Node Exporter + Prometheus + Grafana
本文档介绍如何在 Ubuntu 24.04 上安装 Node Exporter、Prometheus 和 Grafana。
一、Node Exporter
Github node_exporter
(https://github.com/prometheus/node_exporter)
（一）下载 release 包
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.11.1/node_exporter-1.11.1.linux-amd64.tar.gz
（二）解压
tar -zxvf node_exporter-1.11.1.linux-amd64.tar.gz
# 目录中包含 node_exporter 可执行文件node_exporter-1.11.1.linux-amd64$ lsLICENSE node_exporter NOTICE
（三）移动专属目录
1. 创建专属目录
sudo mkdir /opt/node_exporter
2. 复制 node_exporter 可执行文件到专属目录
sudo cp ./node_exporter /opt/node_exporter/
3. 给 node_exporter 可执行文件添加执行权限
sudo chmod +x /opt/node_exporter/node_exporter
（四）配置 Systemd 服务
1. 创建 Systemd 服务文件
sudo nano /etc/systemd/system/node_exporter.service
写入以下内容（注意 ExecStart 的路径）:
[Unit]Description=Prometheus Node ExporterAfter=network-online.target[Service]User=node_exporterGroup=node_exporterType=simpleExecStart=/opt/node_exporter/node_exporter[Install]WantedBy=multi-user.target
2. 创建专用 node_exporter 用户
创建用户
sudo useradd --no-create-home --shell /bin/false node_exporter
参数解释：
--no-create-home : 不创建用户家目录--shell /bin/false : 将该用户的默认 Shell 设置为 /bin/false，防止用户登录node_exporter : 用户名
读取和执行权限
sudo chown -R node_exporter:node_exporter /opt/node_exporter
（五）启动并验证服务
1. 重新加载 Systemd 配置
sudo systemctl daemon-reload
2. 启动服务并设置开机自启
sudo systemctl enable --now node_exporter
3. 检查运行状态
sudo systemctl status node_exporter
（六）验证数据
1. 在浏览器中验证（最直观）
打开浏览器（主机就可以，不需要虚拟机），在地址栏输入：
http://<您虚拟机的IP地址>:9100/metrics
2. 在终端中验证（最快）
在当前的终端中，执行以下命令：
curl -s http://localhost:9100/metrics | head -n 15
如果一切正常，会看到类似下面这样的文本输出，包含大量的HELP 和 node_ 开头的指标数据：
# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the wall-time pause (stop-the-world) duration in garbage collection cycles.# TYPE go_gc_duration_seconds summarygo_gc_duration_seconds{quantile=”0”} 1.9215e-05go_gc_duration_seconds{quantile=”0.25”} 3.921e-05go_gc_duration_seconds{quantile=”0.5”} 8.7665e-05go_gc_duration_seconds{quantile=”0.75”} 0.000221364go_gc_duration_seconds{quantile=”1”} 0.000286378go_gc_duration_seconds_sum 0.000653832go_gc_duration_seconds_count 5# HELP go_gc_gogc_percent Heap size target percentage configured by the user, otherwise 100. This value is set by the GOGC environment variable, and the runtime/debug.SetGCPercent function. Sourced from /gc/gogc:percent.# TYPE go_gc_gogc_percent gaugego_gc_gogc_percent 100# HELP go_gc_gomemlimit_bytes Go runtime memory limit configured by the user, otherwise math.MaxInt64. This value is set by the GOMEMLIMIT environment variable, and the runtime/debug.SetMemoryLimit function. Sourced from /gc/gomemlimit:bytes.# TYPE go_gc_gomemlimit_bytes gaugego_gc_gomemlimit_bytes 9.223372036854776e+18
