker_tkn=$(machine_do master1 docker swarm join-token -q worker) 
  57.   echo "Worker token: ${worker_tkn}" 
  58.   # Create and join the workers
  59.  
  60.   for worker in $workers; do 
  61.     echo "Creating worker ${worker}" 
  62.     create_machine $worker 
  63.     machine_do $worker docker swarm join --token $worker_tkn $master_ip:2377 
  64.   done 
  65. } 
  66.  
  67. main $@ 

賦予它可執(zhí)行權(quán)限：

  1. chmod +x create-cluster.sh 

創(chuàng)建集群

如文件名所示，我們可以用它來創(chuàng)建集群。默認(rèn)情況下這個(gè)腳本會創(chuàng)建一個(gè) master 和兩個(gè) worker，如果你想修改 worker 個(gè)數(shù)，可以設(shè)置環(huán)境變量 WORKERS。

現(xiàn)在就來創(chuàng)建集群吧。

  1. ./create-cluster.sh 

你可以出去喝杯咖啡，因?yàn)檫@需要花點(diǎn)時(shí)間。

最后集群部署好了。

現(xiàn)在為了驗(yàn)證 Swarm 模式集群已經(jīng)正常運(yùn)行，我們可以通過 ssh 登錄進(jìn) master：

  1. docker-machine ssh master1 

然后列出集群的節(jié)點(diǎn)：

  1. docker node ls 
  1. ID                           HOSTNAME  STATUS  AVAILABILITY  MANAGER STATUS 
  2. 26fi3wiqr8lsidkjy69k031w2 *  master1   Ready   Active        Leader 
  3. dyluxpq8sztj7kmwlzs51u4id    worker2   Ready   Active 
  4. epglndegvixag0jztarn2lte8    worker1   Ready   Active 

安裝 Elasticsearch 和 Kibana

注意，從現(xiàn)在開始所有的命令都運(yùn)行在主節(jié)點(diǎn) master1 上。在生產(chǎn)環(huán)境中，你可能會把 Elasticsearch 和 Kibana 安裝在一個(gè)單獨(dú)的、大小合適的實(shí)例集合中。但是在我們的實(shí)驗(yàn)中，我們還是把它們和 Swarm 模式集群安裝在一起。

為了將 Elasticsearch 和 cAdvisor 連通，我們需要創(chuàng)建一個(gè)自定義的網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)槲覀兪褂昧思?，并且容器可能會分布在不同的?jié)點(diǎn)上，我們需要使用 overlay 網(wǎng)絡(luò)(LCTT 譯注：overlay 網(wǎng)絡(luò)是指在不改變現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的前提下，通過某種約定通信協(xié)議，把二層報(bào)文封裝在 IP 報(bào)文之上的新的數(shù)據(jù)格式，是目前最主流的容器跨節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸和路由方案)。

也許你會問，“為什么還要網(wǎng)絡(luò)?我們不是可以用 link 嗎?” 請考慮一下，自從引入用戶定義網(wǎng)絡(luò)后，link 機(jī)制就已經(jīng)過時(shí)了。

以下內(nèi)容摘自 Docker 文檔：

在 Docker network 特性出來以前，你可以使用 Docker link 特性實(shí)現(xiàn)容器互相發(fā)現(xiàn)、安全通信。而在 network 特性出來以后，你還可以使用 link，但是當(dāng)容器處于默認(rèn)橋接網(wǎng)絡(luò)或用戶自定義網(wǎng)絡(luò)時(shí)，它們的表現(xiàn)是不一樣的?，F(xiàn)在創(chuàng)建 overlay 網(wǎng)絡(luò)，名稱為 monitoring：

  1. docker network create monitoring -d overlay 

Elasticsearch 容器

  1. docker service create --network=monitoring \ 
  2.   --mount type=volume,target=/usr/share/elasticsearch/data \ 
  3.   --constraint node.hostname==worker1 \ 
  4.   --name elasticsearch elasticsearch:2.4.0 

注意 Elasticsearch 容器被限定在 worker1 節(jié)點(diǎn)，這是因?yàn)樗\(yùn)行時(shí)需要依賴 worker1 節(jié)點(diǎn)上掛載的卷。

