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Ubuntu2 监控栈部署笔记 (Telegraf + InfluxDB + Grafana)

部署时间：2026-03-28 目的：收集服务器性能指标并通过 Grafana 可视化历史数据

一、架构概述

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Ubuntu2                             │
│                                                          │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐ │
│  │   Telegraf  │───►│   InfluxDB  │───►│   Grafana   │ │
│  │   (采集器)   │    │  (时序数据库) │    │   (可视化)  │ │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘ │
│         │                                     │          │
│         ▼                                     ▼          │
│  系统指标：CPU、内存、                             http://192.168.3.45:3000
│  磁盘、网络、负载等
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

二、部署环境

项目 信息
服务器 Ubuntu2 (192.168.3.45)
Docker 已安装
部署目录 ~/docker/monitor-stack/
访问地址 Grafana: http://192.168.3.45:3000

三、为什么不使用 Glances 原生 Export

尝试过的方案

  1. Glances + InfluxDB2 Export

    • 问题：Glances latest-full 镜像有兼容性问题
    • 错误：influxdb2_host 参数不被识别
    • 原因：Glances Docker 镜像的 export 模块加载问题

  2. 结论

    • Glances 官方 Docker 镜像与 InfluxDB2 export 存在兼容性问题
    • 改用 Telegraf 作为替代方案，更加稳定可靠

四、最终方案：Telegraf + InfluxDB + Grafana

4.1 目录结构

~/docker/monitor-stack/
├── docker-compose.yml      # 容器编排配置
├── telegraf.conf          # Telegraf 采集配置
├── glances.conf           # Glances 配置（保留，未使用）
└── grafana/
    ├── provisioning/
    │   ├── datasources/
    │   │   └── influxdb.yml    # Grafana 数据源
    │   └── dashboards/
    │       └── dashboards.yml     # Dashboard provisioning
    └── dashboards/
        └── telegraf-system.json  # 自定义 Dashboard

4.2 docker-compose.yml

version: '3'

services:
  # InfluxDB 时序数据库
  influxdb:
    image: influxdb:2.7-alpine
    container_name: influxdb
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8086:8086"
    environment:
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE=setup
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME=admin
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD=admin123
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG=home-lab
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET=server-metrics
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ADMIN_TOKEN=my-super-secret-admin-token
    volumes:
      - influxdb-data:/var/lib/influxdb2
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:8086/health || exit 1"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
    networks:
      - monitor-network

  # Telegraf 采集器
  telegraf:
    image: telegraf:1.31-alpine
    container_name: telegraf
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      influxdb:
        condition: service_started
    environment:
      - HOST_PROC=/host/proc
      - HOST_SYS=/host/sys
      - HOST_ETC=/host/etc
    volumes:
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /etc:/host/etc:ro
      - ./telegraf.conf:/etc/telegraf/telegraf.conf:ro
    networks:
      - monitor-network
    command: telegraf --config /etc/telegraf/telegraf.conf

  # Grafana 可视化仪表板
  grafana:
    image: grafana/grafana:11.3.0-ubuntu
    container_name: grafana
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning:ro
      - ./grafana/dashboards:/var/lib/grafana/dashboards
    depends_on:
      - influxdb
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:3000/api/health || exit 1"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3
    networks:
      - monitor-network

volumes:
  influxdb-data:
    driver: local
  grafana-data:
    driver: local

networks:
  monitor-network:
    name: monitor-network
    driver: bridge

4.3 telegraf.conf

# Telegraf 采集配置

[agent]
  interval = "10s"
  round_interval = true
  metric_batch_size = 1000
  metric_buffer_limit = 10000
  flush_interval = "10s"
  debug = false
  quiet = false

# CPU 指标
[[inputs.cpu]]
  percpu = true
  totalcpu = true

# 内存指标
[[inputs.mem]]

# 磁盘使用
[[inputs.disk]]

# 磁盘 I/O
[[inputs.diskio]]

# 系统指标
[[inputs.system]]

# 网络接口
[[inputs.net]]

# 输出到 InfluxDB v2
[[outputs.influxdb_v2]]
  urls = ["http://influxdb:8086"]
  token = "my-super-secret-admin-token"
  organization = "home-lab"
  bucket = "server-metrics"

4.4 Grafana 数据源配置 (grafana/provisioning/datasources/influxdb.yml)

apiVersion: 1

datasources:
  - name: InfluxDB
    type: influxdb
    access: proxy
    url: http://influxdb:8086
    jsonData:
      version: Flux
      organization: home-lab
      defaultBucket: server-metrics
      tlsSkipVerify: true
    secureJsonData:
      token: my-super-secret-admin-token
    isDefault: true
    editable: false

