grafana使用教程 grafana怎么用

Grafana是开源数据可视化平台，可连接Prometheus、Loki、InfluxDB等数据源，通过图表展示系统指标、日志和追踪数据，支持告警与仪表盘定制，提升监控效率。

Grafana是一个开源的数据可视化和监控平台，说白了，就是帮你把那些散落在各个系统里的数据，比如服务器的CPU使用率、数据库的查询耗时、应用的错误日志，统统捞出来，然后用各种图表——折线图、柱状图、饼图甚至表格——直观地展示给你。它能让你一眼看清系统的健康状况，就像给你的IT基础设施配了个“驾驶舱”，并且还能在你设定的指标异常时，及时通知你，避免小问题演变成大事故。

解决方案 要开始用Grafana，其实没那么复杂，但每个环节都有点儿小门道。我通常建议从最基础的安装和数据源配置入手。

安装与初探： 最省心的方式，我个人觉得是Docker。一个

docker run

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

然后浏览器打开

http://localhost:3000

admin/admin

连接你的数据： Grafana本身不存储数据，它只是个“翻译官”和“画师”。所以，第一步是告诉它去哪里找数据。点击左侧菜单栏的“Connections” -> “Data sources”，然后“Add new data source”。

举个例子，如果你的监控系统用的是Prometheus，那就选择Prometheus。配置页面很简单，主要就是填Prometheus服务器的HTTP地址。比如我的可能就是

http://prometheus:9090

我遇到过不少人在这里卡壳，不是地址填错，就是网络不通。排查的时候，直接在Grafana服务器上

curl

构建你的第一个仪表盘： 数据源搞定后，就该画图了。点击左侧菜单栏的“Dashboards” -> “New dashboard”，然后“Add new panel”。

面板类型有很多，最常用的是“Graph”（折线图）。进入面板编辑界面，你会看到一个查询编辑器。如果你用的是Prometheus，这里就是写PromQL的地方。

比如，我想看所有服务器的CPU使用率，可以写：

100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

写完查询，图表就会实时更新。这时候，你可以调整一下图表的标题、X轴Y轴的标签、图例的显示方式，甚至设置一些阈值线，比如CPU使用率超过80%就标红。这些小细节，往往能让你的仪表盘从“能用”变成“好用”。

告警配置（Alerting）： Grafana的告警功能非常实用。在面板编辑模式下，切换到“Alert”标签页，你可以定义告警规则。比如，当CPU使用率连续5分钟超过90%时，就触发告警。

你还需要配置通知渠道，比如发送到Slack、钉钉、邮件或者Webhook。这个在“Alerting” -> “Contact points”里设置。我个人喜欢用Webhook，因为它够灵活，可以对接各种自定义的告警处理服务。

整个过程，我觉得最有意思的地方在于，你亲手把一堆冷冰冰的数字，变成了有故事、有洞察的图表。这种成就感，比单纯看日志舒服多了。当然，一开始肯定会遇到各种小问题，比如PromQL写不对，或者数据源连不上，但多试几次，你会发现它真的挺强大的。

Grafana支持哪些数据源，我应该如何选择？

Grafana支持的数据源种类非常丰富，这也是它之所以能成为监控领域瑞士军刀的原因之一。从时间序列数据库到关系型数据库，再到日志聚合器，几乎你能想到的数据源，它都有对应的插件或者社区支持。

常见的内置数据源包括：

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3

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• Prometheus: 这是我个人最常用，也是社区最活跃的时间序列数据源之一，特别适合监控指标数据。
• Loki: Grafana Labs自家的日志聚合系统，跟Grafana结合得天衣无缝，用来查看和分析日志非常方便。
• InfluxDB: 另一个流行的开源时间序列数据库，性能优秀，查询语言（Flux或InfluxQL）也挺直观。
• Elasticsearch: 主要用于日志和事件数据，如果你用ELK栈，那它就是你的首选。
• MySQL/PostgreSQL: 关系型数据库，可以直接查询数据库中的业务数据，做一些业务层面的报表或监控。
• CloudWatch/Azure Monitor/Google Cloud Monitoring: 如果你的基础设施在公有云上，这些数据源能直接拉取云厂商的监控数据。

如何选择呢？ 这得看你的具体需求和现有技术栈。

1. 数据类型： 你想监控的是指标（metrics）、日志（logs）还是追踪（traces）？Prometheus和InfluxDB擅长指标，Loki和Elasticsearch擅长日志。
2. 现有基础设施： 如果你已经有Prometheus集群，那当然是直接用Prometheus数据源。没有必要为了Grafana而特意搭建一套新的数据存储。
3. 团队熟悉度： 你的团队对哪种数据库或查询语言更熟悉？这会影响你后续维护和扩展的效率。
4. 性能与规模： 对于超大规模的数据，有些数据源（如ClickHouse、Thanos）可能更具优势，但配置也会更复杂一些。

我通常的思路是，先看看现有系统里有没有已经产生监控数据的地方，比如Linux服务器的

node_exporter

kube-state-metrics

在Grafana中创建仪表盘有哪些实用的技巧和最佳实践？

创建一个美观又实用的Grafana仪表盘，不仅仅是把图画出来那么简单，它更像是在讲一个关于你系统健康状况的故事。这里有些我个人觉得挺有用的技巧和最佳实践：

1. 利用模板变量（Templating Variables）： 这是我最喜欢的功能之一。想象一下，你有一百台服务器，难道要为每台服务器建一个仪表盘吗？不可能！使用模板变量，比如

   $instance

   登录后复制
   ，你可以在仪表盘顶部添加一个下拉菜单，动态选择要查看的服务器、服务或者环境。这样，一个仪表盘就能适应多种场景，大大提升复用性。比如，我的Prometheus查询里会经常用到

   instance=~"$instance"

   登录后复制
   。

2. 合理组织面板和行（Rows and Panels）： 不要把所有东西都堆在一个大面板里。把相关的指标放在一起，使用“行”来分组。比如，一行放CPU、内存、磁盘IO等基础资源指标；另一行放应用层面的QPS、延迟、错误率。这样，当系统出问题时，你能更快地定位到是资源瓶颈还是应用逻辑问题。

3. 巧用注释（Annotations）： 当你的系统发生重要事件时，比如发布新版本、进行扩容、或者发生了故障，在仪表盘上添加一个注释，把这些事件标记出来。这样，当你回顾历史数据时，就能清楚地看到这些事件对系统指标的影响，这对于事后分析和故障复盘非常有价值。

4. 设置有意义的阈值（Thresholds）： 仅仅显示数据是不够的，你还需要知道什么是“正常”，什么是“异常”。在面板设置中，为关键指标设置颜色阈值，比如CPU使用率超过80%显示黄色，超过90%显示红色。这能让你的眼睛在海量数据中迅速捕捉到潜在的问题。

5. 仪表盘即代码（Dashboard as Code）： 随着仪表盘数量的增多，手动管理会变得非常麻烦。将仪表盘导出为JSON文件，然后用Git进行版本控制，甚至通过脚本自动化部署。这不仅能保证仪表盘的一致性，还能方便团队协作和回滚。我们团队就经常把重要的仪表盘JSON文件放在代码仓库里，每次改动都走PR流程。

6. 性能考量： 别堆太多复杂的查询和面板在一个仪表盘里，尤其是在数据量很大的情况下。过多的查询会导致Grafana服务器或数据源压力过大

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