1.环境准备

拉取Prometheus镜像

docker pull prom/prometheus

拉取Grafana镜像

docker pull grafana/grafana

拉取Node_exporter镜像

docker pull prom/node-exporter

2.启动prometheus

新建文件夹

mkdir /root/docker_date/prometheus

授权

chmod -R 777 /root/docker_date/prometheus

docker run -itd --name=prometheus --restart=always -p 9090:9090 prom/prometheus

配置防火墙策略

#开放端口策略
firewall-cmd --zone=public --add-port=9090/tcp --permanent
#刷新防火墙配置
firewall-cmd --reload
#查看已开放端口
firewall-cmd --list-ports

通过浏览器访问http://ip地址:9090

3.启动grafana

创建挂载目录

mkdir /root/docker_date/grafana

授权

chmod -R 777 /root/docker_date/grafana

启动容器

docker run -itd --name=grafana \
--restart=always \
-p 3000:3000 \
-v /root/docker_date/grafana:/var/lib/grafana \
grafana/grafana

防火墙开放端口

#开放端口策略
firewall-cmd --zone=public --add-port=3000/tcp --permanent
#刷新防火墙配置
firewall-cmd --reload
#查看已开放端口
firewall-cmd --list-ports

通过浏览器访问http://ip地址:3000

自定义账号/密码：admin/admin

4.从节点部署Node_exporter

创建挂在目录

mkdir /root/docker_date/node_exporter

mkdir /root/docker_date/node_exporter/node_proc

mkdir /root/docker_date/node_exporter/node_sys

授权

chmod -R 777 /root/docker_date/node_exporter/node_proc

chmod -R 777 /root/docker_date/node_exporter/node_sys

启动容器

docker run -itd --name=node-exporter \
--restart=always \
-p 9100:9100 \
-v /root/docker_date/node_exporter/node_proc:/host/proc:ro \
-v /root/docker_date/node_exporter/node_sys:/host/sys:ro \
-v "/:/rootfs:ro" \
prom/node-exporter

防火墙开放端口

#开放端口策略
firewall-cmd --zone=public --add-port=9100/tcp --permanent
#刷新防火墙配置
firewall-cmd --reload
#查看已开放端口
firewall-cmd --list-ports

5.主节点配置Prometheus

在主节点上修改Prometheus主配置文件

复制文件

docker cp prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml /root/docker_date/prometheus/

修改prometheus.yml文件

vim /root/docker_date/prometheus/prometheus.yml

在Prometheus配置文件按以下内容修改

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']
      labels:
        instance: prometheus

  - job_name: linux
    static_configs:
    - targets: ['ip地址:9100']					#被监控端的IP地址和端口号(有多个被监控端可用 逗号 隔开)
      labels:
        instance: localhost

复制文件

docker cp /root/docker_date/prometheus/prometheus.yml prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml

#重启容器服务

docker restart prometheus

也可以直接挂载

删除容器

docker rm -f prometheus

启动

docker run -itd --name=prometheus --restart=always -p 9090:9090 -v /root/docker_date/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

6.配置Grafana监控界面

使用浏览器访问ip:3000监控平台，添加Prometheus数据源

配置Prometheus数据源http://172.25.25.37:9090

导入仪表盘测试

填写模板id 更多grafana模板: Grafana dashboards | Grafana Labs 搜索 相应 dashboards的id如8919，12227

