安装配置

Node Exporter 是用于暴露 *NIX 主机指标的 Exporter，比如采集 CPU、内存、磁盘等信息。采用 Go 编写，不存在任何第三方依赖，所以只需要下载解压即可运行。

构建

由于 Node Exporter 是一个独立的二进制文件，可以直接从 Prometheus 下载页面下载解压运行：

☸ ➜ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.2.2/node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz
# 国内加速可以使用下面的命令下载
# wget https://download.fastgit.org/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.2.2/node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz
☸ ➜ tar -xvf node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz
node_exporter-1.2.2.linux-amd64/
node_exporter-1.2.2.linux-amd64/LICENSE
node_exporter-1.2.2.linux-amd64/NOTICE
node_exporter-1.2.2.linux-amd64/node_exporter
☸ ➜ cd node_exporter-1.2.2.linux-amd64 && ls -la
total 18084
drwxr-xr-x  2 3434 3434       56 Aug  6 21:50 .
dr-xr-x---. 5 root root     4096 Oct 14 11:50 ..
-rw-r--r--  1 3434 3434    11357 Aug  6 21:49 LICENSE
-rwxr-xr-x  1 3434 3434 18494215 Aug  6 21:45 node_exporter
-rw-r--r--  1 3434 3434      463 Aug  6 21:49 NOTICE

直接执行 node_exporter 文件即可运行：

☸ ➜ ./node_exporter
level=info ts=2021-10-14T03:52:31.947Z caller=node_exporter.go:182 msg="Starting node_exporter" version="(version=1.2.2, branch=HEAD, revision=26645363b486e12be40af7ce4fc91e731a33104e)"
level=info ts=2021-10-14T03:52:31.947Z caller=node_exporter.go:183 msg="Build context" build_context="(go=go1.16.7, user=root@b9cb4aa2eb17, date=20210806-13:44:18)"
......
level=info ts=2021-10-14T03:52:31.948Z caller=node_exporter.go:199 msg="Listening on" address=:9100
level=info ts=2021-10-14T03:52:31.948Z caller=tls_config.go:191 msg="TLS is disabled." http2=false

从日志上可以看出 node_exporter 监听在 9100 端口上，默认的 metrics 接口通过 /metrics 端点暴露，我们可以通过访问 http://localhost:9100/metrics 来获取监控指标数据：

☸ ➜ curl http://localhost:9100/metrics
......
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 0.01
# HELP node_load15 15m load average.
# TYPE node_load15 gauge
node_load15 0.05
# HELP node_load5 5m load average.
# TYPE node_load5 gauge
node_load5 0.04
# HELP node_memory_Active_anon_bytes Memory information field Active_anon_bytes.
# TYPE node_memory_Active_anon_bytes gauge
node_memory_Active_anon_bytes 8.4393984e+07
# HELP node_memory_Active_bytes Memory information field Active_bytes.
# TYPE node_memory_Active_bytes gauge
node_memory_Active_bytes 1.8167808e+08
# HELP node_memory_Active_file_bytes Memory information field Active_file_bytes.
# TYPE node_memory_Active_file_bytes gauge
node_memory_Active_file_bytes 9.7284096e+07
# HELP node_memory_AnonHugePages_bytes Memory information field AnonHugePages_bytes.
# TYPE node_memory_AnonHugePages_bytes gauge
node_memory_AnonHugePages_bytes 3.5651584e+07
# HELP node_memory_AnonPages_bytes Memory information field AnonPages_bytes.
# TYPE node_memory_AnonPages_bytes gauge
node_memory_AnonPages_bytes 8.159232e+07
# HELP node_memory_Bounce_bytes Memory information field Bounce_bytes.
# TYPE node_memory_Bounce_bytes gauge
node_memory_Bounce_bytes 0
......

