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当docker的坏境规模逐步变大后，我们的监控也就越来越重要了。
docker自带了监控命令：ps、top、stats等，还有几个开源的监控工具sysdig、weave、scope、cAdvisor和pormetheus。
一、docker自带的监控命令
1、ps：
docker ps这个命令应该很熟悉了，可以看到容器当前的一个运行状态。它和docker container ls的命令用法一致。
docker# docker ps
2、top：
如果想知道容器里面都运行了哪些进程，可以执行docker container top [container] [options]
docker# docker container top test1
docker# docker container top test7 -aux
3、stats：
可以用来显示每个容器各种资源的使用情况
docker# docker container stats test7
默认显示的是一个实时变化的内容，如果容器没有做资源限制，那么显示的是host的总cpu、mem。他的缺点就是不能显示容器的名字，只能显示CONTAINER ID。
二、开源小型监控工具。
1、sysdig
它是一个轻量级的系统监控工具，将strace、tcpdump、htop、iftop...这些监控工具的功能集成到一起。具体安装与使用如下：
（1）下载监控容器
docker# docker search sysdig
docker# docker pull sysdig/sysdig
（2）启动并进入容器，给一个真正的root权限，并把host上一些关键的数据目录挂载到容器中
docker# docker container run -it --name sysdig --privileged=true \
> -v /var/run/docker.sock:/host/var/run/docker.sock \
> -v /dev:/host/dev \
> -v /proc:/host/proc:ro \
> -v /boot:/host/boot:ro \
> -v /lib/modules:/host/lib/modules:ro \
> -v /usr:/host/usr:ro \
> sysdig/sysdig
进入容器了，再执行csysdig来进入一个交互式的监控界面
这是一个类似linux中top的界面，但是功能强大了太多，按下F2，在左侧会有很多列表，选择containers，来监控我们host上的容器，或者F7查看帮助
2、Weave Scope
它的特点是自动生成一张docker容器地图，我们可以更加直观的来查看容器的运行情况，安装使用步骤如下
（1）下载Weave Scope并安装
docker# curl -L git.io/scope -o /usr/local/bin/scope
docker# scope launch #会自己启动
（2）通过http://hostiphttp://hostip:4040来访问监控界面
（3）容器监控
WeaveScope地图中间显示了Host当前运行的容器，不过少了几个weave相关的容器。 Weave Scope 将容器分为两类: Weave自己的容器System Container，和其他容器Application Container，默认只显示后者。Weave Scope 界面是一个可交互的地图，使用起来很方便。比如点击地图左下角选择开关 AIl,
地图上会立刻会显示出所有的容器
点击 CPU 选择器。
Weave Scope 将以高低水位方式显示容器CPU 使用量
如果此时我们将鼠标放到容器图标上，则会显示具体的CPU%。
如果要查看容器的详细信息，比如sysdig，可以点击该容器的图标。
详细信息包括这么几部分:Status CPU、内存的实时使用情况以及历史曲线。INFO 容器 image、启动命令、状态、网络等信息。以下几项需拉动滚动条查看。
PROCESSES容器中运行的进程。ENVIRONMENT VARIABLES 环境变量，DOCKER LABELS 容器启动命令。IMAGE 镜像详细信息。在容器信息的上面还有一排操作按钮。
分别是:
attach到容器启动进程，相当于执行 docker container attach
打开shell，相当于执行 docker container exec
重启容器，相当于执行 docker container restart
暂停容器，相当于执行 docker container pause
关闭容器，相当于执行 docker container stop
这排按钮使我们能够远程控制容器，相当方便。
三、适应大型环境的监控。
实验环境：两台docker服务器 192.168.0.125 192.168.0.126
cAdvisor：负责收集容器数据，以容器方式运行在所有host上；
node exporter：负责收集host硬件和操作系统的数据，以容器方式运行在所有host上；
prometheus server：接收所有数据；
grafana：把prometheus收集的数据以多维数据显示出来，和prometheus一起运行下一台host上
实验步骤：
1、下载安装cAdvisor
docker# docker search cadvisor
docker# docker pull google/cadvisor
docker# docker run -dit --name vadvisor -p 8080:8080 \
> -v /:/rootfs:ro \
> -v /var/run:/var/run:rw \
> -v /sys:/sys:ro \
> -v /var/lib/docker/:/var/lib/dockerLro \
> google/cadvisor
2、监控host，显示当前host的资源使用情况，包括CPU、内存、网络、文件系统等
在浏览器中输入http://192.168.0.125:8080
监控容器
监控容器
点击 Docker Containers 链接。
显示容器列表，
点击某个容器，比如sysdig，进入该容器的监控页面。
以上就是cAdvisor的主要功能，总结起来主要两点:
1.展示Host 和容器两个展次的监控数据。
2.展示历史变化数据。
cAdvisor的一个亮点是它可以将监控到的数据导出给第三方工具，由这此工具进一步加工处理我们可以把cAdvisor定位为一个监控数据收集器，收集和导出数据是它的强项，而非展示数据
Prometheus 架构
Prometheus是一个非常优秀的监控工具。准确的说，应该是监控方案。Prometheus 提供了监控数据搜集、存储、处理、可视化和告警一套完整的解决方案。让我们先来看看Prometheus 的架构。架构
2、下载node-exporter，在所有host上运行
docker# docker search node-exporter
docker# docker pull prom/node-exporter
docker# docker run -d -p 9100:9100 \
-v "/proc:/host/proc" \
-v "/sys:/host/sys" \
-v "/:/rootfs" \
--net=host \
prom/node-exporter \
--path.procfs /host/proc \
--path.sysfs /host/sys \
--collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc|rootfs/var/lib/docker/containers|rootfs/var/lib/docker/overlay2|rootfs/run/docker/netns|rootfs/var/lib/docker/devicemapper|rootfs/var/lib/docker/aufs)($$|/)"
在浏览器中输入http://192.168.0.125:9100/metrics
http://192.168.0.126:9100/metrics
3、在host192.168.0.125上面下载运行prometheus server并配置
docker# docker search prometheus
docker# docker pull prom/prometheus
docker# docker run -dit --name prometheus --network host -p 9090:9090 -v /data/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
/data/prometheus.yml的内容为
# 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
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "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: 'prometheus'
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
- targets: ['localhost:9090','localhost:9100','localhost:8080','192.168.0.126:8080','192.168.0.126:9100']在浏览器中输入http://http://192.168.0.125:9090s测试一下
4、在host192.168.0.125上下载运行grafana
docker# docker search grafana
docker# docker pull grafana/grafana
docker# docker run -dit -p 3000:3000 --network host \
--name grafana \
-e "GF_SERVER_ROOT_URL=http://grafana.server.name" \
-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=123" \
grafana/grafana
在浏览器中输入http://192.168.0.125:3000, 使用我们的用户和密码登录，admin 123
（1）点击DATA SOURCE，我这是已经创建好了
（2）选择prometheus
（3）输入名称，和prometheus的ip、端口，再点击保存，就创建成功了
（4）创建仪表盘，
我们先到https://grafana.com/grafana/dashboards/11558，点击Download JSON下载一个模板，
在导入就行了