选择数据源

更多常用仪表盘

1. Node Exporter 服务器监控（最常用） Dashboard ID：1860 名称：Node Exporter Full 适用场景：监控 Linux 服务器的核心资源（CPU、内存、磁盘、网络、IO、负载等），支持多节点聚合展示。 特点： 覆盖服务器全维度指标，包含趋势图、仪表盘、阈值告警标识（如 CPU 使用率超过 80% 标红）； 支持按节点、CPU 核心、磁盘分区等维度筛选； 适配 Node Exporter 1.x 版本，兼容性强。 依赖：需部署 Node Exporter（采集服务器指标），Prometheus 配置 Node Exporter 数据源。
2. 服务器硬件监控（含温度 / 风扇） Dashboard ID：12835 名称：Node Exporter Hardware (Temperature, Fans, etc.) 适用场景：除基础资源外，额外监控服务器硬件状态（如 CPU 温度、风扇转速、主板电压等）。 特点：需 Node Exporter 启用硬件监控模块（部分服务器需依赖 lm-sensors 工具）。 二、容器 / K8s 监控
3. Kubernetes 集群全维度监控 Dashboard ID：7249 名称：Kubernetes Cluster (Prometheus) 适用场景：监控 K8s 集群整体状态（Node 节点、Pod、Deployment、Service、Namespace、资源使用率等）。 特点： 展示集群节点健康状态、Pod 运行状态、资源请求 / 限制使用率； 支持按 Namespace 筛选，方便隔离生产 / 测试环境； 依赖 kube-state-metrics（采集 K8s 资源状态）和 cAdvisor（采集容器指标）。
4. Docker 容器监控（非 K8s 环境） Dashboard ID：893 名称：Docker and system monitoring 适用场景：监控单机 Docker 容器（容器 CPU / 内存 / 网络 / 磁盘使用、容器启停状态）及宿主机资源。 依赖：需部署 cadvisor（采集容器指标，通常与 Docker 同机运行）。 三、中间件监控
5. MySQL 数据库监控 Dashboard ID：7362 名称：MySQL Overview 适用场景：监控 MySQL 服务状态（连接数、QPS、慢查询、缓存命中率、表空间、InnoDB 状态等）。 特点： 包含关键性能指标（如 Threads_running、Innodb_buffer_pool_hit_rate）； 支持多实例聚合，可对比不同 MySQL 节点的性能； 依赖：需部署 mysql_exporter（采集 MySQL 指标）。
6. Redis 缓存监控 Dashboard ID：11835 名称：Redis Prometheus 适用场景：监控 Redis 服务（连接数、内存使用率、命中率、键数量、持久化状态、主从同步等）。 特点： 区分 Redis 单机 / 集群模式，支持哨兵监控； 重点展示缓存命中率（核心指标，低于 90% 需警惕）； 依赖：需部署 redis_exporter。
7. PostgreSQL 数据库监控 Dashboard ID：9628 名称：PostgreSQL Database 适用场景：监控 PostgreSQL 连接数、查询性能、表空间、WAL 日志、索引使用等。 依赖：需部署 postgres_exporter。
8. Elasticsearch 监控 Dashboard ID：2322 名称：Elasticsearch metrics 适用场景：监控 ES 集群状态（节点健康、分片分布、索引大小、查询 / 写入 QPS、JVM 内存等）。 依赖：需部署 elasticsearch_exporter 或 ES 自带的 Prometheus 集成。 四、应用性能监控（APM）
9. HTTP/API 服务监控（通用） Dashboard ID：405 名称：Prometheus 2.0 Stats 适用场景：监控基于 Prometheus 客户端埋点的 HTTP 服务（如 API 接口 QPS、响应时间、错误率、状态码分布）。 特点：支持按 service、method、status 标签筛选，适配大多数 REST API 服务。 依赖：应用需通过 Prometheus 客户端（如 Java Micrometer、Go client_golang）暴露 HTTP 指标（如 http_requests_total、http_request_duration_seconds）。
10. Spring Boot 应用监控 Dashboard ID：12900 名称：Spring Boot 2.1.x and 2.2.x Actuator (Prometheus) 适用场景：监控 Spring Boot 应用（JVM 内存、GC 情况、请求量、响应时间、接口状态、数据库连接池等）。 特点：适配 Spring Boot 2.x+，依赖 spring-boot-starter-actuator 和 micrometer-registry-prometheus 组件暴露指标。 五、Prometheus 自身监控 Dashboard ID：3662 名称：Prometheus Stats 适用场景：监控 Prometheus Server 自身状态（采集目标数量、指标存储量、查询性能、 WAL 日志大小、告警规则状态等）。 必要性：运维 Prometheus 时必备，可及时发现采集失败、存储满、查询超时等问题。 六、中间件 / 消息队列监控
11. RabbitMQ 消息队列 Dashboard ID：10991 名称：RabbitMQ Overview 适用场景：监控 RabbitMQ 队列（消息生产 / 消费速率、堆积量、消费者数量、交换机 / 队列状态等）。 依赖：需部署 rabbitmq_exporter（或启用 RabbitMQ 自带的 Prometheus 插件）。
12. Kafka 消息队列 Dashboard ID：7589 名称：Kafka Exporter Overview 适用场景：监控 Kafka 集群（ broker 状态、主题分区、消息生产 / 消费速率、副本同步状态等）。 依赖：需部署 kafka_exporter。 七、仪表盘导入步骤（通用） 登录 Grafana 后，左侧菜单点击 Dashboards → Import； 在 Import via grafana.com 输入框中填写上述 Dashboard ID，点击 Load； 选择数据源（需提前配置 Prometheus 数据源，确保 Prometheus 已采集对应指标），点击 Import； 导入后即可看到完整仪表盘，可根据需求调整时间范围（如近 1 小时、近 24 小时）或筛选维度（如节点、实例）。 八、使用技巧 版本适配：部分仪表盘有版本要求（如 Node Exporter 1.x 对应 Dashboard 1860），导入时若提示指标缺失，可检查 Exporter 版本或仪表盘说明； 自定义调整：导入后可修改面板布局、指标表达式（如调整 CPU 使用率阈值颜色），修改后点击 Save 保存为自定义版本； 批量导入：若需部署多个仪表盘，可通过 Grafana API 批量导入（适合大规模运维场景）； 官方仓库：更多仪表盘可在 Grafana Dashboards 官网 搜索（按关键词如 “MySQL”“K8s” 筛选，优先选择 Downloads 多、Updated 时间近 的仪表盘）。

这些仪表盘覆盖了 90% 以上的常见监控场景，且均由社区维护更新，稳定性和兼容性经过大量验证，是 Grafana 运维的必备工具。