二、docker & docker compose
Prometheus 和 Grafana 使用 docker 安装，这里介绍安装 docker 和 docker compose。
（一）安装必要依赖
sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg
（二）创建密钥环目录并添加 Docker 官方的 GPG 密钥（使用阿里云加速）
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
（三）将 Docker 的 apt 仓库源添加到系统中
echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu \ $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
（四）再次更新 apt 索引，并安装 Docker 引擎及 Compose V2 插件
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
（五）将当前用户加入 docker 组（免 sudo 执行 docker 命令）
sudo usermod -aG docker $USER
（六）验证安装
# 注意：compose 后面是空格，不是连字符sudo docker compose version
（七）让当前终端立刻生效 docker 组权限（这样后面敲命令就不用一直加 sudo 了）
三、Prometheus
（一）创建目录结构与设置权限
1. 创建主目录和 Prometheus 的专属子目录（包含配置目录和数据目录）
sudo mkdir -p /opt/monitoring/prometheus/data
2. 给 Prometheus 的数据目录赋予正确的权限 (容器内是 nobody 用户，UID 65534)
sudo chown -R 65534:65534 /opt/monitoring/prometheus/data
3. 进入主工作目录
（二）编写 Prometheus 配置文件
在 Prometheus 自己的目录下，创建它的配置文件：
sudo nano prometheus/prometheus.yml
粘贴以下内容，保存并退出
global: scrape_interval: 15sscrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - job_name: 'node_exporter' static_configs: # 使用魔法域名跨越网络访问宿主机上的 Node Exporter - targets: ['host.docker.internal:9100']
（三）编写 docker-compose.yml (仅包含 Prometheus)
在主目录（monitoring/）下，创建总控文件。注意看 volumes 里的路径，现在它们指向了子文件夹。
sudom nano docker-compose.yml
粘贴以下内容，保存并退出：
services: prometheus: image: prom/prometheus:latest container_name: prometheus restart: unless-stopped volumes: # 注意这里的路径变化：指向了 prometheus 子文件夹 - ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml - ./prometheus/data:/prometheus ports: - "9090:9090" # 核心魔法：让容器能通过 host.docker.internal 访问宿主机 extra_hosts: - "host.docker.internal:host-gateway"
（四）启动 Prometheus
确保还在 monitoring/ 主目录下（也就是 docker-compose.yml 所在的目录），执行：
第一次运行会下载镜像，看到 Started 即可。
/opt/monitoring$ docker compose up -d[+] up 13/13 ✔ Image prom/prometheus:latest Pulled 28.4s ✔ Network monitoring_default Created 0.8s ✔ Container prometheus Started 12.9s
（五）验证 Prometheus
确保 Prometheus 已经成功启动打开浏览器，访问：http://<您的虚拟机IP>:9090/targets
验收标准：
- 在 "Targets" 列表中，
prometheus 状态是绿色的 UP。 - 最重要的一点：
node_exporter 状态也必须是绿色的 UP。(如果 node_exporter 是红色的 DOWN，通常是宿主机防火墙拦截了，请在终端执行 sudo ufw allow 9100/tcp 后刷新页面重试。)
四、Grafana
（一）创建目录结构与设置权限
1. 创建主目录和 Grafana 的专属子目录（用于持久化仪表盘/数据）
sudo mkdir -p /opt/monitoring/grafana
2. 给 Grafana 的数据目录赋予正确的权限
Grafana 容器内使用 grafana 用户 (UID 472)
sudo chown -R 472:472 /opt/monitoring/grafana
（二）编写 docker-compose.yml (追加 Grafana 服务)
打开 compose 文件
在文件末尾（prometheus 服务后面）添加以下内容：
grafana: image: grafana/grafana:latest container_name: grafana ports: - "3000:3000" volumes: - ./grafana:/var/lib/grafana depends_on: - prometheus restart: unless-stopped
（三）启动 Grafana
