Grafana添加时间序列面板-小周的个人博客

1、Grafana创建Dashboard

因为要展示prometheus的数据，所以我们先要添加prometheus的数据源

添加数据源

默认的用户名和密码为 admin（docker安装的密码为password)，也可以在配置文件 /etc/grafana/grafana.ini 中配置 admin_user 和 admin_password 两个参数来进行覆盖。

1.1、添加数据源

在 Grafana 中创建 Prometheus 数据源：

单击边栏中的“齿轮”，打开“配置”菜单。

单击“数据源”。

单击“添加数据源”。

选择“Prometheus”作为类型。

设置适当的 Prometheus 服务器 URL（例如，http://localhost:9090，docker安装换成http://prometheus:9090）

单击“保存并测试”以保存新的数据源。

这里填写Prometheus的地址

2、创建仪表盘

两种方式：

手动创建面板
导入已经做好的面板

2.1、从官网导入已经做好的面板

https://grafana.com/grafana/dashboards/

打开grafana的dashboards官网，在搜索栏输入我们想要的仪表盘，回车搜索，拷贝下载量大的dashboards的id

2.2、手动创建仪表盘（添加Panel）

比如我们现在就要来查询节点的 CPU 使用率，前面在 node_exporter 章节中已经学习了该监控数据的查询语句为 (1 - sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) ) * 100，只需要将该语句填充到查询的 PromQL 语句中即可在上面显示出监控的结果：

用同样的方式我们可以创建一个用于查询节点内存使用率的面板：

(1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)*100

2.3、添加参数

现在我们在一个 Dashboard 中添加了两个 Panel，我们可以很明显看到会直接将所有的节点信息展示在同一个面板中，但是如果有非常多的节点的话数据量就非常大了，这种情况下我们最好的方式是将节点当成参数，可以让用户自己去选择要查看哪一个节点的监控信息，要实现这个功能，我们就需要去添加一个以节点为参数的变量来去查询监控数据。

点击 Dashboard 页面右上方的 Dashboard settings 按钮，进入配置页面：

添加变量

这里我们点击左边的 Variables 添加一个变量，变量支持更具交互性和动态性的仪表板，我们可以在它们的位置使用变量，而不是在指标查询中硬编码，变量显示为 Dashboard 顶部的下拉列表，这些下拉列表可以轻松更改仪表板中显示的数据。

为了能够选择节点数据，这里我们定义了一个名为 instance 的变量名，在添加变量的页面中主要包括如下一些属性：

Name：变量名，在仪表盘中调用使用 $变量名 的方式

Type：变量类型，变量类型有多种，其中 query 表示这个变量是一个查询语句

Hide：为空是表现为下拉框，选择 label 表示不显示下拉框的名字，选择 variable 表示隐藏该变量，该变量不会在 Dashboard 上方显示出来，默认选择为空

Data source：查询语句的数据源

Refresh：何时去更新变量的值，变量的值是通过查询数据源获取到的，但是数据源本身也会发生变化，所以要时不时的去更新变量的值，这样数据源的改变才会在变量对应的下拉框中显示出来。Refresh 有两个值可以选择：On Dashboard Load（在 Dashboard 加载时更新）、On Time Range Change（在时间范围变更的时候更新）

Query：查询表达式，不同的数据源查询表达式都不同

Regex：正则表达式，用来对抓取到的数据进行过滤，默认不过滤

Sort：排序，对下拉框中的变量值做排序，默认是 disable，表示查询结果是怎样下拉框就怎样显示

Multi-value：启用这个功能，变量的值就可以选择多个，具体表现在变量对应的下拉框中可以选多个值的组合

Include All option：启用这个功能，变量下拉框中就多了一个全选 all 的选项

我们还可以使用一个 label_values() 的函数来直接获取查询结果中的某个 label 标签的值：

label_values(up{job="node-exporter"},instance)

回到 Dashboard 页面就可以看到多了一个选择节点的下拉框：

但是这个时候的面板并不会随着我们下拉框的选择而变化，我们需要将 instance 这个变量传入查询语句中，比如重新修改CPU使用率的查询语句：

(1 - sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle",instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) ) * 100

以同样的方式修改内存使用率

(1 - node_memory_MemAvailable_bytes{instance=~"$instance"} / node_memory_MemTotal_bytes{instance=~"$instance" } )* 100

回到 Dashboard 页面就可以根据我们的下拉框来选择需要监控的节点数据了，定义参数的时候如果选择了可以选择所有，同样可以查看所有节点的数据

我们也可以勾选多选框

2.4、多个查询

编辑 CPU 使用率这个面板，在面板编辑器下方的 Query 区域点击 + Query 按钮新增一个查询：

(sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="user",instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) ) * 100

在添加idle的使用率的表达式

(sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle",instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) ) * 100

依次在添加iowait和system和其他的使用率

(sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="iowait",instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) ) * 100


(sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="system",instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) ) * 100


#其他cpu使用
(sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode!~"system|user|iowait|idle"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance"}[5m])) by (instance) ) * 100