特别说明：以下软件部署在CentOS7 64位环境中，登录用户是root，我设置的Linux IP地址是：192.168.100.100。大家在部署过程有任何问题随时微信留言：13401182883，Let's go.
友情提示：文末有公开课视频下载地址，别忘记关注收藏！
项目整体监控环境示意图如下（有点丑，凑合看
）：
一、安装Docker
（1）配置安装的数据源
sudo yum-config-manager --add-repo \
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
（2）安装docker
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
（3）启动docker服务
systemctl start docker.service
二、安装influxdb
influxdb在这里的作用是为了存储采集的Jmeter基本性能指标数据。
（1）下载安装influxdb的docker镜像
docker pull influxdb
（2）运行influxdb
docker run -itd -p 8083:8083 -p 8086:8086 --name influxdb influxdb
（3）登录influxdb，并创建数据库
docker exec -it influxdb /bin/bash --进入influxdb的docker容器
influx --登录influxdb
>create database jmeter； --创建数据库名为：jmeter
三、监控Jmeter基本性能指标
（1）启动jmeter，在线程组中添加后端监听器，修改配置信息如下界面（重点关注颜色圈住的）：
运行Jmeter，然后回到Linux系统中登录influxdb数据库：
具体命令：
docker exec -it /bin/bash
influx
>use jmeter;
>select * from jmeter;
如果显示如下界面，表示成功运行：
四、安装Promethues
（1）下载安装promethues的docker镜像
docker pull prom/prometheus:latest
（2）运行promethues
docker run -itd -p 9090:9090 --name=prometheus -v \
/etc/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
五、下载并运行node exporter（采集Linux性能数据）
在linux终端执行：
cd /usr/local/
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.0.1/node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-1.0.1.linux-amd64
./node_exporter &
注释：(启动成功后在下方可以看到node exporter端口号 Listening on :9100)。
另：（我的安装目录选择的是/usr/local/，你可以根据自己需要下载到任意目录）。
五、监控Linux性能指标
修改promethues配置文件（建议蓝色内容直接拷贝）
vi /etc/promethues.yml
# my global config
global:
# 设置抓取数据的时间间隔，间隔设置为每15秒一次。默认为每1分钟。
scrape_interval: 15s
# 设定抓取数据的超时时间，默认为10s
scrape_timeout: 5s
# 设置规则刷新，每15秒刷新一次规则。默认值为每1分钟。
evaluation_interval: 15s
# 监控报警配置（需要额外安装 alertmanager组件）
#alerting:
# alertmanagers:
# - static_configs:
# 设定alertmanager和prometheus交互的接口，即alertmanager监听的ip地址和端口
# - targets: ["k8s.dev-share.top:9093"]
# 报警规则文件
#rule_files:
# - '/home/deploy/alertmanager/rules/*.yml'
# 普罗米修斯与抓取模块交互的接口配置
scrape_configs:
# 一定要全局唯一, 采集 远程linux的 metrics
- job_name: linux
static_configs:
- targets: ['192.168.100.100:9100']
labels:
instance: linux
六、安装grafana
（1）下载安装grafana的docker镜像
docker pull grafana/grafana
（2）运行grafana
docker run -itd -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana
七、配置监控面板
（1）打开并登录grafana
http://192.168.100.100:3000/
登录界面：username和password都输入admin，进去后选择skip就可以。
（2）配置数据源，如下图：
点击 Add data source，出现如下界面：
（3）添加Linux监控面板
进入grafana的监控模板页面：
https://grafana.com/grafana/dashboards，找到适合自己的模板，根据id号即可导入，我这里的选择如下图所示：
记下编号：8919，然后回到grafana页面，执行如下图操作：
即可导入成功，得到的监控界面如下：
是不是很清晰？
是不是很漂亮？
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