部署prometheus+pushgateway+node_exporter+opengauss_exporter+grafana看护openGauss数据库-技术干货-鲲鹏社区

部署prometheus+pushgateway+node_exporter+opengauss_exporter+grafana看护openGauss数据库

看护运维

发表于 2026/04/22

1. Prometheus组件总览

如上图所示，Prometheus运维系统主要由三部分组成：运维数据采集（上图左）、运维数据存储处理（上图中）、运维数据显示上报（上图右）

exporters

该工具用于将Prometheus不能识别的指标数据转换为Prometheus能识别的指标数据，它可以将各种应用程序、服务、操作系统等的指标数据暴露为HTTP接口，供Prometheus Server采集。

pushgateway

该工具用于将短期任务的指标数据推送到Prometheus Server，它允许应用程序主动将看护指标数据推送到pushgateway，而不用等待Prometheus Server的定期采集。

node_exporter

该工具用于收集Linux/Unix系统指标数据，它可以收集CPU、内存、磁盘、网络等系统指标数据，并将其暴露给Prometheus进行看护；它可以通过HTTP或HTTPS协议暴露指标数据，Prometheus可以通过配置文件或者命令行参数来指定node_exporter的地址和端口。

opengauss_exporter

该工具用于收集openGauss数据库指标数据的exporter，它可以用于收集openGauss数据库的连接数、查询数、事务数、表空间使用情况等指标数据，并将其暴露给Prometheus进行看护；opengauss_exporter可以通过JDBC协议连接到openGauss数据库，并通过HTTP或HTTPS协议暴露指标数据，Prometheus可以通过配置文件或命令行参数来指定opengauss_exporter的地址和端口。

Prometheus Server

负责从上述各种数据源采集指标数据，并将其存储到自带的时间序列数据库(TSDB)中；它可以用内置的查询语言PromQL来查询分析这些数据，以生成有用的警报和图表。

altermanager

该组件用于处理和发送警报，它可以与Prometheus Server集成，接收来自Prometheus Server的警报，并根据用户自定义的规则进行处理和发送；它可以将警报发送到各种目标，包括电子邮件、Slack、PagerDuty等。

grafana

该工具能对Prometheus的数据进行分析，它可以Prometheus的指标数据转换为各种图表、仪表盘等形式，方便用户进行数据分析和看护。

2. 部署顺序及环境

2.1部署顺序

为叙述清晰，本次部署顺序为先部署各组件，再部署Prometheus（实际可按任意顺序部署）。

2.2部署环境

（1）Linux: openEuler 20.03, arm64架构，三台

（2）openGauss: 一主二备，端口：15400；运维库：tpcc；主节点：20.20.20.139；备一：20.20.20.141；备二: 20.20.20.143；版本：6.0.0

3. pushgateway部署

3.1 下载解压

下载地址

https://github.com/prometheus/pushgateway/releases/download

选择合适版本，根据本次部署环境，选择pushgateway-1.4.3.linux-arm64.tar.gz

wget https://github.com/prometheus/pushgateway/releases/download/v1.4.3/pushgateway-1.4.3.linux-arm64.tar.gz

tar -zxvf pushgateway-1.4.3.linux-arm64.tar.gz

注意：github下载较慢，若无法下载，请根据自身部署环境选择合适的镜像版本下载

3.2 准备自定义python脚本

进入解压目录，创建看护脚本prome.py，使用python脚本主动将看护指标数据推送到pushgateway，脚本检测项：CPU、系统内存、磁盘、tpmc、new_order、fd、Inode、IO等。

3.3 启动

启动看护脚本

nohup python3 master_prome_collection.py > master_prome_collection.log 2>&1 &

2. 启动pushgateway

nohup ./pushgateway > pushgateway.log 2>&1 &

3. 查看master_prome_collection.log和pushgateway.log，正常推送且无报错即可

根据以上步骤，给三台主机都部署pushgateway。

4. node_exporter部署

4.1 下载解压

下载地址

https://prometheus.io/download/node_exporter/releases/download

选择合适版本，根据本次部署环境，选择node_exporter-1.7.0.linux-arm64.tar.gz

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.7.0/node_exporter-1.7.0.linux-arm64.tar.gz

tar -zxvf node_exporter-1.7.0.linux-arm64.tar.gz

4.2 启动

进入解压目录，启动node_exporter

nohup ./node_exporter > node_exporter.log 2>&1 &

2. 查看node_exporter.log，无报错即可

根据以上步骤，给三台主机都部署node_exporter。

4.3 保存json文件

需要将node_exporter对应的json文件保存到本地，后面部署grafana时会用到，文件可到grafana官网获取：

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

也可到以下地址获取：

https://gitee.com/wang_zhengyuan/python-and-doc/blob/master/doc/json/node-exporter-for-prometheus-dashboard-cn-v20201010_rev24.json