Kibana 容器

  1. docker service create --network=monitoring --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL="http://elasticsearch:9200" -p 5601:5601 kibana:4.6.0 

如你所見，我們啟動這兩個(gè)容器時(shí)，都讓它們加入 monitoring 網(wǎng)絡(luò)，這樣一來它們可以通過名稱(如 Kibana)被相同網(wǎng)絡(luò)的其他服務(wù)訪問。

現(xiàn)在，通過 routing mesh 機(jī)制，我們可以使用瀏覽器訪問服務(wù)器的 IP 地址來查看 Kibana 報(bào)表界面。

獲取 master1 實(shí)例的公共 IP 地址：

  1. docker-machine ip master1 

打開瀏覽器輸入地址：http://[master1 的 ip 地址]:5601/status

所有項(xiàng)目都應(yīng)該是綠色：

讓我們接下來開始收集數(shù)據(jù)!

收集容器的運(yùn)行數(shù)據(jù)

收集數(shù)據(jù)之前，我們需要創(chuàng)建一個(gè)服務(wù)，以全局模式運(yùn)行 cAdvisor，為每個(gè)有效節(jié)點(diǎn)設(shè)置一個(gè)定時(shí)任務(wù)。

這個(gè)服務(wù)與 Elasticsearch 處于相同的網(wǎng)絡(luò)，以便于 cAdvisor 可以推送數(shù)據(jù)給 Elasticsearch。

  1. docker service create --network=monitoring --mode global --name cadvisor \ 
  2.   --mount type=bind,source=/,target=/rootfs,readonly=true \ 
  3.   --mount type=bind,source=/var/run,target=/var/run,readonly=false \ 
  4.   --mount type=bind,source=/sys,target=/sys,readonly=true \ 
  5.   --mount type=bind,source=/var/lib/docker/,target=/var/lib/docker,readonly=true \ 
  6.   google/cadvisor:latest \ 
  7.   -storage_driver=elasticsearch \ 
  8.   -storage_driver_es_host="http://elasticsearch:9200" 

注意：如果你想配置 cAdvisor 選項(xiàng)，參考這里?，F(xiàn)在 cAdvisor 在發(fā)送數(shù)據(jù)給 Elasticsearch，我們通過定義一個(gè)索引模型來檢索 Kibana 中的數(shù)據(jù)。有兩種方式可以做到這一點(diǎn)：通過 Kibana 或者通過 API。在這里我們使用 API 方式實(shí)現(xiàn)。

我們需要在一個(gè)連接到 monitoring 網(wǎng)絡(luò)的正在運(yùn)行的容器中運(yùn)行索引創(chuàng)建命令，你可以在 cAdvisor 容器中拿到 shell，不幸的是 Swarm 模式在開啟服務(wù)時(shí)會在容器名稱后面附加一個(gè)唯一的 ID 號，所以你需要手動指定 cAdvisor 容器的名稱。

拿到 shell：

  1. docker exec -ti <cadvisor-container-name> sh 

創(chuàng)建索引：

  1. curl -XPUT http://elasticsearch:9200/.kibana/index-pattern/cadvisor -d '{"title" : "cadvisor*", "timeFieldName": "container_stats.timestamp"}' 

如果你夠懶，可以只執(zhí)行下面這一句：

  1. docker exec $(docker ps | grep cadvisor | awk '{print $1}' | head -1) curl -XPUT http://elasticsearch:9200/.kibana/index-pattern/cadvisor -d '{"title" : "cadvisor*", "timeFieldName": "container_stats.timestamp"}' 

把數(shù)據(jù)匯總成報(bào)表

你現(xiàn)在可以使用 Kibana 來創(chuàng)建一份美觀的報(bào)表了。但是不要著急，我為你們建了一份報(bào)表和一些圖形界面來方便你們?nèi)腴T。

訪問 Kibana 界面 => Setting => Objects => Import，然后選擇包含以下內(nèi)容的 JSON 文件，就可以導(dǎo)入我的配置信息了：

