MySQL
开发中，最常用的应该就是数据库了。创建如下目录结构，并添加相关相关文件：
$ tree . ├── README.adoc ├── clean.sh ├── data │ └── mysql │ └── .gitkeep ├── docker │ ├── config │ │ └── mysql │ │ └── init.sql │ ├── env │ │ └── mysql.env │ └── images │ └── mysql.dockerfile └── docker-compose.yml
先来看一下 docker-compose.yml 文件的内容：
services: mysql: container_name: mysql build: context: . dockerfile: ./docker/images/mysql.dockerfile image: example/mysql:8.4 env_file: - ./docker/env/mysql.env volumes: - ./data/mysql:/var/lib/mysql ports: - "3306:3306" healthcheck: test: [ "CMD", "mysqladmin" ,"ping", "-h", "localhost" ] interval: 5s timeout: 10s retries: 10
由于 MySQL 的官方镜像只是提供了数据库软件，需要将初始化脚本在数据库内执行一遍。所以，基于 mysql:8.4 重新构建私有镜像。./docker/images/mysql.dockerfile
FROM mysql:8.4 ADD ./docker/config/mysql/init.sql /docker-entrypoint-initdb.d/mysql-init.sql RUN chown -R mysql:mysql /docker-entrypoint-initdb.d/*.sql EXPOSE 3306 CMD ["mysqld", "--character-set-server=utf8mb4", "--collation-server=utf8mb4_0900_ai_ci"]
特别说明一下：由于 docker-compose.yml 中将构建上下文 context 设置成了“当前目录”，那么构建文件中的目录必须使用以 docker-compose.yml 文件所在目录的相对路径。通过 ./docker/env/mysql.env 文件设置一下 root 用户的密码：
./docker/env/mysql.env
MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 LANG=C.UTF-8
如果有多个组件依赖 MySQL，还可以通过初始化脚本给各个组件创建不同的数据库、账户和密码。示例初始化脚本如下：./docker/config/mysql/init.sql -- https://stackoverflow.com/a/52899915
-- create databases CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `diguage`; -- create root user and grant rights -- https://stackoverflow.com/a/16592722 CREATE USER IF NOT EXISTS 'diguage'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; GRANT ALL ON diguage.* TO 'diguage'@'%'; FLUSH PRIVILEGES;
登录验证：
$ mysql -h127.0.0.1 -uroot -p123456
NACOS
Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service的首字母简称，一个由阿里巴巴推出的，更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。
1、在 ./docker/config/mysql/init.sql 文件中增加初始化数据库、账户和密码的 SQL 语句。
CREATE USER IF NOT EXISTS 'nacos'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; GRANT ALL ON nacos.* TO 'nacos'@'%';
2、添加数据库初始化脚本 ./docker/config/nacos/mysql-schema.sql 到 docker/images/mysql.dockerfile 中。
# https://raw.githubusercontent.com/alibaba/nacos/develop/distribution/conf/mysql-schema.sql # 在文件头加一句 SQL: use nacos; ADD ./docker/config/nacos/mysql-schema.sql /docker-entrypoint-initdb.d/nacos-mysql.sql
3、添加必要的环境变量配置文件 ./docker/env/nacos.env。
PREFER_HOST_MODE=hostname MODE=standalone SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql MYSQL_SERVICE_HOST=mysql MYSQL_SERVICE_DB_NAME=nacos MYSQL_SERVICE_PORT=3306 MYSQL_SERVICE_USER=nacos MYSQL_SERVICE_PASSWORD=123456 MYSQL_SERVICE_DB_PARAM=characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true NACOS_AUTH_IDENTITY_KEY=2222 NACOS_AUTH_IDENTITY_VALUE=2xxx NACOS_AUTH_TOKEN=SecretKey012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789
4、docker-compose.yml 的内容最后一起给出。下同，不在赘述。
验证网页： http://127.0.0.1:8848/nacos/ ，监控数据见： http://localhost:8848/nacos/actuator/prometheus
Prometheus
