一官方网址

1夜莺github网址：https://github.com/ccfos/nightingale


2这Flashcat官网：https://flashcat.cloud/


相关包下载可以在github的Releases里面下载也可以在Flashcat官网下载

夜莺的定位:定位类似于grafana。grafana更擅长看图，夜莺更擅长告警规则的管理（主打的多个团队权限的管理，项目的协同等等）

二夜莺V6架构

（一）中心汇聚式部署方案

  1. Mysql：所有配置信息以及告警事件都存在mysql中，也可以用PG数据库
    (prometheus的告警事件存在内存里面，重启之后可能历史告警没有了)，
  2. Redis：V6版本主要存验证信息（jwt token）一些机器的元信息（对象列表里面的那些信息）


3. 时序库：时序库除了 Prometheus，还可以使用 VictoriaMetrics、M3DB 等
4. LB：前面建议有个LB，一般是nginx做七层代理就可以，n9e是http的
5. n9e：v5版本是webapi和server两个模块,v6是合成一个，多个n9e搭多个实例就可以组成一个集群，分担告警处理，查询的压力。
n9e在通过promql查数据把请求proxy給时序库或者在配置大盘或告警写到mysql的逻辑中n9e是无状态的。不过n9e作为告警引擎的时候是有状态的,不过他会自动处理这个状态，比如lb后端有三个n9e，他们每个人处理100条告警规则的逻辑，当一个n9e挂掉了，它处理的100条告警规则运算逻辑会分配给另外两台（所以是可以直接扩容的）。
6. 数据流：categraf采集监控数据以及元数据(cpu架构,cpu,内存使用等），上报到LB，LB转发给n9e,n9e会把metadata的信息写到redis，还会从监控数据中提取ident的标签，如果是categraf采集的或者grafana agent采集的，服务器的标识是agent hostname，就会识别成一个机器，然后重命名成ident写到mysql里面target那个表里面去。
7. 接入其他的数据库：直接在页面上配datasource就可以了
8. 瓶颈：目前看瓶颈是在时序库，目前看性能最好的是vm数据库，具体看告警能承担多少量收到机器配置，网络带宽，io，数据查询频率等等。所以最好是做灰度自己测。

（二）边缘下沉式混杂部署方案

  1. 服务端部署同上
  2. 各个机房如果和中心网络链路不好，则把时序库、pushgw、alert下沉部署。categraf只把heartbeat继续发送到中心去，把metrics推到本地的时序数据库，n9e去查这部分数据就去机房本地的时序库去查，有可能会查询比较慢，不过数据丢失是不会有的，因为整个数据采集转发存储都是在机房内完成的。
    并且中间需要通过n9e-pushgw模块，才能从数据中提取到ident机器信息写到target的表，就不会在对象列表看到这台机器，不过没有n9e-pushgw这个模块不影响告警和看图，不过会影响告警自愈（告警自愈依赖于对象列表的业务组来做权限的控制）。n9e-alert去做告警判断。
  3. 如果有部分categraf不能连通中心的lb，只需要在能连通中心lb的categraf机器上做一个nginx代理，让heartbeat地址写到nginx上，nginx代理中心端的n9e即可。
  4. 如果单独有个k8s集群，里面部署了promtheus做监控，如果这个机房到中心网络也不好，就会在prometheus边上部署n9e-alert，n9e-alert就会从mysql里面同步告警规则，去prometheus里面查询数据做告警判断。

三 二进制部署

步骤命令搬运自官网，其他部署方式也可见官网
https://flashcat.cloud/docs/content/flashcat-monitor/nightingale/install/first/

（一）部署数据库
  1. 夜莺安装依赖 mysql、redis，这两个组件都是开源软件
# install mysqlyum -y install mariadb*systemctl enable mariadbsystemctl restart mariadbmysql -e "SET PASSWORD FOR 'root'@'localhost' = PASSWORD('1234');"# install redisyum install -y redissystemctl enable redissystemctl restart redis
  1. 配置数据源（时序库）以VictoriaMetrics为例
    下载地址:https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/releases
    单机版端口8428，每秒钟监控的数据点数小于100w,用单机的vm就足够了
    带cluster的包是集群的，enterprise是企业版，类似选择 victoria-metrics-linux-amd64-v1.90.0.tar.gz是社区的单机版
#解压缩只有二进制的文件，是通过参数来调整配置，而没有配置文件.可以用systemctl管理nohup ./victoria-metrics-prod&