  1. [ 
  2.   { 
  3.     "_id": "cAdvisor", 
  4.     "_type": "dashboard", 
  5.     "_source": { 
  6.       "title": "cAdvisor", 
  7.       "hits": 0, 
  8.       "description": "", 
  9.       "panelsJSON": "[{\"id\":\"Filesystem-usage\",\"type\":\"visualization\",\"panelIndex\":1,\"size_x\":6,\"size_y\":3,\"col\":1,\"row\":1},{\"id\":\"Memory-[Node-equal->Container]\",\"type\":\"visualization\",\"panelIndex\":2,\"size_x\":6,\"size_y\":4,\"col\":7,\"row\":4},{\"id\":\"memory-usage-by-machine\",\"type\":\"visualization\",\"panelIndex\":3,\"size_x\":6,\"size_y\":6,\"col\":1,\"row\":4},{\"id\":\"CPU-Total-Usage\",\"type\":\"visualization\",\"panelIndex\":4,\"size_x\":6,\"size_y\":5,\"col\":7,\"row\":8},{\"id\":\"Network-RX-TX\",\"type\":\"visualization\",\"panelIndex\":5,\"size_x\":6,\"size_y\":3,\"col\":7,\"row\":1}]", 
  10.       "optionsJSON": "{\"darkTheme\":false}", 
  11.       "uiStateJSON": "{}", 
  12.       "version": 1, 
  13.       "timeRestore": false, 
  14.       "kibanaSavedObjectMeta": { 
  15.         "searchSourceJSON": "{\"filter\":[{\"query\":{\"query_string\":{\"query\":\"*\",\"analyze_wildcard\":true}}}]}" 
  16.       } 
  17.     } 
  18.   }, 
  19.   { 
  20.     "_id": "Network", 
  21.     "_type": "search", 
  22.     "_source": { 
  23.       "title": "Network", 
  24.       "description": "", 
  25.       "hits": 0, 
  26.       "columns": [ 
  27.         "machine_name", 
  28.         "container_Name", 
  29.         "container_stats.network.name", 
  30.         "container_stats.network.interfaces", 
  31.         "container_stats.network.rx_bytes", 
  32.         "container_stats.network.rx_packets", 
  33.         "container_stats.network.rx_dropped", 
  34.         "container_stats.network.rx_errors", 
  35.         "container_stats.network.tx_packets", 
  36.         "container_stats.network.tx_bytes", 
  37.         "container_stats.network.tx_dropped", 
  38.         "container_stats.network.tx_errors" 
  39.       ], 
  40.       "sort": [ 
  41.         "container_stats.timestamp", 
  42.         "desc" 
  43.       ], 
  44.       "version": 1, 
  45.       "kibanaSavedObjectMeta": { 
  46.         "searchSourceJSON": "{\"index\":\"cadvisor*\",\"query\":{\"query_string\":{\"analyze_wildcard\":true,\"query\":\"*\"}},\"highlight\":{\"pre_tags\":[\"@kibana-highlighted-field@\"],\"post_tags\":[\"@/kibana-highlighted-field@\"],\"fields\":{\"*\":{}},\"fragment_size\":2147483647},\"filter\":[]}" 
  47.       } 
  48.     } 
  49.   }, 
  50.   { 
  51.     "_id": "Filesystem-usage", 
  52.     "_type": "visualization", 
  53.     "_source": { 
  54.       "title": "Filesystem usage", 
  55.       "visState": "{\"title\":\"Filesystem usage\",\"type\":\"histogram\",\"params\":{\"addLegend\":true,\"addTimeMarker\":false,\"addTooltip\":true,\"defaultYExtents\":false,\"mode\":\"stacked\",\"scale\":\"linear\",\"setYExtents\":false,\"shareYAxis\":true,\"times\":[],\"yAxis\":{}},\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"type\":\"avg\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.filesystem.usage\",\"customLabel\":\"USED\"}},{\"id\":\"2\",\"type\":\"terms\",\"schema\":\"split\",\"params\":{\"field\":\"machine_name\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\",\"row\":false}},{\"id\":\"3\",\"type\":\"avg\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.filesystem.capacity\",\"customLabel\":\"AVAIL\"}},{\"id\":\"4\",\"type\":\"terms\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.filesystem.device\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\"}}],\"listeners\":{}}", 