部署好 NACOS，下面来部署一下 Prometheus，并且用 Prometheus 来监控 NACOS。
1、增加配置文件： ./docker/config/prometheus/prometheus.yml。
# my global config global: scrape_interval: 5s # Set the scrape interval to every 5 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 5s # Evaluate rules every 5 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s). # Alertmanager configuration alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093 # Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'. rule_files: # - "first_rules.yml" # - "second_rules.yml" # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape: # Here it's Prometheus itself. scrape_configs: # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config. - job_name: 'prometheus' # metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to 'http'. static_configs: - targets: [ 'localhost:9090' ] - job_name: 'nacos' metrics_path: '/nacos/actuator/prometheus' static_configs: - targets: [ 'nacos:8848' ]
接入新应用需要的配置
2、由于 NACOS 官方镜像内置的配置文件没有开启 Prometheus 监控。所以，需要增加一个配置文件，并将其挂载到容器里：./docker/config/nacos/application.properties:/home/nacos/conf/application.properties
# spring
server.servlet.contextPath=${SERVER_SERVLET_CONTEXTPATH:/nacos}
server.contextPath=/nacos
server.port=${NACOS_APPLICATION_PORT:8848}
server.tomcat.accesslog.max-days=30
server.tomcat.accesslog.pattern=%h %l %u %t "%r" %s %b %D %{User-Agent}i %{Request-Source}i
server.tomcat.accesslog.enabled=${TOMCAT_ACCESSLOG_ENABLED:false}
server.error.include-message=ALWAYS
# default current work dir
server.tomcat.basedir=file:.
#*************** Config Module Related Configurations ***************#
### Deprecated configuration property, it is recommended to use `spring.sql.init.platform` replaced.
#spring.datasource.platform=${SPRING_DATASOURCE_PLATFORM:}
spring.sql.init.platform=${SPRING_DATASOURCE_PLATFORM:}
nacos.cmdb.dumpTaskInterval=3600
nacos.cmdb.eventTaskInterval=10
nacos.cmdb.labelTaskInterval=300
nacos.cmdb.loadDataAtStart=false
db.num=${MYSQL_DATABASE_NUM:1}
db.url.0=jdbc:mysql://${MYSQL_SERVICE_HOST}:${MYSQL_SERVICE_PORT:3306}/${MYSQL_SERVICE_DB_NAME}?${MYSQL_SERVICE_DB_PARAM:characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useSSL=false}
db.user.0=${MYSQL_SERVICE_USER}
db.password.0=${MYSQL_SERVICE_PASSWORD}
## DB connection pool settings
db.pool.config.connectionTimeout=${DB_POOL_CONNECTION_TIMEOUT:30000}
db.pool.config.validationTimeout=10000
db.pool.config.maximumPoolSize=20
db.pool.config.minimumIdle=2
### The auth system to use, currently only 'nacos' and 'ldap' is supported:
nacos.core.auth.system.type=${NACOS_AUTH_SYSTEM_TYPE:nacos}
### worked when nacos.core.auth.system.type=nacos
### The token expiration in seconds:
nacos.core.auth.plugin.nacos.token.expire.seconds=${NACOS_AUTH_TOKEN_EXPIRE_SECONDS:18000}
### The default token:
nacos.core.auth.plugin.nacos.token.secret.key=${NACOS_AUTH_TOKEN:}
### Turn on/off caching of auth information. By turning on this switch, the update of auth information would have a 15 seconds delay.
