技术干货|Grafana及Graph面板全解释

西安川石 2022-12-05

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GUIDE

导读

Console Teamplet虽然能满足一定的可视化需求，但是也仅仅是对Prometheus的基本能力的补充。同时使用也会有许多问题，首先用户需要学习和了解Go Template模板语言，其它其支持的可视化图表类型也非常有限，最后其管理也有一定的成本。这里将会带来读者学习如何使用Grafana创建更加精美的可视化报表。

Grafana基本概念

首先Grafana是一个通用的可视化工具。‘通用’意味着Grafana不仅仅适用于展示Prometheus下的监控数据，也同样适用于一些其他的数据可视化需求。在开始使用Grafana之前，我们首先需要明确一些Grafana下的基本概念，以帮助用户能够快速理解Grafana。

数据源（Data Source）

对于Grafana而言，Prometheus这类为其提供数据的对象均称为数据源（Data Source）。目前，Grafana官方提供了对：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch的支持。对于Grafana管理员而言，只需要将这些对象以数据源的形式添加到Grafana中，Grafana便可以轻松的实现对这些数据的可视化工作。

仪表盘（Dashboard）

通过数据源定义好可视化的数据来源之后，对于用户而言最重要的事情就是实现数据的可视化。在Grafana中，我们通过Dashboard来组织和管理我们的数据可视化图表：

(Grafana Dashboard)

如上所示，在一个Dashboard中一个最基本的可视化单元为一个Panel（面板），Panel通过如趋势图，热力图的形式展示可视化数据。并且在Dashboard中每一个Panel是一个完全独立的部分，通过Panel的Query Editor（查询编辑器）我们可以为每一个Panel自己查询的数据源以及数据查询方式，例如，如果以Prometheus作为数据源，那在Query Editor中，我们实际上使用的是PromQL，而Panel则会负责从特定的Prometheus中查询出相应的数据，并且将其可视化。由于每个Panel是完全独立的，因此在一个Dashboard中，往往可能会包含来自多个Data Source的数据。

Grafana通过插件的形式提供了多种 Panel的实现，常用的如：Graph Panel，Heatmap Panel，SingleStat Panel以及Table Panel等。用户还可通过插件安装更多类型的Panel面板。

除了Panel以外，在Dashboard页面中，我们还可以定义一个Row（行），来组织和管理一组相关的Panel。

除了Panel, Row这些对象以外，Grafana还允许用户为Dashboard定义Templating variables（模板参数），从而实现可以与用户动态交互的Dashboard页面。同时Grafana通过JSON 数据结构管理了整个Dasboard的定义，因此这些Dashboard也是非常方便进行共享的。Grafana还专门为Dashboard提供了一个共享服务：https://grafana.com/dashboards，通过该服务用户可以轻松实现Dashboard的共享，同时我们也能快速的从中找到我们希望的Dashboard实现，并导入到自己的Grafana中。

组织和用户

作为一个通用可视化工具，Grafana除了提供灵活的可视化定制能力以外，还提供了面向企业的组织级管理能力。在Grafana中Dashboard是属于一个Organization（组织），通过Organization，可以在更大规模上使用Grafana，例如对于一个企业而言，我们可以创建多个Organization，其中User（用户）可以属于一个或多个不同的Organization。并且在不同的Organization下，可以为User赋予不同的权限。从而可以有效的根据企业的组织架构定义整个管理模型。

认识面板（Panel）

Panel是Grafana中最基本的可视化单元。每一种类型的面板都提供了相应的查询编辑器(QueryEditor)，让用户可以从不同的数据源（如Prometheus）中查询出相应的监控数据，并且以可视化的方式展现。

Grafana中所有的面板均以插件的形式进行使用，当前内置了5种类型的面板，分别是：Graph，Singlestat，Heatmap, Dashlist，Table以及Text。

其中像Graph这样的面板允许用户可视化任意多个监控指标以及多条时间序列。而Siglestat则必须要求查询结果为单个样本。Dashlist和Text相对比较特殊，它们与特定的数据源无关。

通过Grafana UI用户可以在一个Dashboard下添加Panel，点击Dashboard右上角的“Add Panel”按钮，如下所示，将会显示当前系统中所有可使用的Panel类型：

（添加面板）

选择想要创建的面板类型即可。这里以Graph面板为例，创建Panel之后，并切换到编辑模式，就可以进入Panel的配置页面。对于一个Panel而言，一般来说会包含2个主要的配置选项：General（通用设置）、Metrics（度量指标）。其余的配置则根据Panel类型的不同而不同。

在通用设置中，除了一些Panel的基本信息以外，最主要的能力就是定义动态Panel的能力，这部分内容会在本章的“模板化Dashboard”小结中详细介绍。

对于使用Prometheus作为数据源的用户，最主要的需要了解的就是Metrics设置的使用。在Metric选项中可以定义了Grafana从哪些数据源中查询样本数据。Data Source中指定当前查询的数据源，

Grafana会加载当前组织中添加的所有数据源。其中还会包含两个特殊的数据源：Mixed和Grafana。Mixed用于需要从多个数据源中查询和渲染数据的场景，Grafana则用于需要查询Grafana自身状态时使用。

当选中数据源时，Panel会根据当前数据源类型加载不同的Query Editor界面。这里我们主要介绍Prometheus Query Editor，如下所示，当选中的数据源类型为Prometheus时，会显示如下界面：

Grafana提供了对PromQL的完整支持，在Query Editor中，可以添加任意个Query，并且使用PromQL表达式从Prometheus中查询相应的样本数据。

avg (irate(node_cpu{mode!='idle'}[2m])) without (cpu)
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每个PromQL表达式都可能返回多条时间序列。Legend format用于控制如何格式化每条时间序列的图例信息。Grafana支持通过模板的方式，根据时间序列的标签动态生成图例名称，例如：使用表示使用当前时间序列中的instance标签的值作为图例名称：

