CPU 硬件监控
CPU、内存和网络指标由 Prometheus node_exporter 提供。每个需要监控的节点都要运行一个 node_exporter。
第 1~3 节在需要监控的节点上执行;第 4 节在运行 RL-Insight Server 的机器上执行。
1. 检查现有 CPU 服务
先检查是为了复用机器上已有的 node_exporter,避免重复安装和端口冲突:
command -v node_exporter || command -v prometheus-node-exporter
pgrep -af 'node_exporter|prometheus-node-exporter'
curl --noproxy '*' -fsS http://<NODE_IP>:9100/metrics | head
按检查结果继续:
/metrics能正常返回:Exporter 已可用,跳过安装和启动,直接到第 4 节“在 RL-Insight Server 机器注册 CPU 监控端口”。找到二进制,但
/metrics无法访问:跳过安装,到第 3 节“启动并验证 node_exporter”。先确认实际端口没有被其他进程占用。没有找到二进制:继续执行第 2 节。
默认端口是 9100,已有服务也可能使用其他端口,以实际 /metrics 地址为准。
2. 安装 node_exporter
以下脚本安装 Prometheus 官方 node_exporter 1.12.0。下载和解压使用当前用户,只有写入 /usr/local/bin 时使用 sudo:
(
set -euo pipefail
VERSION=1.12.0
case "$(uname -m)" in
aarch64|arm64) ARCH=arm64 ;;
x86_64|amd64) ARCH=amd64 ;;
*) echo "Unsupported architecture: $(uname -m)"; exit 1 ;;
esac
ARCHIVE="node_exporter-${VERSION}.linux-${ARCH}.tar.gz"
BASE_URL="https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v${VERSION}"
curl -fLO "${BASE_URL}/${ARCHIVE}"
tar -xzf "${ARCHIVE}"
sudo install -m 0755 \
"node_exporter-${VERSION}.linux-${ARCH}/node_exporter" \
/usr/local/bin/node_exporter
)
直接运行二进制不需要创建 node_exporter 用户,也不需要 systemd service 文件。
3. 启动并验证 node_exporter
直接启动二进制:
nohup /usr/local/bin/node_exporter \
--web.listen-address=:9100 &
:9100 表示监听所有本地网络接口的 9100 端口。nohup 让进程在后台运行;进程退出后采集会停止。生产环境建议交给 Docker、Supervisor 或其他进程管理器。
<NODE_IP> 是当前被监控节点的本机 IP。在该节点验证:
curl --noproxy '*' -fsS http://<NODE_IP>:9100/metrics | head
请通过防火墙限制为仅允许 RL-Insight Server 访问。需要更换端口时,修改 --web.listen-address=:<PORT>,注册时填写相同端口。
4. 在 RL-Insight Server 机器注册 CPU 监控端口
以下操作都在运行 RL-Insight Server 的机器上执行。创建 cpu_targets.yaml:
jobs:
- job_name: node-exporter
targets:
- target: "<NODE_01_IP>:9100"
labels:
node: node-01
- target: "<NODE_02_IP>:9100"
labels:
node: node-02
确认当前机器的 RL-Insight Server 已启动;服务已经运行时无需重复启动:
rl-insight server start --detach
rl-insight server targets add cpu_targets.yaml
targets add 只注册 target 并 reload Prometheus,不管理 node_exporter 的生命周期。注册成功后,在 RL-Insight Grafana 看板中查看 CPU、实际内存用量和网络收发带宽。