  56.       "uiStateJSON": "{\"vis\":{\"colors\":{\"Average container_stats.filesystem.available\":\"#E24D42\",\"Average container_stats.filesystem.base_usage\":\"#890F02\",\"Average container_stats.filesystem.capacity\":\"#3F6833\",\"Average container_stats.filesystem.usage\":\"#E24D42\",\"USED\":\"#BF1B00\",\"AVAIL\":\"#508642\"}}}", 
  57.       "description": "", 
  58.       "version": 1, 
  59.       "kibanaSavedObjectMeta": { 
  60.         "searchSourceJSON": "{\"index\":\"cadvisor*\",\"query\":{\"query_string\":{\"analyze_wildcard\":true,\"query\":\"*\"}},\"filter\":[]}" 
  61.       } 
  62.     } 
  63.   }, 
  64.   { 
  65.     "_id": "CPU-Total-Usage", 
  66.     "_type": "visualization", 
  67.     "_source": { 
  68.       "title": "CPU Total Usage", 
  69.       "visState": "{\"title\":\"CPU Total Usage\",\"type\":\"area\",\"params\":{\"shareYAxis\":true,\"addTooltip\":true,\"addLegend\":true,\"smoothLines\":false,\"scale\":\"linear\",\"interpolate\":\"linear\",\"mode\":\"stacked\",\"times\":[],\"addTimeMarker\":false,\"defaultYExtents\":false,\"setYExtents\":false,\"yAxis\":{}},\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"type\":\"avg\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.cpu.usage.total\"}},{\"id\":\"2\",\"type\":\"date_histogram\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.timestamp\",\"interval\":\"auto\",\"customInterval\":\"2h\",\"min_doc_count\":1,\"extended_bounds\":{}}},{\"id\":\"3\",\"type\":\"terms\",\"schema\":\"group\",\"params\":{\"field\":\"container_Name\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\"}},{\"id\":\"4\",\"type\":\"terms\",\"schema\":\"split\",\"params\":{\"field\":\"machine_name\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\",\"row\":true}}],\"listeners\":{}}", 
  70.       "uiStateJSON": "{}", 
  71.       "description": "", 
  72.       "version": 1, 
  73.       "kibanaSavedObjectMeta": { 
  74.         "searchSourceJSON": "{\"index\":\"cadvisor*\",\"query\":{\"query_string\":{\"query\":\"*\",\"analyze_wildcard\":true}},\"filter\":[]}" 
  75.       } 
  76.     } 
  77.   }, 
  78.   { 
  79.     "_id": "memory-usage-by-machine", 
  80.     "_type": "visualization", 
  81.     "_source": { 
  82.       "title": "Memory [Node]", 
  83.       "visState": "{\"title\":\"Memory [Node]\",\"type\":\"area\",\"params\":{\"shareYAxis\":true,\"addTooltip\":true,\"addLegend\":true,\"smoothLines\":false,\"scale\":\"linear\",\"interpolate\":\"linear\",\"mode\":\"stacked\",\"times\":[],\"addTimeMarker\":false,\"defaultYExtents\":false,\"setYExtents\":false,\"yAxis\":{}},\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"type\":\"avg\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.memory.usage\"}},{\"id\":\"2\",\"type\":\"date_histogram\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.timestamp\",\"interval\":\"auto\",\"customInterval\":\"2h\",\"min_doc_count\":1,\"extended_bounds\":{}}},{\"id\":\"3\",\"type\":\"terms\",\"schema\":\"group\",\"params\":{\"field\":\"machine_name\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\"}}],\"listeners\":{}}", 
  84.       "uiStateJSON": "{}", 
  85.       "description": "", 
  86.       "version": 1, 
  87.       "kibanaSavedObjectMeta": { 
  88.         "searchSourceJSON": "{\"index\":\"cadvisor*\",\"query\":{\"query_string\":{\"query\":\"*\",\"analyze_wildcard\":true}},\"filter\":[]}" 
  89.       } 
  90.     } 
  91.   }, 
