提要

本文主要介绍将flink任务运行的metric发送到Prometheus

监控的意义

flink流式任务在实时性稳定性方面都有一定的要求，通过Prometheus 采集flink集群的metric，指定一些指标就可以对其进行监控告警。从而能够让开发人员快速反应，及时处理线上问题。

1.Prometheus 简介

Prometheus是一个开源的监控和报警系统。https://prometheus.io/docs/introduction/overview/

2.1特性

• 多维度的数据模型（通过指标名称和标签键值对标识）
• 灵活的查询语言
• 单机工作模式，不依赖于分布式存储
• 通过pull模式（HTTP）收集监控数据
• 通过使用中间件可以支持push监控数据到prometheus
• 通过服务发现或者静态配置发现目标（监控数据源）
• 支持多模式的画图和仪表盘

2.2组件

Prometheus生态系统包含很多组件（大多是都是可选择的）

• Prometheus server（抓取、存储时间序列数据）

• client libraries（帮助应用支持prometheus数据采集）

• a push gateway（支持短生命周期的jobs，接收push的监控数据）（prometheus原生支持pull工作模式，为了兼容push工作模式）
• exporters（用于支持开源服务的监控数据采集，比如：HAProxy、StatsD、Graphite等）（也就是agent）

• alertmanager（处理警报）

2.3架构

下面这张图展示了prometheus的建构和prometheus系统可能需要到的组件：

image.png

3 flink集成prometheus

3.1 flink配置

详细配置参考
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/monitoring/metrics.html#cpu
进入flink目录

image.png

编辑conf/flink-conf.yml

metrics.reporter.promgateway.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter
metrics.reporter.promgateway.host: test01.cdh6.local
metrics.reporter.promgateway.port: 9091
metrics.reporter.promgateway.jobName: myJob
metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix: true
metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown: false

3.2 pushgateway安装

参考 https://github.com/prometheus/pushgateway
访问 http://test01.cdh6.local:9091/#

image.png

3.3 prometheus安装

参考 //www.greatytc.com/p/3a9ede07d963
本例prometheus和pushgateway安装到同一机器上
编写 prometheus.yml

scrape_configs:
  - job_name: 'pushgateway'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9091']
        labels:
          instance: 'pushgateway'

启动
./prometheus --config.file=prometheus.ym l
这个9091端口就是flink-conf.yml 对应的metrics.reporter.promgateway.port: 9091
flink会把一些metric push到9091端口上，然后prometheus采集。

4效果

启动flink集群 .bin/start-cluster.sh
访问 http://test01.cdh6.local:9090

image.png

总结

flink metric数据流转的流程是 flink metric -> pushgateway -> prometheus

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