taskbase/prometheus

Taskbase微服务Prometheus统计服务器镜像

镜像概述

本镜像为Taskbase微服务架构提供专用的Prometheus统计服务器，旨在实现对微服务集群的全面监控。通过收集、存储和分析微服务运行指标，帮助开发和运维团队实时掌握系统状态，优化性能并快速定位问题。

核心功能和特性

• 指标采集：支持通过Prometheus拉取机制收集Taskbase微服务的关键指标（如CPU使用率、内存占用、请求吞吐量、响应时间等）
• 时序数据存储：采用高效时序数据库存储监控数据，支持自定义数据保留策略
• PromQL查询：内置PromQL查询语言支持，可进行复杂指标分析和聚合计算
• Taskbase适配：预配置适用于Taskbase微服务架构的指标采集规则和默认监控目标
• 可扩展性：支持联邦部署和水平扩展，适应微服务集群规模增长需求
• 可视化集成：兼容Grafana等可视化工具，可构建自定义监控仪表盘

使用场景和适用范围

• Taskbase微服务集群的实时运行状态监控
• 微服务性能瓶颈分析与优化
• 系统异常检测与故障排查
• 业务指标趋势分析与容量规划
• 自动化运维告警配置与响应

使用方法和配置说明

基本部署（docker run）

bash
docker run -d \
  --name taskbase-prometheus \
  -p 9090:9090 \
  -v /host/path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
  -v prometheus-data:/prometheus \
  taskbase/prometheus-statistics-server

Docker Compose配置示例

yaml
version: '3.8'
services:
  prometheus:
    image: taskbase/prometheus-statistics-server
    container_name: taskbase-prometheus
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus-data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.enable-lifecycle'  # 支持通过API重新加载配置

volumes:
  prometheus-data:
    driver: local

核心配置说明

配置文件（prometheus.yml）

需配置Taskbase微服务监控目标，示例配置：

yaml
global:
  scrape_interval: 15s  # 全局指标抓取间隔
  evaluation_interval: 15s  # 规则评估间隔

rule_files:
  # - "alert.rules.yml"  # 可选：告警规则文件

scrape_configs:
  - job_name: 'taskbase-services'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'  # Taskbase微服务指标端点
    static_configs:
      - targets:
          - 'service-user:8080'
          - 'service-order:8080'
          - 'service-payment:8080'  # Taskbase微服务实例列表
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_docker_container_label_com_taskbase_service]
        action: keep
        regex: .+

环境变量配置

访问与使用

1. 启动容器后，通过 http://<host-ip>:9090 访问Prometheus Web UI
2. 在"Graph"页面使用PromQL查询指标，例如：
   • http_requests_total{service="service-user"}：查询用户服务请求总量
   • avg(rate(cpu_usage_seconds_total[5m])) by (service)：5分钟内各服务平均CPU使用率
3. 可通过http://<host-ip>:9090/-/reload端点热加载配置（需启用--web.enable-lifecycle）

数据持久化

建议使用Docker卷（volume）挂载/prometheus目录，确保容器重启后监控数据不丢失。生产环境中可考虑使用NFS或云存储服务实现数据持久化。