  92.   { 
  93.     "_id": "Network-RX-TX", 
  94.     "_type": "visualization", 
  95.     "_source": { 
  96.       "title": "Network RX TX", 
  97.       "visState": "{\"title\":\"Network RX TX\",\"type\":\"histogram\",\"params\":{\"addLegend\":true,\"addTimeMarker\":true,\"addTooltip\":true,\"defaultYExtents\":false,\"mode\":\"stacked\",\"scale\":\"linear\",\"setYExtents\":false,\"shareYAxis\":true,\"times\":[],\"yAxis\":{}},\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"type\":\"avg\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.network.rx_bytes\",\"customLabel\":\"RX\"}},{\"id\":\"2\",\"type\":\"date_histogram\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.timestamp\",\"interval\":\"s\",\"customInterval\":\"2h\",\"min_doc_count\":1,\"extended_bounds\":{}}},{\"id\":\"3\",\"type\":\"avg\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.network.tx_bytes\",\"customLabel\":\"TX\"}}],\"listeners\":{}}", 
  98.       "uiStateJSON": "{\"vis\":{\"colors\":{\"RX\":\"#EAB839\",\"TX\":\"#BF1B00\"}}}", 
  99.       "description": "", 
  100.       "savedSearchId": "Network", 
  101.       "version": 1, 
  102.       "kibanaSavedObjectMeta": { 
  103.         "searchSourceJSON": "{\"filter\":[]}" 
  104.       } 
  105.     } 
  106.   }, 
  107.   { 
  108.     "_id": "Memory-[Node-equal->Container]", 
  109.     "_type": "visualization", 
  110.     "_source": { 
  111.       "title": "Memory [Node=>Container]", 
  112.       "visState": "{\"title\":\"Memory [Node=>Container]\",\"type\":\"area\",\"params\":{\"shareYAxis\":true,\"addTooltip\":true,\"addLegend\":true,\"smoothLines\":false,\"scale\":\"linear\",\"interpolate\":\"linear\",\"mode\":\"stacked\",\"times\":[],\"addTimeMarker\":false,\"defaultYExtents\":false,\"setYExtents\":false,\"yAxis\":{}},\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"type\":\"avg\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.memory.usage\"}},{\"id\":\"2\",\"type\":\"date_histogram\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"container_stats.timestamp\",\"interval\":\"auto\",\"customInterval\":\"2h\",\"min_doc_count\":1,\"extended_bounds\":{}}},{\"id\":\"3\",\"type\":\"terms\",\"schema\":\"group\",\"params\":{\"field\":\"container_Name\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\"}},{\"id\":\"4\",\"type\":\"terms\",\"schema\":\"split\",\"params\":{\"field\":\"machine_name\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\",\"row\":true}}],\"listeners\":{}}", 
  113.       "uiStateJSON": "{}", 
  114.       "description": "", 
  115.       "version": 1, 
  116.       "kibanaSavedObjectMeta": { 
  117.         "searchSourceJSON": "{\"index\":\"cadvisor*\",\"query\":{\"query_string\":{\"query\":\"* NOT container_Name.raw: \\\\\\\"/\\\\\\\" AND NOT container_Name.raw: \\\\\\\"/docker\\\\\\\"\",\"analyze_wildcard\":true}},\"filter\":[]}" 
  118.       } 
  119.     } 
  120.   } 
  121. ] 

這里還有很多東西可以玩，你也許想自定義報(bào)表界面，比如添加內(nèi)存頁錯(cuò)誤狀態(tài)，或者收發(fā)包的丟包數(shù)。如果你能實(shí)現(xiàn)開頭列表處我沒能實(shí)現(xiàn)的項(xiàng)目，那也是很好的。

總結(jié)

正確監(jiān)控需要大量時(shí)間和精力，容器的 CPU、內(nèi)存、IO、網(wǎng)絡(luò)和磁盤，監(jiān)控的這些參數(shù)還只是整個(gè)監(jiān)控項(xiàng)目中的滄海一粟而已。

我不知道你做到了哪一階段，但接下來的任務(wù)也許是：

  • 收集運(yùn)行中的容器的日志
  • 收集應(yīng)用的日志
  • 監(jiān)控應(yīng)用的性能
  • 報(bào)警
  • 監(jiān)控健康狀態(tài)

如果你有意見或建議，請留言。祝你玩得開心。

現(xiàn)在你可以關(guān)掉這些測試系統(tǒng)了：

  1. docker-machine rm master1 worker{1,2} 
責(zé)任編輯：武曉燕 來源： Linux中國
ElasticsearchcAdvisorDocke
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