使用redis-exporter监控redis服务，并且使用prometheus收集数据，使用grafana展示数据。
监控报警利用alertmanager插件，报警信息发送钉钉消息。所使用的安装包可以 点击下载，提取码为: wdy3
下面简单说明监控操作。

启动redis-export服务

因为安装包是二进制形式，因此可以直接进行启动，启动指定如下两个参数：

/usr/local/redis_exporter/redis_exporter -redis.addr 10.9.68.46:6381 -web.listen-address :3389
-redis.addr: 指定redis服务的ip地址和端口号
-web.listen-address: 指定当前redis-exporter启动使用的端口信息
-redis.password： redis服务若是有密码的话，可用此参数指定redis的密码

启动prometheus服务

上面的安装包中prometheus是二进制形式，先解压，然后可以直接执行启动：
配置prometheus自动发现服务，这里配置prometheus自动发现targets目录下面的json文件，设置如下：

# my global config
global:scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.# scrape_timeout is set to the global default (10s).# Alertmanager configuration  # 配置报警插件端口，
alerting:alertmanagers:- static_configs:- targets:- 10.9.68.202:9093# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:- "/usr/local/prometheus/rules/*.rule"# - "first_rules.yml"# - "second_rules.yml"# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.- job_name: 'file_ds'file_sd_configs:- files:- targets/*.jsonrefresh_interval: 1m# metrics_path defaults to '/metrics'# scheme defaults to 'http'.# static_configs:# - targets: ['localhost:9090']

上面定义了一个任务名字file_ds，自动发现targets目录下面的json文件，自动发现的间隔为1分钟；在rules目录下面定义相应的监控信息，会在后面说明；在targets目录下面json文件格式如下：

cat ceshi.json  
[{"labels": {"instance": "股票k线","addr": "10.9.68.46:6381"},"targets": ["10.9.68.202:3389"]},{"labels": {"instance": "股票k线","addr": "10.9.68.41:6381"},"targets": ["10.9.68.202:6382"]}
]

配置文件说明： instance和addr的参数会在grafana的界面上显示用于表示不同的redis服务，targets表示监听addr指向的redis服务的redis-exporter服务ip和端口信息，然后启动prometheus服务。

cd /usr/local/prometheus
./prometheus --config.file=prometheus.yml --web.external-url='http://10.9.68.202:9090' &

启动granfana服务

压缩包中的rpm包直接安装即可，然后启动granfana服务

systemctl start grafana-server

在grafana中导入压缩包中redis-exporter的模板文件，然后设定数据源为上面的prometheus的数据源，即可看到如下redis的监控信息。
#### 添加监控和钉钉报警
需要用到两个插件alertmanager和prometheus-webhook-dingtalk，安装包在上面的压缩包中含有。
1、启动dingtalk插件，直接解压对应的压缩包即可,然后启动即可，下面token为钉钉群机器人token。

[root@estest1 alertmanager]# cd /usr/local/prometheus-webhook-dingtalk/
(python27) [root@estest1 prometheus-webhook-dingtalk]#  ./prometheus-webhook-dingtalk --ding.profile='webhook1=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=2f9aa0c7cc2bc28cd63c@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@2e55bca72' --web.listen-address='10.9.68.202:8060' &
[1] 30100
(python27) [root@estest1 prometheus-webhook-dingtalk]# level=info ts=2021-05-07T02:16:39.894Z caller=main.go:62 msg="Starting prometheus-webhook-dingtalk" version="(version=1.4.0, branch=HEAD, revision=02fe8265a98ab4caaa78ebbed209d3f06b87b4a6)"
level=info ts=2021-05-07T02:16:39.894Z caller=main.go:63 msg="Build context" (gogo1.13.5,userroot@eb9f8d8f0437,date20191211-03:00:38)=(MISSING)
level=warn ts=2021-05-07T02:16:39.894Z caller=main.go:105 msg="DEPRECATION: Detected one of the following flags: --ding.profile, --ding.timeout, --template.file"
level=warn ts=2021-05-07T02:16:39.894Z caller=main.go:106 msg="DEPRECATION: Now working in compatibility mode, please consider upgrading your configurations"
level=info ts=2021-05-07T02:16:39.894Z caller=main.go:117 component=configuration msg="Loading templates" templates=
ts=2021-05-07T02:16:39.895Z caller=main.go:133 component=configuration msg="Webhook urls for prometheus alertmanager" urls=http://10.9.68.202:8060/dingtalk/webhook1/send
level=info ts=2021-05-07T02:16:39.896Z caller=web.go:210 component=web msg="Start listening for connections" address=10.9.68.202:8060

2、配置alertmanager服务，配置文件如下：

global:resolve_timeout: 5mroute:group_by: ['alertname']group_wait: 10sgroup_interval: 10srepeat_interval: 1mreceiver: 'DingDing'
receivers:
- name: 'DingDing'webhook_configs:- url: 'http://10.9.68.202:8060/dingtalk/webhook1/send'
inhibit_rules:- source_match:altername: 'redis'severity: 'critical'target_match:severity: 'warning'equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

在prometheus的配置文件中指定了rule的位置，在rules目录下面定义告警的阈值及告警信息如下，创建一个redis.rule文件，内容如下：

cat redis.rule 
groups:- name: redisrules:- alert: "内存报警"expr: (redis_memory_used_bytes /redis_memory_max_bytes) > 0.80for: 15slabels:severity: 1annotations:summary: "{{ $labels.addr }} 内存使用率超过80%"description: "内存使用百分比: {{ $value }}"

配置完成之后，启动alertmanager服务，如下:

(python27) [root@estest1 alertmanager]# cd /usr/local/alertmanager/
(python27) [root@estest1 alertmanager]# ./alertmanager --config.file alertmanager.yml --web.external-url=http://10.9.68.202:9093 &

测试报警

若是redis的内存使用率超过上面设置的阈值，则会自动发送告警信息，测试结果如下[为了触发报警，改变了阈值]：
#### 后续l
利用prometheus的自动发现，只要我们把相应exporter信息写入到对应targets目录下面，就可以自动发现监控的服务；redis-exporter和redis服务一一对应，可以写个web界面去管理这样的对应关系。