该 metrics 接口数据就是一个标准的 Prometheus 监控指标格式，我们只需要将该端点配置到 Prometheus 中即可抓取该指标数据。为了了解 node_exporter 可配置的参数，我们可以使用 ./node_exporter -h 来查看帮助信息：

☸ ➜ ./node_exporter -h
    --web.listen-address=":9100"  # 监听的端口，默认是9100
    --web.telemetry-path="/metrics"  # metrics的路径，默认为/metrics
    --web.disable-exporter-metrics  # 是否禁用go、prome默认的metrics
    --web.max-requests=40     # 最大并行请求数，默认40，设置为0时不限制
    --log.level="info"        # 日志等级: [debug, info, warn, error, fatal]
    --log.format=logfmt     # 置日志打印target和格式: [logfmt, json]
    --version                 # 版本号
    --collector.{metric-name} # 各个metric对应的参数
    ......

其中最重要的参数就是 --collector.<name>，通过该参数可以启用我们收集的功能模块，node_exporter 会默认采集一些模块，要禁用这些默认启用的收集器可以通过 --no-collector.<name> 标志来禁用，如果只启用某些特定的收集器，基于先使用 --collector.disable-defaults 标志禁用所有默认的，然后在通过指定具体的收集器 --collector.<name> 来进行启用。下图列出了默认启用的收集器：

默认收集器

systemd 管理

一般来说为了方便管理我们可以使用 docker 容器来运行 node_exporter，但是需要注意的是由于采集的是宿主机的指标信息，所以需要访问主机系统，如果使用 docker 容器来部署的话需要添加一些额外的参数来允许 node_exporter 访问宿主机的命名空间，如果直接在宿主机上运行的，我们可以用 systemd 来管理，创建一个如下所示的 service unit 文件：

☸ ➜ cat /etc/systemd/system/node_exporter.service
[Unit]
Description=node exporter service
Documentation=https://prometheus.io
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
Group=root
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter  # 有特殊需求的可以在后面指定参数配置
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

然后就可以使用 systemd 来管理 node_exporter 了：

☸ ➜ cp node_exporter /usr/local/bin/node_exporter
☸ ➜ systemctl daemon-reload
☸ ➜ systemctl start node_exporter
☸ ➜ systemctl status node_exporter
● node_exporter.service - node exporter servoce
   Loaded: loaded (/etc/systemd/system/node_exporter.service; disabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since Thu 2021-10-14 15:29:46 CST; 5s ago
     Docs: https://prometheus.io
 Main PID: 18679 (node_exporter)
    Tasks: 5
   Memory: 6.5M
   CGroup: /system.slice/node_exporter.service
           └─18679 /usr/local/bin/node_exporter

Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:..._zone
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:...=time
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:...timex
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:...ueues
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:...uname
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:...mstat
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:...r=xfs
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:...r=zfs
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=node_exporter.go:...:9100
Oct 14 15:29:46 node1 node_exporter[18679]: level=info ts=2021-10-14T07:29:46.137Z caller=tls_config.go:191...false
Hint: Some lines were ellipsized, use -l to show in full.

这里我们用 systemd 的方式在两个节点上（node1、node2）分别启动 node_exporter，启动完成后我们使用静态配置的方式在之前的 Prometheus 配置中新增一个 node_exporter 的抓取任务，来采集这两个节点的监控指标数据，配置文件如下所示：

global:
  scrape_interval: 5s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'demo'
    scrape_interval: 15s # 会覆盖global全局的配置
    scrape_timeout: 10s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:10000', 'localhost:10001', 'localhost:10002']
  - job_name: 'node_exporter' # 新增 node_exporter 任务
    static_configs:
      - targets: ['node1:9100', 'node2:9100'] # node1、node2 在 hosts 中做了映射

上面配置文件最后我们新增了一个名为 node_exporter 的抓取任务，采集的目标使用静态配置的方式进行配置，然后重新加载 Prometheus，正常在 Prometheus 的 WebUI 的目标页面就可以看到上面配置的 node_exporter 任务了。

node_exporter

安装配置

构建​

systemd 管理​

构建

systemd 管理