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资源使用监控

介绍​

资源使用监控是运维和开发中的核心实践，通过收集和分析系统资源（如CPU、内存、磁盘和网络）的指标，帮助团队及时发现性能瓶颈和潜在问题。在Grafana Loki中，虽然它本身专注于日志聚合，但可以与Prometheus等工具结合实现完整的监控方案。

关键监控指标​

以下是需要重点关注的资源类型及其典型监控方式：

  1. CPU使用率：监控系统负载和单个进程的CPU消耗。
  2. 内存占用：包括物理内存和交换空间的使用情况。
  3. 磁盘I/O：读写速度和磁盘空间利用率。
  4. 网络流量：带宽使用和连接数统计。

配置Loki与Prometheus集成​

Loki通常与Prometheus搭配使用，通过以下步骤实现资源监控：

1. 安装Prometheus​

修改Prometheus的配置文件 prometheus.yml 添加资源监控目标：

yaml
scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']  # Node Exporter默认端口

2. 部署Node Exporter​

在目标机器上运行Node Exporter以收集系统指标：

bash
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.1/node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-*.tar.gz
cd node_exporter-* && ./node_exporter

3. 在Grafana中关联数据源​

  1. 添加Prometheus作为数据源
  2. 导入Node Exporter仪表板（ID：1860）

实际案例：监控服务器CPU过载​

场景描述​

某Web服务器频繁出现响应延迟，需确认是否因CPU资源不足导致。

实现步骤​

  1. 创建告警规则：在Prometheus中设置CPU使用率阈值
yaml
groups:
- name: cpu-alert
  rules:
  - alert: HighCpuUsage
    expr: 100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100 > 80
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
  1. 在Grafana中可视化：
最佳实践
  • 为生产环境设置多层阈值（如70%警告，90%严重）
  • 结合日志分析（通过Loki）确认CPU高峰期的关联事件

代码示例：查询内存使用率​

通过PromQL查询最近5分钟的内存使用率：

promql
100 * (1 - ((node_memory_MemAvailable_bytes{instance="localhost:9100"} / node_memory_MemTotal_bytes{instance="localhost:9100"})))

输出结果：

element | value
--------|------
local   | 68.42

总结​

资源使用监控是系统健康管理的基础环节，通过Loki+Prometheus的组合可以实现：

  • 实时指标采集
  • 历史数据分析
  • 异常自动告警

延伸学习​

  1. 官方文档：

  2. 实践建议：

    • 在测试环境模拟高负载场景观察监控效果
    • 尝试编写自定义的PromQL查询
注意事项

避免过度监控——只收集对业务有实际影响的指标，否则会增加系统负担和存储成本。