Docker在Debian上的监控与告警如何实现 - 问答

在 Debian 上搭建 Docker 监控与告警

一架构与组件

采集层
- cAdvisor：采集容器级指标（CPU、内存、网络、文件系统），默认暴露 /metrics 端点，部署为容器即可覆盖本机所有容器。
- Node Exporter（可选）：采集主机级指标（CPU、内存、磁盘、Swap 等），与容器指标互补。
存储与查询
- Prometheus：按配置的抓取间隔拉取指标，支持 PromQL 查询与规则评估，作为告警规则引擎。
可视化
- Grafana：对接 Prometheus 数据源，提供丰富的容器与主机仪表盘。
告警路由与通知
- Alertmanager：对 Prometheus 触发的告警进行分组、抑制、静默与路由，支持 邮件、Slack、Webhook 等通知方式。
典型数据流
- Docker 容器 → cAdvisor → Prometheus（评估告警）→ Alertmanager（路由与通知）；主机指标由 Node Exporter 供 Prometheus 抓取。

二快速部署步骤

准备
- 系统：Debian 11/12（内核 ≥ 3.10），已安装 Docker 与 Docker Compose（建议 Docker ≥ 20.10、Compose ≥ 2.0）。
- 端口规划：确保 9090（Prometheus）、3000（Grafana）、9100（Node Exporter）、8080（cAdvisor）未被占用。

一键 Compose 示例（单主机）

目录与编排文件（/opt/prometheus-docker/docker-compose.yml）：

version: '3.8'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.45.0
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus-data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.console.libraries=/usr/share/prometheus/console_libraries'
      - '--web.console.templates=/usr/share/prometheus/consoles'
    networks:
      - prom-net

  cadvisor:
    image: gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.47.0
    container_name: cadvisor
    restart: always
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:ro
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
      - /dev/disk/:/dev/disk:ro
    networks:
      - prom-net

  node-exporter:
    image: prom/node-exporter:v1.6.1
    container_name: node-exporter
    restart: always
    ports:
      - "9100:9100"
    volumes:
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /:/rootfs:ro
    command:
      - '--path.procfs=/host/proc'
      - '--path.sysfs=/host/sys'
      - '--collector.filesystem.ignored-mount-points=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)'
    user: root
    networks:
      - prom-net

  grafana:
    image: grafana/grafana:10.2.2
    container_name: grafana
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
    networks:
      - prom-net

volumes:
  prometheus-data:
  grafana-data:

networks:
  prom-net:
    driver: bridge

Prometheus 配置（prometheus.yml，抓取 cAdvisor 与 Node Exporter）：

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:8080']

  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100']

启动

cd /opt/prometheus-docker
docker compose up -d

验证
- Prometheus：访问 http://<服务器IP>:9090，Targets 页面应看到 cadvisor:8080 与 node-exporter:9100 为 UP。
- cAdvisor：访问 http://<服务器IP>:8080/metrics，能看到容器指标。
- Grafana：访问 http://<服务器IP>:3000，默认账号 admin/admin，添加 Prometheus 数据源 http://prometheus:9090 并导入容器/主机仪表盘。

三告警规则与通知

Prometheus 告警规则（rules.yml，挂载到 Prometheus 容器内，如 /etc/prometheus/rules.yml）

groups:
- name: container.rules
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{name!=""}[1m])) by (name) > 0.8
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "容器 {{ $labels.name }} CPU使用率过高"
      description: "当前使用率: {{ $value | humanizePercentage }}"

  - alert: MemoryNearLimit
    expr: container_memory_usage_bytes{name!=""} / container_spec_memory_limit_bytes{name!=""} > 0.9
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "容器 {{ $labels.name }} 内存接近上限"
      description: "已用/上限: {{ $value | humanizePercentage }}"

  - alert: InstanceDown
    expr: up == 0
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} 已下线"

在 prometheus.yml 中引入规则：

rule_files:
  - /etc/prometheus/rules.yml

Alertmanager 通知示例（alertmanager.yml，支持邮件/Slack/企业微信/钉钉 Webhook）

邮件

global:
  resolve_timeout: 5m

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 1h
  receiver: 'email'

receivers:
- name: 'email'
  email_configs:
  - to: 'ops@example.com'
    from: 'alert@example.com'
    smarthost: 'smtp.example.com:587'
    auth_username: 'user'
    auth_password: 'pass'
    require_tls: true

Slack

receivers:
- name: 'slack'
  slack_configs:
  - api_url: 'https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
    channel: '#alerts'

企业微信（Webhook）

receivers:
- name: 'wechat'
  webhook_configs:
  - url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=YOUR_KEY'

钉钉（Webhook）

receivers:
- name: 'dingtalk'
  webhook_configs:
  - url: 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=YOUR_TOKEN'

部署要点
- 将 Alertmanager 加入同一 Docker 网络，Prometheus 的 alerting 指向 alertmanager:9093。
- 配置完成后，在 Prometheus UI 的 Alerts 页面查看规则状态，在 Alertmanager UI（http://:9093）查看告警分组与通知路由。

四验证与运维要点

连通性与数据验证
- Prometheus Targets：状态应为 UP；cAdvisor 的 /metrics 可返回大量容器指标；Grafana 可正常出图。
日志与排错
- 查看容器日志：docker logs -f prometheus、docker logs -f alertmanager、docker logs -f cadvisor。
- 常见原因：端口冲突、挂载目录权限不足、目标地址不可达、网络未互通。
性能与规模
- 抓取间隔建议 15–30s；单主机监控 100+ 容器建议资源 4C8G 起步；数据持久化使用命名卷（如 prometheus-data、grafana-data）。
安全加固
- 限制 9090/3000/9093 等端口的访问来源（防火墙/反向代理/内网隔离）；为 Grafana 设置强密码与登录策略；邮件/Webhook 凭据妥善保存。

五可选增强

日志与追踪
- 日志：使用 Loki + Promtail 或 ELK 集中采集容器日志，便于与指标告警联动排查。
- 应用指标与健康检查：在应用中暴露 /metrics（Prometheus 客户端），并通过 HEALTHCHECK 暴露健康状态，结合告警实现自愈或滚动更新。
动态发现与多主机
- Prometheus 支持基于文件、DNS、Consul 等的服务发现；在容器编排平台（如 Kubernetes）可使用对应的 SD 配置实现自动发现。

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