确保还在 monitoring/ 主目录下（也就是 docker-compose.yml 所在的目录），执行：
第一次运行会下载镜像，看到 Started 即可。
/opt/monitoring$ docker compose up -d [+] up 14/14 ✔ Image grafana/grafana:latest Pulled 158.7s ✔ Container prometheus Running 0.0s ✔ Container grafana Started 7.4s
（四）验证 Grafana
打开浏览器，访问：http://<您的虚拟机IP>:3000验收标准：
五、Grafana 配置 Prometheus 数据源
1. 点击 Connections ➡️ Add new conncetion ➡️ Prometheus
2. 点击 Add new data source
3. 填写相关数据信息
精简配置：
| | | |
|---|
| http://localhost:9090 | http://prometheus:9090 | ✅ Docker Compose 服务名自动解析为容器 IP |
| No Authentication | | |
| 15s | | |
4. 点击 Save & Test
六、Grafana 配置 Dashboards 仪表盘
Grafana dashboards 上有很多可用的仪表盘。在导入界面也有链接可跳转找到心仪的仪表盘。
1. 点击 Dashboards ➡️ New ➡️ Import dashboard
2. 导入 1860 仪表盘
3. 点击 Import
4. 确认并保存（如需 Edit）
如果需要编辑仪表盘，点击 Edit 按钮，进入编辑模式，修改完成后点击 Save 保存。
有关问题
（一）镜像下载网络问题
1. 问题现象
/opt/monitoring$ docker compose up -d[+] up 1/1 ✘ Image prom/prometheus:latest Error failed to resolve reference ”docker.io/prom/prometheus:latest”: failed to do request: Head ”https://registry-1.docker.io/v2/prom/prometheus/manifests/latest”: dial tcp 108.160.172.232:443: connect: connection refused 21.3sError response from daemon: failed to resolve reference ”docker.io/prom/prometheus:latest”: failed to do request: Head ”https://registry-1.docker.io/v2/prom/prometheus/manifests/latest”: dial tcp 108.160.172.232:443: connect: connection refused
2. 问题原因
典型的网络问题！错误信息里的 connection refused 和访问 registry-1.docker.io 失败，表明您的虚拟机当前无法直接连接到 Docker Hub 的官方服务器（这是国内网络环境的常见限制）。需要给 Docker 配置一个国内镜像加速器，让它从国内的代理节点下载镜像。或者给 Docker 配置代理软件，让它通过代理下载镜像。
3. 解决方法
这里通过配置代理软件来解决。我的代理软件运行在 Windows 宿主机上
第一步：创建 Docker 的 systemd 代理配置
在终端执行以下命令，直接通过 echo 把配置写入文件
1. 创建存放 Docker 服务覆盖配置的目录
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
2. 将代理配置写入文件 (直接使用 Windows IP 和 代理端口)
sudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf <<-'EOF'[Service]Environment="HTTP_PROXY=http://192.168.1.13:7890"Environment="HTTPS_PROXY=http://192.168.1.13:7890"Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.0/8,192.168.0.0/16,10.0.0.0/8,172.16.0.0/12"EOF
💡 注意：NO_PROXY 里的 192.168.0.0/16 很重要，它确保了以后 Grafana 容器通过局域网 IP 连接 Prometheus 容器时，不会傻傻地去绕一圈 Windows 代理，而是直接在内网通信。
第二步：重载配置并重启 Docker
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
第三步：验证代理是否配置成功
执行以下命令检查 Docker 是否已经吃到了代理环境变量：
sudo systemctl show --property=Environment docker
（二）docker & docker compose
Docker 是什么？做什么用的？
Docker 是一个开源的应用容器引擎，它是整个容器化生态的“底座”。
做什么用？
它允许开发者把应用程序以及它运行所需的所有依赖（代码、运行环境、系统工具、数据库驱动等）打包成一个轻量级、可移植的 “镜像(Image)”。这个镜像可以运行在任何安装了 Docker 的机器上运行，运行起来的实例叫做 “容器(Container)”。
解决的核心痛点
彻底消灭了“这段代码在我的电脑上明明能跑，怎么到你那里就报错了”的环境不一致问题。
Docker Compose 是什么？做什么用的？
Docker Compose 是建立在 Docker 之上的一个多容器编排工具。
做什么用？
