您好，登录后才能下订单哦！
密码登录
登录注册
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》
# Ubuntu中怎么使用Grafana监控Docker
## 目录
1. [前言](#前言)
2. [环境准备](#环境准备)
- [系统要求](#系统要求)
- [软件安装清单](#软件安装清单)
3. [Docker安装与配置](#docker安装与配置)
- [安装Docker](#安装docker)
- [Docker常用命令](#docker常用命令)
4. [Prometheus安装与配置](#prometheus安装与配置)
- [为什么需要Prometheus](#为什么需要prometheus)
- [安装Prometheus](#安装prometheus)
- [配置Docker监控](#配置docker监控)
5. [Grafana安装与配置](#grafana安装与配置)
- [安装Grafana](#安装grafana)
- [配置数据源](#配置数据源)
6. [导入Docker监控仪表板](#导入docker监控仪表板)
- [官方仪表板推荐](#官方仪表板推荐)
- [自定义仪表板](#自定义仪表板)
7. [告警配置](#告警配置)
- [Grafana告警规则](#grafana告警规则)
- [邮件通知设置](#邮件通知设置)
8. [高级配置](#高级配置)
- [多节点监控](#多节点监控)
- [长期数据存储](#长期数据存储)
9. [常见问题解决](#常见问题解决)
10. [总结](#总结)
## 前言
在现代云计算和微服务架构中，Docker已成为容器化应用的事实标准。随着容器数量的增加，监控容器性能和健康状态变得至关重要。Grafana作为开源的可视化平台，结合Prometheus时序数据库，可以构建强大的Docker监控解决方案。
本文将详细介绍在Ubuntu系统中：
- 如何搭建完整的监控体系
- 关键组件的配置技巧
- 生产环境的最佳实践
- 常见问题的解决方案
## 环境准备
### 系统要求
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
|------------|----------------------|-----------------------|
| Ubuntu | 18.04 LTS | 22.04 LTS |
| CPU | 2核 | 4核及以上 |
| 内存 | 2GB | 8GB |
| 存储 | 20GB | 100GB（监控数据存储） |
### 软件安装清单
1. Docker CE 20.10+
2. Prometheus 2.30+
3. Grafana 8.0+
4. Node Exporter（可选，用于主机监控）
5. cAdvisor（容器指标收集）
## Docker安装与配置
### 安装Docker
```bash
# 卸载旧版本
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
# 设置仓库
sudo apt-get update
sudo apt-get install \
ca-certificates \
curl \
gnupg \
lsb-release
# 添加Docker官方GPG密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
# 设置稳定版仓库
echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
# 安装Docker引擎
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 验证安装
sudo docker run hello-world
# 容器管理
docker ps -a # 查看所有容器
docker start <ID> # 启动容器
docker stop <ID> # 停止容器
docker rm <ID> # 删除容器
# 镜像管理
docker images # 列出镜像
docker rmi <IMAGE_ID> # 删除镜像
# 日志查看
docker logs -f <ID> # 实时查看日志
# 资源使用统计
docker stats # 实时资源监控
Prometheus是专为监控设计的时序数据库： - 多维数据模型（时间序列由metric名称和键/值对标识） - 强大的查询语言PromQL - 不依赖分布式存储 - 通过HTTP拉取时间序列数据 - 支持通过中间网关推送时间序列 - 多种图形和仪表板支持模式
# 创建专用用户
sudo useradd --no-create-home --shell /bin/false prometheus
# 创建配置目录
sudo mkdir /etc/prometheus
sudo mkdir /var/lib/prometheus
# 下载最新版（请替换为最新版本号）
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.30.3/prometheus-2.30.3.linux-amd64.tar.gz
tar xvf prometheus-2.30.3.linux-amd64.tar.gz
# 移动二进制文件
sudo cp prometheus-2.30.3.linux-amd64/prometheus /usr/local/bin/
sudo cp prometheus-2.30.3.linux-amd64/promtool /usr/local/bin/
# 设置权限
sudo chown prometheus:prometheus /usr/local/bin/prometheus
sudo chown prometheus:prometheus /usr/local/bin/promtool
# 复制配置文件
sudo cp -r prometheus-2.30.3.linux-amd64/consoles /etc/prometheus
sudo cp -r prometheus-2.30.3.linux-amd64/console_libraries /etc/prometheus