nacos.core.auth.caching.enabled=${NACOS_AUTH_CACHE_ENABLE:false}
nacos.core.auth.enable.userAgentAuthWhite=${NACOS_AUTH_USER_AGENT_AUTH_WHITE_ENABLE:false}
nacos.core.auth.server.identity.key=${NACOS_AUTH_IDENTITY_KEY:}
nacos.core.auth.server.identity.value=${NACOS_AUTH_IDENTITY_VALUE:}
## spring security config
### turn off security
nacos.security.ignore.urls=${NACOS_SECURITY_IGNORE_URLS:/,/error,/**/*.css,/**/*.js,/**/*.html,/**/*.map,/**/*.svg,/**/*.png,/**/*.ico,/console-fe/public/**,/v1/auth/**,/v1/console/health/**,/actuator/**,/v1/console/server/**}
# metrics for elastic search
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.metrics.export.elastic.enabled=false
management.metrics.export.influx.enabled=false
nacos.naming.distro.taskDispatchThreadCount=10
nacos.naming.distro.taskDispatchPeriod=200
nacos.naming.distro.batchSyncKeyCount=1000
nacos.naming.distro.initDataRatio=0.9
nacos.naming.distro.syncRetryDelay=5000
nacos.naming.data.warmup=true
nacos.console.ui.enabled=true
nacos.core.param.check.enabled=true
新增配置。
验证网页： http://localhost:9090/
Grafana
在监控可视化方面，Grafana 还是更胜一筹。下面以 NACOS 为例，看看如何基于 Prometheus 的监控数据来做监控和报警。配置方面很简单，只需要将 Grafana 加入到 docker-compose.yml 即可。启动后，主要是在 UI 页面进行操作。
- 添加 Prometheus 类型的 Data Source。
- 添加监控面板，将 模板 导入即可。
操作细节见 Nacos 监控手册。
提醒：常用软件的 Grafana 监控面板不需要自己配置，可以在 Grafana dashboards 页面搜索，选择合适的面板，下载 JSON 导入即可。
在 Micrometer - Spring Boot 3 DataBase Sample 中看到，可以将配置文件直接挂载到 Grafana 中，这样应该就无需配置。但是，尝试后，数据不通，后续还要再研究一下怎么优化。
验证网页： http://localhost:3000/ ， 账户密码： admin/admin
业务应用接入
将业务应用接入到 Prometheus，就需要业务应用将相关监控数据暴露出来。Spring Boot 已经有相关 Starter，可以直接使用。步骤如下：
1、添加相关依赖
<!-- spring-boot-actuator依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <!-- prometheus依赖 --> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> </dependency>
2、添加相关配置，暴露监测数据端口。配置完成后，启动应用即可在 http://localhost:8081/actuator/prometheus 中看到相关监控数据。
# application.properties 添加以下配置用于暴露指标
spring.application.name=diguage-order
management.server.port=8081
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.metrics.tags.application=${spring.application.name}
3、在 ./docker/config/prometheus/prometheus.yml 中配置拉取任务：
- job_name: 'diguage-order' metrics_path: '/actuator/prometheus' static_configs: - targets: [ 'diguage-order:8848' ]
这里的域名与 docker-compose.yml 中配置的名称相对应。
4、将应用打包，接入到 docker-compose.yml 中，即可一起启动接入到系统中。
Elasticsearch
由于 Elasticsearch 8+ 的版本修改了安全策略，不允许 Kibana 使用超级管理员 elastic 连接 Elasticsearch，这里选用 7.x 版本做演示。
提醒，在设置 Elasticsearch 的超级管理员 elastic 的账户密码时，如果密码是全部的阿拉伯数字，那么需要用双引号或者单引号括起来。
在测试中，还遇到一个磁盘过载导致的只读问题。解决方式如下：
1、curl -X GET "localhost:9200/_cat/allocation?v&pretty" 查看磁盘使用情况
2、解除只读状态
$ curl -X PUT "localhost:9200/test/_settings" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"index.blocks.read_only_allow_delete": null
}'
3、调整磁盘使用阈值
$ curl -X PUT "localhost:9200/_cluster/settings" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"persistent": {
"cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage": "97%",
"cluster.routing.allocation.disk.watermark.high": "90%",
"cluster.routing.allocation.disk.watermark.low": "85%",
"cluster.info.update.interval": "1m"
}
}'
- 当磁盘使用超过这个百分比时，索引会被设置为只读。
- 当磁盘使用超过这个百分比时，Elasticsearch 会尝试将分片迁移到磁盘使用较少的节点。
- 当磁盘使用超过这个百分比时，会触发分片的重新分配。
- 更新磁盘使用信息的间隔时间。
Kibana
配置好 Elasticsearch 的网址、账户、密码就可以启动访问了。
Fluentd
安装 Fluentd，通过 Fluentd 把 NACOS 和业务应用的日志传输到 Elasticsearch。目前先把 NACOS 的日志接入到 Elasticsearch。这里需要一个配置文件，用于知名日志的来源及去向：./docker/config/fluentd/fluent.conf
<source> @type monitor_agent port 9880 # HTTP 监控端口，默认为 9880 </source> <source> @type tail path "/var/log/nacos/nacos.log" # NACOS 的日志路径 pos_file "/fluentd/log/nacos.pos" # 记录日志读取进度 tag "nacos.*" <parse> @type "none" # 如果 NACOS 日志是纯文本格式，可以选择 `none` 或其他解析方式 </parse> </source> <match nacos.**> @type elasticsearch host "elasticsearch" # Elasticsearch 的服务名 port 9200 logstash_format true # 格式化为 logstash 格式 logstash_prefix "nacos" # 索引前缀 include_tag_key true flush_interval 5s <buffer> flush_interval 5s </buffer> </match>
接入成功后，curl http://localhost:9200/nacos*/_search?pretty 验证 NACOS 日志接入到 Elasticsearch。下面重点介绍一下遇到的几个问题：
插件缺失导致的启动失败
由于需求将日志输送到 Elasticsearch，这就需要 fluent-plugin-elasticsearch 插件。容器中，默认是没有安装的，启动时就会导致失败。
两种解决办法：
- 基于官方镜像，在里面装上插件，再打包一个新镜像。
- 在 docker-compose.yml 中通过 command 指令，运行 Fluentd 时安装 fluent-plugin-elasticsearch 插件。
为了简单起见，直接选择第二种方案。安装命令是： command: ["sh", "-c", "gem install fluent-plugin-elasticsearch --no-document && fluentd -c /fluentd/etc/fluent.conf"]。
由于权限导致的安装失败
配置上述命令后，启动就遇到了该错误： ERROR: While executing gem … (Gem::FilePermissionError) You don’t have write permissions for the /usr/lib/ruby/gems/3.2.0 directory.。
这是由于默认以 fluent 运行的，该用户对 /usr/lib/ruby/gems/3.2.0 没有写权限。所以，在安装插件时，就会报错。
解决方案： 通过在 docker-compose.yml 中增加 user: root 配置，使用 root 来运行容器。
健康检查
尝试了三种方案：
- 启用 monitor_agent 插件，监控 9880 端口。失败！
- 使用 nc 检查 Fluentd 监听的 24224 端口。失败！
- 最后通过使用 test: [ "CMD-SHELL", "pgrep fluentd || exit 1" ] 来查看 Fluentd 的进程方式。成功！
链路追踪
站在更高的视角去看，链路追踪其实是可观测性的一部分。日志、追踪、度量，三者是相辅相成的。
在 OpenTelemetry 出现之前，日志、追踪、度量是分离的，三者各各自为战。而 OpenTelemetry 的出现，则是试图将三者统一。目前 OpenTelemetry 是云原生架构中，最炙手可热的分布式链路追踪解决方案，它提供了一套相关标准，各个厂商可以在这套标准之上进行各种各样的组件开发，大家可以根据自己的需要，选择不同的组件，进行可插拔式的安装。
OpenTelemetry
OpenTelemetry 并不需要在 Docker 中启动或者配置什么。在目前的架构中，Jaeger 是作为 OpenTelemetry 的一个实现来出现的。 OpenTelemetry 需要做的就是下载一个 Java Agent，执行 docker/config/opentelemetry/download-opentelemetry-agent.sh 脚本即可下载最新版的 Java Agent。在业务应用启动时，增加如下 JVM 参数：
-javaagent:/path/to/opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.service.name=<业务系统名称> -Dotel.traces.exporter=otlp -Dotel.exporter.otlp.endpoint="http://localhost:4318" -Dotel.exporter.otlp.protocol=http/protobuf -Dotel.logs.exporter=console -Dotel.metrics.exporter=prometheus -Dotel.exporter.prometheus.port=8079 -Dotel.metric.export.interval=1000
