怎样使用Docker举行容器的监控和告警处理
怎样使用Docker举行容器的监控和告警处理
一、小序
随着容器手艺的普遍应用，容器的监控和告警处理变得愈发主要。Docker是现在最盛行的容器治理平台之一，本文将先容怎样使用Docker举行容器的监控和告警处理，并给出详细的代码示例。
二、监控Docker容器
使用Docker Stats API
Docker Stats API是Docker提供的一个用于获取容器统计信息的API。我们可以通过挪用该API获取容器的各项指标，并举行监控。
详细代码示例如下：
import docker
client = docker.DockerClient(base_url='unix://var/run/docker.sock')
def monitor_container(container_id):
container = client.containers.get(container_id)
stats = container.stats(stream=False)
print(stats)
if __name__ == '__main__':
monitor_container('CONTAINER_ID')
登录后复制
使用Prometheus和cAdvisor
Prometheus是一个开源的监控系统，而cAdvisor是用于监控容器的工具。团结这两个工具，我们可以实现对容器的周全监控。
详细代码示例如下：
首先，我们需要装置并启动Prometheus和cAdvisor。然后在Prometheus的设置文件prometheus.yml中添加以下内容：
scrape_configs:
- job_name: 'cadvisor'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['cadvisor:8080']
登录后复制
接下来，在Python中使用Prometheus提供的客户端库来盘问并处理容器的监控数据。详细代码示例如下：
from prometheus_api_client import PrometheusConnect
prometheus = PrometheusConnect(url='http://localhost:9090')
def get_container_cpu_usage(container_id):
query = 'sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container_label_com_docker_swarm_service_id="%s"}[5m]))' % (container_id)
result = prometheus.custom_query(query)
return result['data']['result']
if __name__ == '__main__':
container_id = 'CONTAINER_ID'
cpu_usage = get_container_cpu_usage(container_id)
print(cpu_usage)
登录后复制
三、告警处理
使用Docker Stats API和邮件告警
使用Docker Stats API获取容器的监控数据，并凭证我们设定的阈值举行告警处理。若是容器的某项指标凌驾了设定的阈值，我们可以通过邮件发送告警信息。
详细代码示例如下：
import docker
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
client = docker.DockerClient(base_url='unix://var/run/docker.sock')
def monitor_container(container_id):
container = client.containers.get(container_id)
stats = container.stats(stream=False)
# 检查某个指标是否凌驾阈值，这里以CPU使用率为例
cpu_usage = stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage']
cpu_limit = stats['cpu_stats']['cpu_usage']['percpu_usage'].size
cpu_usage_percent = cpu_usage / cpu_limit * 100
if cpu_usage_percent > 80:
send_alert_email(container_id, cpu_usage_percent)
def send_alert_email(container_id, cpu_usage_percent):
msg = MIMEText('容器 %s 的CPU使用率凌驾80%%，目今使用率为%.2f%%' % (container_id, cpu_usage_percent), 'plain', 'utf-8')
msg['Subject'] = '容器告警'
msg['From'] = 'alert@example.com'
msg['To'] = 'admin@example.com'
server = smtplib.SMTP('smtp.example.com')
server.login('username', 'password')
server.sendmail('alert@example.com', ['admin@example.com'], msg.as_string())
server.quit()
if __name__ == '__main__':
monitor_container('CONTAINER_ID')
登录后复制
使用Prometheus和Alertmanager
Prometheus提供了一个名为Alertmanager的组件，用于处理和发送告警通知。我们可以使用它来监控容器的指标并凭证设定的规则发送响应的告警通知。
详细代码示例略。
四、总结
本文先容了怎样使用Docker举行容器的监控和告警处理，并给出了详细的代码示例。容器的监控和告警处理关于包管容器运行的稳固性和可靠性很是主要，希望本文对您有所资助。
以上就是怎样使用Docker举行容器的监控和告警处理的详细内容，更多请关注本网内其它相关文章！
