java-tron 节点指标监控

从 GreatVoyage-4.5.1 (Tertullian) 版本开始，节点通过 /metrics 端点暴露符合 Prometheus 文本格式的指标，使节点部署者可以更方便地监控节点的健康状态。各项暴露指标的含义请参考 tron-docker metric_monitor README 的 All Metrics 章节。如果您想要监控节点的各项指标，则首先需要部署一个 Prometheus 服务，用于与 java-tron 节点通信，从该端点抓取指标数据。然后还需要部署一个可视化工具，如 Grafana，用于将 Prometheus 获取到的节点数据，以图像化界面的形式展示出来。下面将详细介绍 java-tron 节点监控系统的搭建流程。

配置 java-tron

如需使用 Prometheus 工具监控 java-tron 节点的运行情况，首先需要在节点配置文件中开启 Prometheus 指标监控，并设置 HTTP 端口号。在 config.conf 中找到 node.metrics 配置块，将 prometheus.enable 设置为 true：

node.metrics = {
  prometheus {
    enable = true
    port = 9527
  }
}

启动 java-tron 节点

完成配置后，请参考启动 java-tron 节点一节启动节点。

部署 Prometheus 服务

Prometheus 官方提供了预编译的二进制文件以及 Docker 镜像，您可以直接在官网下载或者在 Docker Hub 上拉取 Docker 镜像，更多的安装与配置说明，请参考 Prometheus 文档。作为简单的部署说明，本文将采用 Docker 镜像部署方式：

1. 安装 Prometheus

   安装 Docker 后，输入如下命令拉取 Prometheus 镜像：

   $ docker pull prom/prometheus
   

2. 准备 Prometheus 配置文件

   下面是一个 Prometheus 配置文件模板 prometheus.yaml：

   global:
     scrape_interval: 30s
     scrape_timeout: 10s
     evaluation_interval: 30s
   scrape_configs:
   - job_name: java-tron
     honor_timestamps: true
     scrape_interval: 3s
     scrape_timeout: 2s
     metrics_path: /metrics
     scheme: http
     follow_redirects: true
     static_configs:
     - targets:
       - 127.0.0.1:9527
       labels:
         group: group-xxx
         instance: xxx-01
     - targets:
       - 127.0.0.2:9527
       labels:
         group: group-xxx
         instance: xxx-02
   

   您可以使用此模板，然后修改配置项 targets，它用于配置 java-tron 节点所在机器的 IP 和 Prometheus 端口，如您部署了多个节点，可以通过配置多个 targets，来实现对多个节点的监控。将该文件保存到本机的某个目录，例如 /Users/test/deploy/prometheus/prometheus.yaml。

3. 启动一个 Prometheus 容器

   通过如下命令启动一个 Prometheus 容器，并挂载上一步准备的配置文件（/Users/test/deploy/prometheus/prometheus.yaml）：

   $ docker run --name prometheus \
       -d -p 9090:9090 \
       -v /Users/test/deploy/prometheus/prometheus.yaml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
       prom/prometheus:latest
   

   容器启动后，您可以通过 http://localhost:9090/ 查看 Prometheus 服务的运行情况。

   点击 "Status" -> "Configuration"，查看容器使用的配置文件是否正确：

   

   点击 "Status" -> "Targets"，查看各个监控的 java-tron 节点状态：

   

   比如这个示例中，第一个 endpoint，状态为 UP，表示 Prometheus 可以正常地抓取该节点的数据。而第二个 endpoint，状态为 DOWN，表示异常，具体参考 "Error" 中的描述。

   当监控的 java-tron 节点的状态都正常后，您就可以通过 Grafana 等可视化工具监控指标数据了，本文将通过 Grafana 来展示数据。

部署 Grafana

Grafana 可视化工具的部署流程如下：

1. 安装 Grafana

   请参考官方文档安装 Grafana。本文将采用 Docker 部署方式，拉取的镜像为开源版（grafana-oss）：

   $ docker pull grafana/grafana-oss
   

2. 启动 Grafana

   您可以通过如下 Docker 命令来启动 Grafana：

   $ docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana-oss
   

3. 登录 Grafana 界面

   启动后，可以通过 http://localhost:3000/ 进入 Grafana 页面，初始的用户名和密码均是 admin，输入后根据提示修改密码，然后就可以进入到主界面了。点击主页面左侧的设置图标，然后选择 "Data Sources" 配置 Grafana 的数据源：

   

   在 URL 中输入 Prometheus 服务的 IP 和端口：

   

   然后点击页面最下方的 "Save & test" 按钮，保存设置。点击保存后，Grafana 会检测与数据源的连接情况，如果成功通信，则会出现 Data source is working 字样。

4. 导入 Dashboard

   为了方便 java-tron 节点部署者，TRON 社区提供了一组预配置的 Grafana 仪表盘，每个仪表盘以一份 JSON 文件提供。请参考 tron-docker metric_monitor README 的 Import dashboard 章节将其导入到 Grafana。

   点击左侧的 Dashboards 图标，然后选择 "+Import"，然后点击 "Upload JSON file" 导入上面提到的 JSON 文件之一：

   

   随后 Grafana 将根据导入的 JSON 文件渲染出对应的仪表盘，您可以实时监控节点的运行情况。

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