本文假设读者已经了解 Jenkins 基本概念及插件安装,Zabbix 基础概念。基于 Zabbix 3.4,Jenkins 2.8 做实验
笔者最近的工作涉及到使用 Zabbix 监控 Jenkins。在谷歌上搜索到的文章非常少,能操作的就更少了。所以决定写一篇文章介绍如何使用 Zabbix 监控 Jenkins。
下图为整体架构图:
整体并不复杂,大体步骤如下:
为方便读者实验,笔者将自己做实验的代码上传到了 GitHub,链接在文章末尾。使用的是 Docker Compose 技术(方便一次性启动所有的系统)。
接下来,我们详细介绍 Metrics插件及如何实现 Zabbix 监控 Jenkins。
安装 Metrics 插件,在系统配置中,会多出“Metrics”的配置,如下图:
配置项不复杂。我们需要点击“Generate…”生成一个 Access Key(生成后,记得要保存)。这个 Key 用于身份校验,后面我们会用到。
保存后,我们在浏览器中输入URL: http://localhost:8080/metrics/<刚生成的 Access Key>
验证 Jenkins 是否已经暴露 metrics。如果看到如下图,就说明可以进行下一步了。
Metrics 插件是基于 dropwizard/metrics 实现。它通过4个接口暴露指标数据:/metrics,/ping,/threads,/healthcheck。
点击上图中的 metric
链接( http://localhost:8080/metrics/<Access Key>/metrics
),它暴露了以下指标数据:
{ version: "3.0.0", gauges: {...}, counters: {...}, histograms: {...}, meters: {...}, timers: {...} }
从数据结构中可以看出它将指标分成 5 种数据类型:
由于指标非常之多,我们就不分别介绍了。具体有哪些指标,读者朋友可以从代码仓库中的 metrics.json 文件了解。
pong
代表 Jenkins 存活,如下图: /healthcheck:返回以下指标:
{ disk-space: { healthy: true }, plugins: { healthy: true, message: "No failed plugins" }, temporary-space: { healthy: true }, thread-deadlock: { healthy: true } }
Zabbix server 通过与 Zabbix agent 进行通信实现数据的采集。而 Zabbix agent 又分为被动和主动两种模式。我们使用的是被动模式,也就是Zabbix server 向 agent 索要数据。
所以,我们需要在 Zabbix agent 所在机器放一个获取 Jenkins 指标数据的脚本。再配置 Zabbix server 定时从该 agent 获取数据,最后配置触发器(trigger)实现告警。
接下来的关于 Zabbix 的配置,基于我的 jenkins-zabbix 实验环境,读者朋友需要根据自己的实际情况变更。
首先,我们需要告诉 Zabbix server 要与哪些 Zabbix agent 通信。所以,第一步是创建主机,如下图: 第二步,在主机列表中点击“Iterms”进行该主机的监控项设置: 第三步,进入创建监控项页面: 第四步,创建监控项:
这里需要解释其中几个选项为什么要那样填:
jenkins.metrics
是需要执行的真正的 Key 名称。而 []
内是传给该 Key 对应的命令的参数。对于初学者,Zabbix 这部分概念非常不好理解。也许这样会更好理解:在使用用户自定义参数来实现监控的情况下,Zabbix server 会将这个 Key 发送给 agent,然后 agent 根据这个 Key 执行指定的 逻辑 以获取指标数据。这个 逻辑 通常是一段脚本(shell命令或Python脚本等)。而脚本也是可以传参的, []
中的值就是传给脚本的参数。具体更多细节,下文会继续介绍。 到此,Zabbix server 端已经配置完成。
当 Zabbix agent 接收到 server 端的请求,如 jenkins.metrics[gauges.jenkins.node.count.value.value]
。Zabbix agent 会读取自己的配置(agent 启动时会配置),配置内容如下:
## Zabbix Agent Configuration File for Jenkins Master UserParameter=jenkins.metrics[*], python /usr/lib/zabbix/externalscripts/jenkins.metrics.py $1
根据 Key 名称(jenkins.metrics)找到相应的命令,即: python /usr/lib/zabbix/externalscripts/jenkins.metrics.py $1
。并执行它,同时将参数 gauges.jenkins.node.count.value.value
传入到脚本 jenkins.metrics.py 中。jenkins.metrics.py 需要我们在 Jenkins agent 启动前放到 /usr/lib/zabbix/externalscripts/ 目录下。
jenkins.metrics.py 的源码在 jenkins-zabbix 实验环境中可以找到,篇幅有限,这里就简单介绍一下其中的逻辑。
jenkins.metrics.py 所做的事情,无非就是从 Jenkins master 的 metrics api 获取指标数据。但是由于 api 返回的是 JSON 结构,并不是 Zabbix server 所需要的格式。所以,jenkins.metrics.py 还做了一件事情,就是将 JSON 数据进行扁平化,比如原来的数据为: {"gauges":{"jenkins.node.count.value": { "value": 1 }}}
扁平化后变成: gauges.jenkins.node.count.value.value=1
。
如果 jenkins.metrics.py 脚本没有接收参数的执行,它将一次性返回所有的指标如:
...... histograms.vm.memory.pools.Metaspace.used.window.15m.stddev=0.0 histograms.vm.file.descriptor.ratio.x100.window.5m.p75=0.0 histograms.vm.memory.pools.PS-Old-Gen.used.window.5m.count=4165 gauges.vm.runnable.count.value=10 timers.jenkins.task.waiting.duration.mean=0.0 histograms.vm.memory.non-heap.committed.history.p99=123797504.0 gauges.vm.memory.pools.PS-Eden-Space.used.value=19010928 gauges.jenkins.node.count.value.value=1 histograms.vm.memory.pools.Code-Cache.used.window.15m.mean=44375961.6 ......
但是,如果接收到具体参数,如 gauges.jenkins.node.count.value.value
,脚本只返回该参数的值。本例中,它将只返回 1
。
jenkins.metrics.py 脚本之所以对 JSON 数据进行扁平化,是因为 Zabbix server 一次只拿一个指标的值(这点需要向熟悉 Zabbix 的人求证,笔者从文档中没有找到明确的说明)。
注意:在 2.1 节中,如果 Key 值设置为:jenkins.metrics,Zabbix server 不会拿 jenkins.metrics.py 返回的所有的指标值自动创建对应的监控项。所以,Key 值必须设置为类似于 jenkins.metrics[gauges.jenkins.node.count.value.value] 这样的值。
在经过 2.2 节的配置后,如果 Zabbix server 采集到数据,可通过_Monitoring -> Latest data -> Graph_菜单(如下图),看到图形化的报表:
图形化的报表:
有了指标数据就可以根据它进行告警了。告警在 Zabbix 中称为触发器(trigger)。如下图,我们创建了一个当 Jenkins node 小于 2 时,就触发告警的触发器:
至于最终触发器的后续行为是发邮件,还是发短信,属于细节部分,读者朋友可根据自己的情况进行设置。
在理解了 Zabbix server 与 agent 之间的通信原理的前提下,使用 Zabbix 监控 Jenkins 是不难的。笔者认为难点在于自动化整个过程。上文中,我们创建主机和添加监控项的过程,是手工操作的。虽然 Zabbix 能通过自动发现主机,自动关联模板来自动化上述过程,但是创建”自动化发现主机“和”自动关联动作“依然是手工操作。这不符合”自动化一切“的”追求“。
最后,如果读者朋友不是历史包袱原因而选择 Zabbix,笔者在这里推荐 Prometheus,一款《Google 运维解密》推荐的开源监控系统。