{{instance}}-{{mode}}
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当查询到的样本数据量非常大时可以导致Grafana渲染图标时出现一些性能问题，通过Min Step可以控制Prometheus查询数据时的最小步长（Step），从而减少从Prometheus返回的数据量。

Resolution选项，则可以控制Grafana自身渲染的数据量。例如，如果Resolution的值为1/10，Grafana会将Prometeus返回的10个样本数据合并成一个点。因此Resolution越小可视化的精确性越高，反之，可视化的精度越低。

Format as选项定义如何格式化Prometheus返回的样本数据。这里提供了3个选项：Table,TimeSeries和Heatmap，分别用于Tabel面板，Graph面板和Heatmap面板的数据可视化。除此以外，Query Editor还提供了调试相关的功能，点击Query Inspector可以展开相关的调试面板：

(调试面板)

在面板中，可以查看当前Prometheus返回的样本数据，用户也可以提供Mock数据渲染图像。

Graph面板

Graph面板是最常用的一种可视化面板，其通过折线图或者柱状图的形式显示监控样本随时间而变化的趋势。Graph面板天生适用于Prometheus中Gauge和Counter类型监控指标的监控数据可视化。例如，当需要查看主机CPU、内存使用率的随时间变化的情况时，可以使用Graph面板。同时，Graph还可以非常方便的支持多个数据之间的对比。

Graph面板与Prometheus

Graph面板通过折线图或者柱状图的形式，能够展示监控样本数据在一段时间内的变化趋势，因此其天生适合Prometheus中的Counter和Gauge类型的监控指标的可视化，对于Histogram类型的指标也可以支持，不过可视化效果不如Heatmap Panel来的直观。

使用Graph面板可视化Counter/Gauge

以主机为例， CPU使用率的变化趋势天然适用于使用Grapn面板来进行展示：

（Prometheus Counter可视化）

在Metrics选项中，我们使用以下PromQL定义如何从Prometheus中读取数据：

1 - (avg(irate(node_cpu{mode='idle'}[5m])) without (cpu))
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如下所示：

根据当前Prometheus的数据采集情况，该PromQL会返回多条时间序列（在示例中会返回3条）。Graph面板会从时间序列中获取样本数据，并绘制到图表中。为了让折线图有更好的可读性，我们可以通过定义Legend format为{{ instance }} 控制每条线的图例名称：

由于当前使用的PromQL的数据范围为0~1表示CPU的使用率，为了能够更有效的表达出度量单位的概念，我们需要对Graph图表的坐标轴显示进行优化。如下所示，在Axes选项中可以控制图标的X轴和Y轴相关的行为：

(Axes选项)

默认情况下，Y轴会直接显示当前样本的值，通过Left Y的Unit可以让Graph面板自动格式化样本值。当前表达式返回的当前主机CPU使用率的小数表示，因此，这里选择单位为percent(0.0.-1.0)。除了百

分比以外，Graph面板支持如日期、货币、重量、面积等各种类型单位的自换算，用户根据自己当前样本的值含义选择即可。

除了在Metrics设置图例的显示名称以外，在Graph面板的Legend选项可以进一步控制图例的显示方式，如下所示：

(Legend选项)

Options中可以设置图例的显示方式以及展示位置，Values中可以设置是否显示当前时间序列的最小值，平均值等。Decimals用于配置这些值显示时保留的小数位，如下所示：

除了以上设置以外，我们可能还需要对图表进行一些更高级的定制化，以便能够更直观的从可视化图表中获取信息。在Graph面板中Display选项可以帮助我们实现更多的可视化定制的能力，其中包含三个部分：Draw options、Series overrides和Thresholds。

Draw Options用于设置当前图标的展示形式、样式以及交互提示行为。其中，Draw Modes用于控制图形展示形式：Bar（柱状）、Lines（线条）、Points（点），用户可以根据自己的需求同时启用多种模式。Mode Options则设置各个展示模式下的相关样式。Hover tooltip用于控制当鼠标移动到图形时，显示提示框中的内容。

如果希望当前图表中的时间序列以不同的形式展示，则可以通过Series overrides控制，顾名思义，可以为指定的时间序列指定自定义的Draw Options配置，从而让其以不同的样式展示。例如：

这里定义了一条自定义规则，其匹配图例名称满足/localhost/的时间序列，并定义其以点的形式显示在图表中，修改后的图标显示效果如下：

Display选项中的最后一个是Thresholds，Threshold主要用于一些自定义一些样本的阈值，例如，定义一个Threshold规则，如果CPU超过50%的区域显示为warning状态，可以添加如下配置：

Graph面板则会在图表中显示一条阈值，并且将所有高于该阈值的区域显示为warining状态，通过可视化的方式直观的在图表中显示一些可能出现异常的区域。

需要注意的是，如果用户为该图表自定义了Alert（告警）配置，Thresholds将会被警用，并且根据Alert中定义的Threshold在图形中显示阈值内容。关于Alert的使用会在后续部分，详细介绍。

使用Graph面板可视化Histogram

以Prometheus自身的监控指标prometheus_tsdb_compaction_duration为例，该监控指标记录了Prometheus进行数据压缩任务的运行耗时的分布统计情况。如下所示，是Prometheus返回的样本数据：

# HELP prometheus_tsdb_compaction_duration Duration of compaction runs.
# TYPE prometheus_tsdb_compaction_duration histogram
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="1"} 2
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="2"} 36
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="4"} 36
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="8"} 36
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="16"} 36
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="32"} 36
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="64"} 36
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="128"} 36
prometheus_tsdb_compaction_duration_bucket{le="256"} 3
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