在实际开发中，一个完整的项目往往不止一个服务。比如一个典型的Web应用可能包含：前端 Nginx + 后端 Node.js/Java + MySQL 数据库 + Redis 缓存。如果用纯 Docker，需要手动敲4条 docker run 命令，还要手动配置它们之间的网络互通和启动顺序，非常繁琐且容易出错。
解决的核心痛点
它允许你通过一个 YAML 格式的配置文件（通常叫 docker-compose.yml），把整个项目的所有服务、网络、数据卷一次性定义好，然后一键启动/停止整个项目集群。
两者关系
- 依赖关系：Docker Compose 是 Docker 的补充和高级封装。没有 Docker，Docker Compose 就无法工作（Compose 底层调用的依然是 Docker 的 API 来创建和管理容器）。
- Docker 负责“制造和管理单个集装箱”（构建镜像、运行单个容器）。Docker Compose 负责“编排一堆集装箱”（管理多个容器组成的微服务架构）。
核心区别对比
| | |
|---|
| | |
| Dockerfile | compose.yaml |
| docker run [一长串参数] [镜像名] | docker compose up |
| | 自动为项目创建一个隔离的默认网络，容器间可通过服务名直接互相访问 |
| | 支持配置 depends_on，确保数据库等基础服务先于应用服务启动 |
| 运行单一服务（如单纯跑个 MySQL 或 Nginx 测试） | 运行完整的本地开发环境、微服务架构、CI/CD 自动化测试环境 |
补充说明：命令的演进
网上资料，可能会有两种写法: docker-compose 和 docker compose，带横杠和空格隔开。
- 过去（V1 版本）：
docker-compose 是一个用 Python 写的独立脚本需要额外单独安装，命令带横杠。目前已被官方废弃。 - 现在（V2 版本）：
docker compose 是用 Go 语言重写的，已经作为原生插件直接集成到了 Docker CLI 中。只要安装了较新的 Docker，就自带这个命令（中间是空格）。
（三）Node Exporter 监控问题
node exporter 如果使用 docker 镜像安装启动，则 node exporter 的监控对象，取决于启动 Docker 容器时的配置方式。
简答来说：
- 如果直接启动（不做特殊配置）：它监控的只是 Docker 容器自身 的信息（这通常毫无意义）。
为什么默认监控的是 Docker 容器自身？
Node Exporter 采集系统指标（如 CPU、内存、磁盘、网络）的原理，是读取 Linux 系统的虚拟文件系统（主要是 /proc 和 /sys）。由于 Docker 容器具有 命名空间隔离（Namespace） 特性，容器内部有自己独立的 /proc 和 /sys。如果你只是简单地运行 docker run prom/node-exporter，它读取到的仅仅是这个容器内部的资源使用情况，而不是宿主机的。
如何让 Docker 版 Node Exporter 监控宿主机？
为了让容器内的 Node Exporter 看到宿主机的真实数据，需要在启动时做三件事：
- 共享网络和 PID 命名空间，让容器能看到宿主机的网络接口和进程。
- 通过启动参数告诉 Node Exporter 去读取挂载进来的宿主机路径。
方式一：使用 docker run 命令
docker run -d \ --name node_exporter \ --restart=unless-stopped \ --net="host" \ --pid="host" \ -v "/:/host:ro,rslave" \ -v "/proc:/host/proc:ro" \ -v "/sys:/host/sys:ro" \ prom/node-exporter:latest \ --path.rootfs=/host \ --path.procfs=/host/proc \ --path.sysfs=/host/sys
方式二：使用 docker-compose.yml
version: '3.8'services: node_exporter: image: prom/node-exporter:latest container_name: node_exporter restart: unless-stopped network_mode: host pid: host volumes: - /:/host:ro,rslave - /proc:/host/proc:ro - /sys:/host/sys:ro command: - '--path.rootfs=/host' - '--path.procfs=/host/proc' - '--path.sysfs=/host/sys'
关键参数原理解析
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|---|
--net="host" | 共享网络命名空间。让 Node Exporter 能采集到宿主机真实的网卡信息（如 eth0、bond0）和网络流量，而不是容器虚拟的 eth0。 |
--pid="host" | 共享 PID 命名空间。让 Node Exporter 能看到宿主机上所有的进程信息，从而正确统计系统负载（load average）和进程状态。 |
-v "/proc:/host/proc:ro" | 将宿主机的 /proc（包含 CPU、内存、负载等内核信息）以只读方式挂载到容器的 /host/proc。 |
-v "/sys:/host/sys:ro" | 将宿主机的 /sys（包含硬件设备、内核模块等信息）以只读方式挂载到容器的 /host/sys。 |
-v "/:/host:ro,rslave" | 将宿主机的根目录挂载进去，主要用于采集磁盘/文件系统的使用情况（如 /dev/sda1 挂载在 / 上的空间使用率）。rslave 确保宿主机后续的挂载事件能传播到容器内。 |
--path.rootfs=/host | 告诉 Node Exporter 程序：“宿主机的根文件系统在 /host 目录下，请去那里读取磁盘信息”。 |
