Grafana

grafana是一个非常酷的数据可视化平台，常常应用于显示监控数据。

配置数据源（Data Sources）

本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势，也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB、Zabbix、Prometheus、Druid、influxDb、MySQL、graphite等。

Supported data sources

The following data sources are officially supported:

添加 Prometheus 作为数据源

这里将添加Prometheus作为默认的数据源，如下图所示，指定数据源类型为Prometheus并且设置Prometheus的访问地址即可，在配置正确的情况下点击“Save & Test”按钮，会提示连接成功的信息。

Troubleshooting

9090: connect: connection refused

如果出现这个错误，有可能是因为将Grafana安装在Docker Container中，而在这个Container中无法访问Prometheus。

Debug看看

$ curl http://localhost:9090/api/v1/query
{"status":"error","errorType":"bad_data","error":"invalid parameter \"query\": 1:1: parse error: no expression found in input"}%a

仪表盘（Dashboard）

通过数据源定义好可视化的数据来源之后，对于用户而言最重要的事情就是实现数据的可视化。在Grafana中，我们通过Dashboard来组织和管理我们的数据可视化图表：

如上所示，在一个Dashboard中一个最基本的可视化单元为一个Panel（面板），Panel通过如趋势图，热力图的形式展示可视化数据。并且在Dashboard中每一个Panel是一个完全独立的部分，通过Panel的**Query Editor（查询编辑器）**我们可以为每一个Panel自己查询的数据源以及数据查询方式，例如，如果以Prometheus作为数据源，那在Query Editor中，我们实际上使用的是PromQL，而Panel则会负责从特定的Prometheus中查询出相应的数据，并且将其可视化。由于每个Panel是完全独立的，因此在一个Dashboard中，往往可能会包含来自多个Data Source的数据。

Grafana通过插件的形式提供了多种Panel的实现，常用的如：Graph Panel，Heatmap Panel，SingleStat Panel以及Table Panel等。用户还可通过插件安装更多类型的Panel面板。

除了Panel以外，在Dashboard页面中，我们还可以定义一个Row（行），来组织和管理一组相关的Panel。

除了Panel, Row这些对象以外，Grafana还允许用户为Dashboard定义Templating variables（模板参数），从而实现可以与用户动态交互的Dashboard页面。同时Grafana通过JSON数据结构管理了整个Dasboard的定义，因此这些Dashboard也是非常方便进行共享的。

认识面板（Panel）

Panel是Grafana中最基本的可视化单元。每一种类型的面板都提供了相应的查询编辑器(Query Editor)，让用户可以从不同的数据源（如Prometheus）中查询出相应的监控数据，并且以可视化的方式展现。

Grafana中所有的面板均以插件的形式进行使用，当前内置了5种类型的面板，分别是：Graph，Singlestat，Heatmap, Dashlist，Table以及Text。

其中像Graph这样的面板允许用户可视化任意多个监控指标以及多条时间序列。而Siglestat则必须要求查询结果为单个样本。Dashlist和Text相对比较特殊，它们与特定的数据源无关。

通过Grafana UI用户可以在一个Dashboard下添加Panel，点击Dashboard右上角的“Add Panel”按钮，如下所示，将会显示当前系统中所有可使用的Panel类型：

对于使用Prometheus作为数据源的用户，最主要的需要了解的就是Metrics设置的使用。在Metric选项中可以定义了Grafana从哪些数据源中查询样本数据。Data Source中指定当前查询的数据源，Grafana会加载当前组织中添加的所有数据源。其中还会包含两个特殊的数据源：Mixed和Grafana。 Mixed用于需要从多个数据源中查询和渲染数据的场景，Grafana则用于需要查询Grafana自身状态时使用。

当选中数据源时，Panel会根据当前数据源类型加载不同的Query Editor界面。这里我们主要介绍Prometheus Query Editor，如下所示，当选中的数据源类型为Prometheus时，会显示如下界面：

Grafana提供了对PromQL的完整支持，在Query Editor中，可以添加任意个Query，并且使用PromQL表达式从Prometheus中查询相应的样本数据。

avg (irate(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[2m])) without (cpu)

每个PromQL表达式都可能返回多条时间序列。Legend format用于控制如何格式化每条时间序列的图例信息。Grafana支持通过模板的方式，根据时间序列的标签动态生成图例名称，例如：使用表示使用当前时间序列中的instance标签的值作为图例名称：

{{instance}}-{{mode}}

当查询到的样本数据量非常大时可以导致Grafana渲染图标时出现一些性能问题，通过Min Step可以控制Prometheus查询数据时的最小步长（Step），从而减少从Prometheus返回的数据量。

Resolution选项，则可以控制Grafana自身渲染的数据量。例如，如果Resolution的值为1/10，Grafana会将Prometeus返回的10个样本数据合并成一个点。因此Resolution越小可视化的精确性越高，反之，可视化的精度越低。

Format as选项定义如何格式化Prometheus返回的样本数据。这里提供了3个选项：Table,Time Series和Heatmap，分别用于Tabel面板，Graph面板和Heatmap面板的数据可视化。

除此以外，Query Editor还提供了调试相关的功能，点击Query Inspector可以展开相关的调试面板：

Graph面板

// TODO

https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-ii-prometheus-jin-jie/grafana/grafana-panels/use_graph_panel

使用其他Dashboard

作为开源软件，Grafana社区鼓励用户分享Dashboard通过https://grafana.com/dashboards网站，可以找到大量可直接使用的Dashboard。

比如，当本机已经启动 Node Exporter后，直接导入这两个 dashboard即可直接查看本机数据：

https://grafana.com/docs/grafana/latest/reference/export_import/

【Grafana】配置