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安装 Node Exporter
在 Prometheus 的架构设计中，Prometheus Server 并不直接服务监控特定的目标，其主要任务负责数据的收集，存储并且对外提供数据查询支持。因此为了能够能够监控到某些东西，如主机的 CPU 使用率，我们需要使用到 Exporter。Prometheus 周期性的从 Exporter 暴露的 HTTP 服务地址（通常是/metrics）拉取监控样本数据。
这里为了能够采集到主机的运行指标如 CPU、 内存、磁盘等信息，我们可以使用 Node Exporter。
Node Exporter 同样采用 Golang 编写，并且不存在任何的第三方依赖，只需要下载，解压即可运行。可以从官网获取最新的 node exporter 版本的二进制包。
下载地址：https://prometheus.io/download/
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.7.0/node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz
也可以使用 docker 安装
docker run -d -p 9100:9100 prom/node-exporter
访问http://localhost:9100/可以看到页面。
初始 Node Exporter 监控指标：
访问http://localhost:9100/metrics，可以看到当前 node exporter 获取到的当前主机的所有监控数据。
每一个监控指标之前都会有一段类似于如下形式的信息：
# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu counter
node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 3.0703125
其中 HELP 用于解释当前指标的含义，TYPE 则说明当前指标的数据类型。在上面的例子中 node_cpu 的注释表明当前指标是 cpu0 上 idle 进程占用 CPU 的总时间，CPU 占用时间是一个只增不减的度量指标，从类型中也可以看出 node_cpu 的数据类型是计数器（counter），与该指标的实际含义一致。又例如 node_load1 该指标反映了当前主机在最近一分钟以内的负载情况，系统的负载情况会随系统资源的使用而变化，因此 node_load1 反映的是当前状态，数据可能增加也可能减少，从注释中可以看出当前指标类型为仪表盘（gauge），与指标反映的实际含义一致。
除了这些以外，在当前页面中根据物理主机系统的不同，你还可能看到如下监控指标：
- node_boot_time：系统启动时间
- node_cpu：系统 CPU 使用量
- nodedisk*：磁盘 IO
- nodefilesystem*：文件系统用量
- node_load1：系统负载
- nodememeory*：内存使用量
- nodenetwork*：网络带宽
- node_time：当前系统时间
- go_*：node exporter 中 go 相关指标
- process_*：node exporter 自身进程相关运行指标
从 Node Exporter 收集监控数据
为了能够让 Prometheus Server 能够从当前 node exporter 获取到监控数据，这里需要修改 Prometheus 配置文件。编辑 prometheus.yml 并在 scrape_configs 节点下添加以下内容：
scrape_configs:- job_name: 'prometheus'static_configs:- targets: ['localhost:9090']# 采集node exporter监控数据- job_name: 'node'static_configs:- targets: ['localhost:9100']
重新启动 Prometheus Server。
访问http://localhost:9090，进入到 Prometheus Server。如果输入“up”并且点击执行按钮以后，可以看到如下结果：
如果 Prometheus 能够正常从 node exporter 获取数据，则会看到以下结果：
up{instance="localhost:9090",job="prometheus"} 1
up{instance="localhost:9100",job="node"} 1
其中“1”表示正常，反之“0”则为异常。