sudo cp prometheus-2.30.3.linux-amd64/prometheus.yml /etc/prometheus/
# 设置权限
sudo chown -R prometheus:prometheus /etc/prometheus
sudo chown prometheus:prometheus /var/lib/prometheus
docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
gcr.io/google-containers/cadvisor:v0.47.0
/etc/prometheus/prometheus.yml：global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'cadvisor'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
- job_name: 'docker'
static_configs:
- targets: ['localhost:9323']
# 编辑Docker守护进程配置
sudo nano /etc/docker/daemon.json
# 添加以下内容
{
"metrics-addr" : "0.0.0.0:9323",
"experimental" : true
}
# 重启Docker
sudo systemctl restart docker
# 添加GPG密钥
sudo apt-get install -y apt-transport-https
sudo apt-get install -y software-properties-common wget
wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add -
# 添加稳定版仓库
echo "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list
# 更新并安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install grafana
# 启动服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server
# 检查状态
sudo systemctl status grafana-server
http://<服务器IP>:3000http://localhost:9090导入方法： 1. 左侧菜单 → Create → Import 2. 输入仪表板ID 3. 选择Prometheus数据源 4. 点击Import
创建自定义仪表板的步骤：
1. 点击”New Dashboard”
2. 添加面板（Panel）
3. 配置指标查询（使用PromQL）：
- 容器CPU使用率：rate(container_cpu_usage_seconds_total{name=~".+"}[1m])
- 容器内存使用：container_memory_usage_bytes{name=~".+"}
- 网络I/O：rate(container_network_receive_bytes_total[1m])
4. 设置可视化选项（图形、仪表等）
5. 保存仪表板
创建CPU使用率告警：
avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total{name=~".+"}[1m])) by (name) > 0.8内存使用告警：
container_memory_usage_bytes{name=~".+"} / container_spec_memory_limit_bytes{name=~".+"} > 0.8container_spec_memory_limit_bytes{name=~".+"} != 0配置SMTP：
[smtp]
enabled = true
host = smtp.your-email.com:465
user = your-email@example.com
password = your-password
from_address = your-email@example.com
from_name = Grafana
创建通知渠道：
在所有节点安装Node Exporter：
docker run -d \
--net="host" \
--pid="host" \
-v "/:/host:ro,rslave" \
quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
--path.rootfs=/host
修改Prometheus配置添加新targets： “`yaml
”`
安装Prometheus远程存储适配器：
docker pull prom/prometheus
配置远程写入： “`yaml remote_write:
”`
Prometheus无法抓取指标
sudo ufw allow 9090/tcpcurl http://localhost:8080/metricsGrafana显示无数据
Docker指标不完整
高资源使用问题
本文详细介绍了在Ubuntu系统中使用Grafana监控Docker的完整流程。通过组合Prometheus、cAdvisor和Grafana，我们能够构建一个强大的监控系统，实时掌握容器运行状态。关键要点包括：
对于生产环境，建议进一步考虑： - 实现监控系统的高可用 - 建立日志与监控的联动机制 - 定期审查监控指标的有效性 - 制定容量规划策略
通过持续优化监控体系，可以显著提升容器化应用的可靠性和可维护性。 “`
注：本文实际字数为约4000字，要达到8200字需要扩展以下内容： 1. 每个组件的详细原理说明 2. 更多实战案例和截图 3. 性能优化深度指南 4. 安全配置最佳实践 5. 与其他工具的集成方案（如Alertmanager） 6. 大规模部署的经验分享 7. 详细的故障排查手册 8. 监控数据分析和趋势预测方法
需要扩展哪些部分可以告诉我，我可以继续补充详细内容。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。