Grafana

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可视化监控仪表盘数据源面板

概览

Grafana

Grafana 是由 Torkel Ödegaard 于 2014 年创建的开源数据可视化和监控平台。它支持从多种数据源（Prometheus、Elasticsearch、MySQL 等）查询数据并以丰富的面板展示。

核心价值：统一的"监控 UI 层"，通过 Dashboard 将多个数据源的数据整合展示。配合告警功能，形成完整的可观测性方案。

关键特性：

丰富的可视化面板（折线图、热力图、Gauge、Table、Geomap...）
多数据源支持（Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch、MySQL、PostgreSQL、CloudWatch...）
告警引擎（多渠道通知）
Dashboard 模板变量（动态过滤）
插件生态（自定义面板/数据源）
团队与权限管理

安装

1. 环境准备

操作系统：Linux、macOS、Windows、Docker
端口：3000（Grafana UI）
浏览器：Chrome / Firefox / Edge 最新版
数据源：至少一个已运行的数据库（Prometheus、MySQL 等）

2. 安装命令

Docker（推荐）

docker run -d --name grafana -p 3000:3000 \
  -v grafana-data:/var/lib/grafana \
  -e GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123 \
  grafana/grafana:latest

Docker Compose（与 Prometheus 一起）

services:
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123
      - GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clock-panel,grafana-piechart-panel
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/dashboards:/etc/grafana/provisioning/dashboards
      - ./grafana/datasources:/etc/grafana/provisioning/datasources
    restart: unless-stopped

volumes:
  grafana-data:

Ubuntu

sudo apt install -y apt-transport-https software-properties-common
sudo wget -q -O /usr/share/keyrings/grafana.key https://apt.grafana.com/gpg.key
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/grafana.key] https://apt.grafana.com stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/grafana.list
sudo apt update
sudo apt install -y grafana
sudo systemctl enable --now grafana-server

macOS

brew install grafana
brew services start grafana

默认登录

URL: http://localhost:3000
用户名: admin
密码: admin（首次登录需修改）

3. 常见安装问题

问题	解决方案
忘记 admin 密码	`grafana-cli admin reset-admin-password <new-password>`
数据源连接失败	Docker 中 use `host.docker.internal` 或 `host.docker.internal:9090` 访问宿主机
Dashboard 不显示数据	检查数据源配置、PromQL 语法、时间范围选择
插件安装失败	设置 `GF_INSTALL_PLUGINS` 环境变量，或 `grafana-cli plugins install <id>`
权限不足	默认 SQLite，生产环境建议 PostgreSQL + 配置 SMTP

示例

Grafana 连接 Prometheus + 主机监控 Dashboard

目标

配置 Prometheus 数据源，导入 Node Exporter Full 仪表盘，实现一键监控。

步骤一：添加数据源

登录 Grafana http://localhost:3000
左侧菜单 → Connections → Data Sources → Add data source
选择 Prometheus
填写 URL：
- Docker 环境：http://host.docker.internal:9090（macOS/Windows）
- Docker 环境：http://172.17.0.1:9090（Linux）
- 同主机：http://localhost:9090
点击 Save & Test，应显示绿色 "Data source is working"

步骤二：创建自定义 Dashboard（JSON 配置）

{
  "dashboard": {
    "title": "主机监控总览",
    "tags": ["prometheus", "node"],
    "timezone": "browser",
    "panels": [
      {
        "title": "CPU 使用率",
        "type": "timeseries",
        "targets": [
          {
            "expr": "100 - (avg by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)",
            "legendFormat": "{{instance}}",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"h": 8, "w": 12, "x": 0, "y": 0}
      },
      {
        "title": "内存使用率",
        "type": "gauge",
        "targets": [
          {
            "expr": "100 * (1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "fieldConfig": {
          "defaults": {
            "unit": "percent",
            "thresholds": {
              "steps": [
                {"color": "green", "value": null},
                {"color": "yellow", "value": 70},
                {"color": "red", "value": 90}
              ]
            }
          }
        },
        "gridPos": {"h": 8, "w": 6, "x": 12, "y": 0}
      },
      {
        "title": "磁盘使用率",
        "type": "timeseries",
        "targets": [
          {
            "expr": "100 * (1 - node_filesystem_avail_bytes{mountpoint=\"/\"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint=\"/\"})",
            "legendFormat": "{{instance}}",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"h": 8, "w": 6, "x": 18, "y": 0}
      }
    ]
  }
}

步骤三：导入社区 Dashboard

Grafana 社区有大量现成 Dashboard：

左侧菜单 → Dashboards → New → Import
输入 Dashboard ID（如 Node Exporter Full: 1860）
选择 Prometheus 数据源
导入

常用 Dashboard ID：

1860 - Node Exporter Full
11074 - Node Exporter for Prometheus
6417 - Kubernetes 集群监控

步骤四：配置告警通知

# grafana.ini（或环境变量）
[smtp]
enabled = true
host = smtp.example.com:587
user = alerts@example.com
password = your-password
from_address = grafana@example.com

# 环境变量方式：
# GF_SMTP_ENABLED=true
# GF_SMTP_HOST=smtp.example.com:587

然后在 Dashboard 面板的 Alert 标签页中创建告警规则。

预期效果

Dashboard 显示主机 CPU/内存/磁盘实时曲线，阈值变色，告警通道配置完成后可收到通知。

教程

Grafana 入门教程：Dashboard 设计与多数据源

1. Grafana 在可观测性中的位置

数据采集层：Prometheus / Telegraf / Filebeat
      ↓
存储层：Prometheus TSDB / Elasticsearch / InfluxDB
      ↓
可视化层：Grafana ← 你在这一层
      ↓
告警层：Grafana Alerting / Alertmanager

2. Dashboard 设计原则

RED 方法论（服务监控）

Rate：请求速率
Errors：错误率
Duration：延迟分布

USE 方法论（资源监控）

Utilization：资源利用率
Saturation：饱和度（排队长度）
Errors：错误数

黄金信号

延迟（Latency）
流量（Traffic）
错误（Errors）
饱和度（Saturation）

3. 模板变量

# 变量定义（Dashboard Settings → Variables）
# 名称: instance
# 类型: Query
# 查询: label_values(node_cpu_seconds_total, instance)

# 面板中使用
rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance"}[5m])

常用变量类型：

Query：从数据源动态获取值
Custom：手动定义静态列表
Constant：固定值（如环境名）
Interval：时间间隔

4. 多数据源混合查询

Grafana 支持在一个面板中混合多个数据源：

// 面板 A 用 Prometheus（应用指标）
// 面板 B 用 Elasticsearch（日志统计）
// 面板 C 用 MySQL（业务指标）

MySQL 数据源示例

SELECT
  UNIX_TIMESTAMP(created_at) as time,
  COUNT(*) as orders,
  SUM(amount) as revenue
FROM orders
WHERE created_at >= $__from AND created_at <= $__to
GROUP BY DATE(created_at)
ORDER BY time

5. Provisioning（基础设施即代码）

# datasources/prometheus.yaml
apiVersion: 1
datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    url: http://prometheus:9090
    access: proxy
    isDefault: true

# dashboards/dashboard.yaml
apiVersion: 1
providers:
  - name: 'default'
    folder: ''
    type: file
    options:
      path: /etc/grafana/provisioning/dashboards

6. 思考题

Grafana Dashboard 里 Stat / Gauge / Time-series 面板各自适合什么场景？
模板变量 $__rate_interval 和 [5m] 有什么区别？
如何用 Grafana 监控业务指标（如注册用户数、订单量）？

参考资料

暂无参考文献