4.5 Dashboard Provisioning (grafana/provisioning/dashboards/dashboards.yml)

apiVersion: 1

providers:
  - name: 'Server Metrics'
    orgId: 1
    folder: 'Server Metrics'
    folderUid: ''
    type: file
    disableDeletion: false
    updateIntervalSeconds: 30
    allowUiUpdates: true
    options:
      path: /var/lib/grafana/dashboards

五、部署命令

5.1 启动监控栈

cd ~/docker/monitor-stack
docker compose up -d

5.2 检查服务状态

docker compose ps

5.3 查看日志

# 查看所有服务日志
docker compose logs

# 查看特定服务日志
docker compose logs telegraf
docker compose logs influxdb
docker compose logs grafana

5.4 重启服务

docker compose restart <服务名>

5.5 停止服务

docker compose down

六、访问信息

服务 地址 用户名 密码
Grafana http://192.168.3.45:3000 admin admin123
InfluxDB http://192.168.3.45:8086 admin admin123

七、Dashboard 介绍

7.1 Ubuntu2 系统监控

包含以下 Panel：

Panel 类型 说明
CPU 使用率 Gauge 实时 CPU 使用百分比
内存使用率 Gauge 实时内存使用百分比
CPU 历史趋势 Line Chart 过去 1 小时 CPU 趋势
内存历史趋势 Line Chart 过去 1 小时内存趋势
网络流量 Line Chart 网卡接收/发送速率
系统负载 (1分钟) Line Chart 1分钟平均负载
磁盘 Inodes Bar Gauge Inodes 使用百分比
系统负载趋势 Line Chart 1/5/15分钟负载对比

7.2 数据刷新

  • Telegraf 采集间隔：10 秒
  • Grafana 刷新间隔：10 秒
  • 数据保留：InfluxDB 默认永久（建议后续设置保留策略）

八、InfluxDB 信息

项目 值
组织 home-lab
Bucket server-metrics
Token my-super-secret-admin-token

8.1 查询数据

使用 Flux 查询语言：

# 查询 CPU 使用率
curl -s -H "Authorization: Token my-super-secret-admin-token" \
  -H "Content-Type: application/vnd.flux" \
  "http://localhost:8086/api/v2/query?org=home-lab" \
  -d 'from(bucket:"server-metrics") |> range(start:-1h) |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")'

8.2 已采集的 Measurements

  • cpu - CPU 指标
  • mem - 内存指标
  • disk - 磁盘使用
  • diskio - 磁盘 I/O
  • net - 网络接口
  • system - 系统负载

九、扩展到其他服务器

9.1 Mac Mini

# 安装 Telegraf
brew install telegraf

# 创建 telegraf.conf（参考 Ubuntu2 配置）
# 修改 output.influxdb_v2.urls 为 http://192.168.3.45:8086

# 启动 Telegraf
telegraf --config telegraf.conf

9.2 Ubuntu1

# 安装 Telegraf
sudo apt update
sudo apt install telegraf

# 修改 /etc/telegraf/telegraf.conf
# 修改 output.influxdb_v2.urls 为 http://192.168.3.45:8086

# 启动 Telegraf
sudo systemctl enable telegraf
sudo systemctl start telegraf

9.3 多主机数据区分

在 telegraf.conf 中添加 host tag：

[agent]
  interval = "10s"
  hostname = "macmini"  # 添加这行区分主机

十、故障排除

10.1 Telegraf 无法连接 InfluxDB

检查：

  1. Docker 网络是否正确配置
  2. InfluxDB 是否正常运行：docker compose ps
  3. 查看 Telegraf 日志：docker compose logs telegraf

10.2 Grafana 显示 "No Data"

检查：

  1. 数据源是否正确配置
  2. Telegraf 是否正在采集数据
  3. InfluxDB 是否有数据：curl 查询验证

10.3 容器无法启动

# 查看详细错误
docker compose up

# 重建容器
docker compose down
docker compose up -d --force-recreate

十一、后续优化建议

  1. 设置数据保留策略

    • 建议保留 30 天数据，避免磁盘空间耗尽

  2. 添加告警规则

    • CPU > 90% 持续 5 分钟
    • 内存 > 85% 持续 5 分钟

  3. 扩展 Dashboard

    • 按需添加更多 Panel
    • 添加 Docker 容器监控

  4. 定时备份

    • 备份 InfluxDB 数据
    • 备份 Grafana Dashboard JSON

十二、相关文件路径

  • 部署目录：/home/shenwei/docker/monitor-stack/
  • Grafana 数据卷：grafana-data
  • InfluxDB 数据卷：influxdb-data
  • 配置文件：telegraf.conf

最后更新：2026-03-28

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