- 选择 otlp exporter
- otlp exporter 的网址
- 传输协议。这个必须和 otel.exporter.otlp.endpoint 配置项及 Jaeger 暴露的端口相对应，否则传输失败。
- 将日志输出到控制台。
- 将 Metrics 信息导出到 Prometheus
- Metrics 导出的端口。Prometheus 会从端口号拉去，路径是 /metrics。
- Metrics 统计间隔。
应用启动后，可以在 Prometheus 的配置文件 docker/config/prometheus/prometheus.yml 中增加相关配置：
# 业务系统：商城 - job_name: 'mall-system' metrics_path: '/metrics' static_configs: - targets: ['host.docker.internal:8099']
这样就会 Prometheus 定期去拉取业务系统的监控信息，可以在 http://localhost:9090/targets 页面看到系统的运行状况。详细配置见： OpenTelemetry Configure the SDK。
Jaeger
最新版的 Jaeger 都被集成到了 jaegertracing/all-in-one 这个一个镜像中。简化了很多配置。将官方文档中，启动 Docker 的参数改成 Docker Compose 配置即可。初次使用 Jaeger，肯定会惊讶于它居然需要这么多端口号，具体端口号的解释见： Jaeger Getting Started。
尾部采样
尾部采样是通过考虑 Trace 内的全部或大部分 Span 来决定对 Trace 进行采样。尾部采样允许您根据从 Trace 的不同部分使用的特定条件对 Trace 进行采样，而头部采样则不具有此选项。
利用 OpenTelemetry Collector 来实现尾部采样。私以为尾部采样最大的优势是可以根据“问题”进行采样，比如耗时比较高的采样，再比如链路中出现错误，进行采样。OpenTelemetry Collector 的配置：docker/config/opentelemetry/otel-collector-config.yaml
# https://opentelemetry.io/docs/collector/configuration/
receivers:
otlp:
protocols:
grpc:
endpoint: 0.0.0.0:4317
http:
endpoint: 0.0.0.0:4318
processors: ${file:/etc/otelcol-contrib/tail_sampling_config.yaml}
exporters:
otlp:
endpoint: jaeger:4317
tls:
insecure: true # 根据实际情况配置 TLS
extensions:
health_check:
pprof:
zpages:
service:
extensions: [ health_check, pprof, zpages ]
pipelines:
traces:
receivers: [ otlp ]
processors: [ tail_sampling, batch ]
exporters: [ otlp ]
这里展示三种采样示例：①超长耗时采样；②错误请求采样；③百分比随机采样：
tail_sampling:
# 在采样决策之前等待的时间。这个时间允许 collector 收集更多的
# 追踪数据，以便基于更完整的信息进行决策。5s 表示等待 5 秒后进行采样决策。
# 确保采样决策基于完整的追踪数据，而不是追踪开始后的即时数据。
decision_wait: 5s
# 决定如何批量处理追踪数据。具体来说，这是一个用于批处理采样决策的追踪数量阈值。
# 100 表示每处理 100 个追踪数据后进行一次采样决策。
# 优化性能，通过批量处理减少资源消耗。
num_traces: 100
# 预期每秒钟接收的新追踪数量。这个参数用于调整采样策略的性能和资源使用。
# 10 表示预期每秒钟有 10 个新追踪到达。
# 帮助处理器优化其内部数据结构和性能，以适应流量模式。
expected_new_traces_per_sec: 10
# 配置用于存储已采样追踪的缓存设置。
decision_cache:
# 缓存中可存储的已采样追踪的最大数量。500 表示缓存最多存储 500 个已采样的追踪。
# 控制缓存的大小，防止内存占用过高。
sampled_cache_size: 500
# 定义一组采样策略，决定哪些追踪应被采样（保留）或丢弃。采样决策按顺序应用，直到一个策略匹配。
policies:
[
# 基于追踪的延迟时间来决定是否采样。延迟阈值（毫秒）。
# 有助于识别和分析性能瓶颈或异常延迟的追踪。
{
name: test-policy-2,
type: latency,
# 如果一个追踪的总延迟时间超过 119 毫秒，则该追踪将被采样。延迟阈值（毫秒）。
latency: { threshold_ms: 119 }
},
# 基于概率进行采样，即以一定的概率采样追踪数据。
# 用于控制采样率，以在保持数据质量的同时减少数据量。
{
name: test-policy-4,
type: probabilistic,
# hash_salt：用于哈希计算的盐值。
# sampling_percentage：采样百分比，20 表示 20% 的追踪将被采样。
probabilistic: {
hash_salt: "39b68c2b07f28452df4e64357e749139",
sampling_percentage: 20
}
},
# 基于追踪的状态码来决定是否采样。
# 用于重点关注有错误或未设置状态码的追踪，以便快速识别和修复问题。
{
name: test-policy-5,
type: status_code,
# status_codes：要匹配的状态码列表。
status_code: { status_codes: [ ERROR ] }
},
]
尾部采样的配置文件在 docker/config/opentelemetry/tail_sampling_config.yaml。，
完整 docker-compose.yml
services:
# mysql -h127.0.0.1 -uroot -p123456
mysql:
container_name: mysql
build:
context: .