5. opengauss_exporter部署

5.1 数据库准备

安装openGauss数据库，本次部署为一主二备
配置md5加密

gs_guc reload -N all -I all -c "password_encryption_type=1"

gs_guc set -N all -I all -h "host all all 20.20.20.139/32 md5"

gs_om -t restart

3. 创建并登录运维库，创建看护管理员

create database tpcc;

gsql gsql -d tpcc -p 15400 -U origin_user -W db_password -r

create user opengauss_exporter with monadmin password '******';

grant usage on schema dbe_perf to opengauss_exporter;

grant select on pg_stat_replication to opengauss_exporter;

当前版本若要统计复杂语句还需要sysadmin角色

alter role opengauss_exporter sysadmin;

以上步骤只需在主节点执行。

5.2 编译环境准备

opengauss_exporter的编译依赖go 1.15及以上版本（运行不需要）

yum install -y golang

go version

5.3 下载及编译

下载地址

https://gitee.com/opengauss/openGauss-prometheus-exporter

编译

git clone https://gitee.com/opengauss/openGauss-prometheus-exporter.git

cd openGauss-prometheus-exporter

make build

编译后生成bin/opengauss_exporter

5.4 启动

注册环境变量

export DATA_SOURCE_NAME="host=20.20.20.139 user=opengauss_exporter password=****** port=15400 dbname=tpcc sslmode=disable"

或

export DATA_SOURCE_NAME="postgresql://opengauss_exporter:******@20.20.20.139:15400/tpcc"

2. 启动opengauss_exporter

nohup ./bin/opengauss_exporter --config="default_all.yml" >> opengauss_exporter.log 2>&1 &

3. 查看日志，无报错即可

将opengauss_exporter编译好之后，传到另外两台主机上，依以上步骤启动。

5.5 保存json文件

进入dashboard目录，将以下两个json文件保存到本地，后面部署grafana时会用到（OS.json与node_exporter对应的json文件功能重复，不必保存）

detail.json overview.json

6. prometheus部署

6.1 下载解压

下载地址

https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/

选择合适版本，根据本次部署环境，这里选择prometheus-2.49.0-rc.2.linux-arm64.tar.gz

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.49.0-rc.2/prometheus-2.49.0-rc.2.linux-arm64.tar.gz

tar -zxf prometheus-2.49.0-rc.2.linux-arm64.tar.gz

6.2 修改配置文件

解压后，根据环境情况修改prometheus.yml文件，本次部署的配置示例如下：

# my global config

# 默认配置可不用修改

global:

scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.

evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.

# scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration

alerting:

alertmanagers:

- static_configs:

- targets:

# - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.

rule_files:

# - "first_rules.yml"

# - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:

# Here it's Prometheus itself.

scrape_configs:

# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.

- job_name: "prometheus"

# metrics_path defaults to '/metrics'

# scheme defaults to 'http'.

static_configs:

- targets: ["localhost:9090"] # prometheus部署的ip及端口

- job_name: 'pushgateway' # 任务目标名，可以理解成分组，每个分组包含具体的target组员，以下三个targets分别配置三台主机上的pushgateway。

static_configs:

- targets: ['20.20.20.139:9091'] # pushgateway部署的ip及端口，端口建议配成默认的9091

labels:

instance: pushgateway_pri # 看护项标签，会在grafana显示，建议配成有意义的字符串（比如这个就代表主节点上部署的pushgateway）

- targets: ['20.20.20.141:9091']

labels:

instance: pushgateway_st1

- targets: ['20.20.20.143:9091']

labels:

instance: pushgateway_st2

- job_name: 'node_exporter' # 任务目标名，可以理解成分组，每个分组包含具体的target组员，以下三个targets分别配置三台主机上的node_exporter。

static_configs:

- targets: ['20.20.20.139:9100'] # node_exporter部署的ip及端口，端口建议配成默认的9100

labels:

instance: node_exporter_pri # 看护项标签，会在grafana显示，建议配成有意义的字符串（比如这个就代表主节点上部署的node_exporter）

- targets: ['20.20.20.141:9100']

labels:

instance: node_exporter_st1

- targets: ['20.20.20.143:9100']

labels:

instance: node_exporter_st2

- job_name: 'opengauss_exporter' # 任务目标名，可以理解成分组，每个分组包含具体的target组员,以下三个targets分别配置三台主机上的opengauss_exporter。

static_configs:

- targets: ['20.20.20.139:9187'] # opengauss_exporter部署的ip及端口，端口建议配成默认的9187

labels:

instance: opengauss_exporter_pri # 看护项标签，会在grafana显示，建议配成有意义的字符串（比如这个就代表主节点上部署的opengauss_exporter）

- targets: ['20.20.20.141:9187']

labels:

instance: opengauss_exporter_st1

- targets: ['20.20.20.143:9187']

labels:

instance: opengauss_exporter_st2