特别注意VictoriaMetrics的单机和集群版在n9e的配置中url写法不同，见后面的n9e部署

（二）部署n9e
  1. 在官网把包下载下来，解压,配置，启动服务
mkdir -p /opt/n9e && cd /opt/n9e# 去 https://github.com/ccfos/nightingale/releases 找最新版本的包，文档里的包地址可能已经不是最新的了tarball=n9e-v6.0.0-ga.4.0.1-linux-amd64.tar.gzurlpath=https://download.flashcat.cloud/${tarball}wget $urlpath || exit 1tar zxvf ${tarball} #进入解压目录 导入n9e数据库文件mysql -uroot -p1234 < n9e.sql
  1. 配置，启动服务
#可以进入解压目录下的etc/config.toml,修改服务默认端口以及数据库的连接地址配置（特别注意VictoriaMetrics的单机和集群版配置url写法不同）[[Pushgw.Writers]] #集群版VictoriaMetrics配置# Url = "http://127.0.0.1:8480/insert/0/prometheus/api/v1/write"#单机版ictoriaMetrics配置# Url = "http://127.0.0.1:9090/api/v1/write"#注意一定要修改配置文件中的HTTP各个部分的BasciAuth#启动服务nohup ./n9e &> n9e.log &# check logs tail ./n9e.log#如果启动成功，n9e 默认会监听在 17000 端口。上面使用 nohup 简单演示，生产环境建议用 systemd 托管
  1. 夜莺服务端部署好之后，浏览器访问 17000(默认用户是 root，密码是 root.2020) 就可以体验相关功能了，然后修改默认密码
  2. 添加数据源，添加完数据源有数据推上来，就可以做查询和告警了

（三）部署categraf
  1. 去官网下载categraf的压缩包，解压
  2. 修改categraf配置
#在目标机器部署，只需要 categraf 二进制、以及 conf 目录，#conf 下有一个主配置文件：config.toml，定义机器名、全局采集频率、全局附加标签、remote write backend地址等；另外就是各种采集插件的配置目录，以input.打头，如果某个采集器 xx 不想启用，把 input.xx 改个其他前缀(或者删除这个目录)，比如 bak.input.xx，categraf 就会忽略这个采集器。vim config.toml#修改n9e的地址，通过这个地址来推数据[[writers]]url = "http://127.0.0.1:17000/prometheus/v1/write"#修改heartbeat为true，里面的地址改成n9e的地址，通过这个地址来心跳[heartbeat]enable = true# report os version cpu.util mem.util metadataurl = "http://127.0.0.1:17000/v1/n9e/heartbeat"

  1. 配置数据源

  2. 启动categraf,启动成功之后

#启动前测试./categraf --test --debug #启动categraf.可以用nohup,不过最好可以用systemctl 托管nohup ./categraf&#启动成功之后，在web页面里面的对象列表可以看到这台机器（因为上面的heartbeat的配置,heartbeat的配置会上报redis，然后从redis里面读的）
  1. 配置完categraf数据采集之后，能查到数据即正常

四n9e配置文件config.toml

[Global]RunMode = "release"[Log]#Output 改成file日志就会输出到Dir对应的目录中,需要配置日志切割，按照KeepHours的时间进行切割，KeepHours= 4就是保存4个小时的日志。或者按照大小来切分，RotateNum = 3 和RotateSize = 256 就是每个日志大小256m，保存3个# log write dirDir = "logs"# log level: DEBUG INFO WARNING ERRORLevel = "DEBUG"# stdout, stderr, fileOutput = "stdout"# # rotate by time# KeepHours= 4# # rotate by size# RotateNum = 3# # unit: MB# RotateSize = 256[HTTP]# http listening addressHost = "0.0.0.0"# http listening portPort = 17000# https cert file pathCertFile = ""# https key file pathKeyFile = ""# whether print access logPrintAccessLog = false# whether enable pprofPProf = false# expose prometheus /metrics" />