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Grafana

可观测性仪表板 - 可视化 Prometheus、Loki 等 50+ 数据源指标，支持告警

TL;DR

是什么：开源分析和可视化平台。

为什么用：美观的仪表板、多数据源、告警、丰富的插件生态。

Quick Start

使用 Docker 安装：

docker run -d --name grafana \
  -p 3000:3000 \
  grafana/grafana

打开 http://localhost:3000（admin/admin）

或使用 Docker Compose（配合 Prometheus）：

version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
  grafana:
    image: grafana/grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret

Cheatsheet

操作方法
添加数据源Settings → Data Sources → Add
创建仪表板+ → Dashboard
添加面板Dashboard → Add panel
导入仪表板+ → Import → 输入 ID
创建告警Panel → Alert → Create

Gotchas

添加 Prometheus 数据源

  1. 进入 Configuration → Data Sources
  2. 点击 “Add data source”
  3. 选择 Prometheus
  4. URL: http://prometheus:9090（或你的 Prometheus URL）
  5. 点击 “Save & Test”

基础面板查询（Prometheus）

# 请求速率
rate(http_requests_total[5m])

# 带图例
rate(http_requests_total{job="api"}[5m])
# 图例：{{method}} {{path}}

仪表板变量

# 查询变量
label_values(http_requests_total, job)

# 在面板中使用
http_requests_total{job="$job"}

热门仪表板 ID

仪表板ID
Node Exporter Full1860
Docker Containers893
Kubernetes Cluster6417
Nginx9614

导入：Dashboard → Import → 输入 ID

告警

# Grafana 9+ 统一告警
# 在 UI 中创建：Alert Rules → New Alert Rule
# 或通过 YAML 配置：

apiVersion: 1
groups:
  - name: example
    rules:
      - alert: HighCPU
        condition: B
        data:
          - refId: A
            datasourceUid: prometheus
            model:
              expr: avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m])) > 0.8

Next Steps