dockerfile: ./docker/images/mysql.dockerfile
image: example/mysql:8.4
environment:
- TZ=Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
env_file:
- ./docker/env/mysql.env
volumes:
- ./data/mysql:/var/lib/mysql
ports:
- "3306:3306"
healthcheck:
test: [ "CMD", "mysqladmin" ,"ping", "-h", "localhost" ]
interval: 30s # 每 30 秒检查一次
timeout: 10s # 请求超时时间为 10 秒
retries: 5 # 如果检查失败，最多重试 5 次
start_period: 60s # 等待 60 秒后再开始进行 healthcheck
# Nacos: http://127.0.0.1:8848/nacos/
# http://localhost:8848/nacos/actuator/prometheus
# http://localhost:8848/nacos/actuator/health
nacos:
image: nacos/nacos-server:${NACOS_VERSION:-latest}
container_name: nacos
environment:
- TZ=Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
env_file:
- ./docker/env/nacos.env
volumes:
- ./docker/config/nacos/application.properties:/home/nacos/conf/application.properties
- nacos_log:/home/nacos/logs
ports:
- "8848:8848"
- "9848:9848"
restart: on-failure
healthcheck:
test: [ "CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8848/nacos/actuator/health" ]
interval: 30s # 每 30 秒检查一次
timeout: 10s # 请求超时时间为 10 秒
retries: 5 # 如果检查失败，最多重试 5 次
start_period: 60s # 等待 60 秒后再开始进行 healthcheck
depends_on:
mysql:
condition: service_healthy
# Prometheus: http://localhost:9090/
# http://localhost:9090/-/healthy
prometheus:
image: prom/prometheus:${PROMETHEUS_VERSION:-latest}
container_name: prometheus
environment:
- TZ=Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
command:
- --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
volumes:
- ./docker/config/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:ro
ports:
- 9090:9090
restart: on-failure
healthcheck:
test: [ "CMD", "wget", "--spider", "http://localhost:9090/-/healthy" ]
interval: 30s # 每 30 秒检查一次
timeout: 10s # 请求超时时间为 10 秒
retries: 5 # 如果检查失败，最多重试 5 次
start_period: 60s # 等待 60 秒后再开始进行 healthcheck
depends_on:
- nacos
# Grafana: http://localhost:3000/
# admin/admin
grafana:
container_name: grafana
image: grafana/grafana:${GRAFANA_VERSION:-latest}
environment:
- GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
- TZ=Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
volumes:
- ./data/grafana:/var/lib/grafana # 将主机目录映射到 Grafana 容器内的 /var/lib/grafana
ports:
- 3000:3000
restart: on-failure
healthcheck:
test: [ "CMD", "curl", "-f", "http://localhost:3000/api/health" ]
interval: 30s # 每 30 秒检查一次
timeout: 10s # 请求超时时间为 10 秒
retries: 5 # 如果检查失败，最多重试 5 次
start_period: 60s # 等待 60 秒后再开始进行 healthcheck
depends_on:
- prometheus
# ElasticSearch http://localhost:9200/
# http://localhost:9200/_cluster/health
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:${ELASTICSEARCH_VERSION:-7.17.24}
container_name: elasticsearch
environment:
- discovery.type=single-node
- ELASTIC_PASSWORD='123456' # 设置 elastic 用户的默认密码
- TZ=Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- ./data/elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- "9200:9200"
- "9300:9300"
healthcheck:
test: [ "CMD-SHELL", "curl -fsSL http://localhost:9200/_cluster/health || exit 1" ]
interval: 30s # 每 30 秒检查一次
timeout: 10s # 请求超时时间为 10 秒
retries: 5 # 如果检查失败，最多重试 5 次
start_period: 60s # 等待 60 秒后再开始进行 healthcheck
# Kibana http://localhost:5601
# http://localhost:5601/api/status
kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:${KIBANA_VERSION:-7.17.24}
container_name: kibana
environment:
- ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200
- ELASTICSEARCH_USERNAME=elastic
- ELASTICSEARCH_PASSWORD='123456'
- TZ=Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
ports:
- "5601:5601"
restart: on-failure
healthcheck:
test: [ "CMD", "curl", "-f", "http://localhost:5601/api/status" ]
interval: 30s # 每 30 秒检查一次
timeout: 10s # 请求超时时间为 10 秒
retries: 5 # 如果检查失败，最多重试 5 次
start_period: 60s # 等待 60 秒后再开始进行 healthcheck
depends_on:
- elasticsearch
# Fluentd http://localhost:9880/api/plugins.json 插件的安装情况
fluentd:
image: fluentd:${FLUENTD_VERSION:-latest}
container_name: fluentd
user: root # 使用 root 用户安装插件
ports:
- "24224:24224"
- "9880:9880" # 开启监控端口
volumes:
- ./docker/config/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf # 挂载 Fluentd 配置文件
- ./data/fluentd:/fluentd/log # 持久化 Fluentd 数据目录
- nacos_log:/var/log/nacos # 挂载 NACOS 日志目录
environment:
FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST: elasticsearch
FLUENT_ELASTICSEARCH_PORT: 9200
TZ: Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
# command: ["sh", "-c", "gem install fluent-plugin-elasticsearch --no-document && fluentd -c /fluentd/etc/fluent.conf"]
command: [ "sh", "-c", "gem install fluent-plugin-elasticsearch --no-document && chown -R fluent /usr/lib/ruby/gems && fluentd -c /fluentd/etc/fluent.conf" ]
healthcheck:
test: [ "CMD-SHELL", "pgrep fluentd || exit 1" ]
interval: 30s # 每 30 秒检查一次
timeout: 10s # 请求超时时间为 10 秒
retries: 5 # 如果检查失败，最多重试 5 次
start_period: 60s # 等待 60 秒后再开始进行 healthcheck
depends_on:
- elasticsearch
# Jaeger: http://localhost:16686
jaeger:
image: jaegertracing/all-in-one:${JAEGER_VERSION:-latest}
container_name: jaeger
environment:
- TZ=Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
ports:
- "16686:16686" # Jaeger UI
- "14268:14268" # Jaeger Collector HTTP, accept jaeger.thrift directly from clients
- "14250:14250" # Jaeger Collector gRPC, accept model.proto
- "14317:4317" # accept OpenTelemetry Protocol (OTLP) over gRPC
- "14318:4318" # accept OpenTelemetry Protocol (OTLP) over HTTP
- "9411:9411" # Zipkin compatible endpoint (optional)
- "6831:6831/udp" # accept jaeger.thrift over Thrift-compact protocol (used by most SDKs)
- "6832:6832/udp" # accept jaeger.thrift over Thrift-binary protocol (used by Node.js SDK)
- "5775:5775/udp" # (deprecated) accept zipkin.thrift over compact Thrift protocol (used by legacy clients only)
- "5778:5778" # serve configs (sampling, etc.)
# https://www.jaegertracing.io/docs/1.62/getting-started/ 各端口用途
healthcheck:
test: [ "CMD", "wget", "--spider", "http://localhost:16686/" ]
interval: 30s # 每 30 秒检查一次
timeout: 10s # 请求超时时间为 10 秒
retries: 5 # 如果检查失败，最多重试 5 次
start_period: 60s # 等待 60 秒后再开始进行 healthcheck
otel-collector:
image: otel/opentelemetry-collector-contrib:${OPEN_TELEMETRY_COLLECTOR_VERSION:-latest}
container_name: otel-collector
environment:
- TZ=Asia/Shanghai # 设置时区为上海时间
volumes:
- ./docker/config/opentelemetry/otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml
- ./docker/config/opentelemetry/tail_sampling_config.yaml:/etc/otelcol-contrib/tail_sampling_config.yaml
ports:
- 1888:1888 # pprof extension
- 8888:8888 # Prometheus metrics exposed by the Collector
- 8889:8889 # Prometheus exporter metrics
- 13133:13133 # health_check extension
- 4317:4317 # OTLP gRPC receiver
- 4318:4318 # OTLP http receiver
- 55679:55679 # zpages extension
depends_on:
- jaeger
volumes:
nacos_log: