第2章环境搭建与基础配置

环境搭建与基础配置：Docker Compose部署Prometheus Stack

好，咱们直接进入正题。这一章，我带你亲手把Prometheus监控栈搭起来。说实话，很多新手在这一步就卡住了——不是配置文件写错，就是端口冲突，折腾半天连个数据都看不到。别急，跟着我的节奏来，保证一次跑通。

为什么选Docker Compose？

我个人习惯用Docker Compose来部署Prometheus Stack。原因很简单：可复现、易管理、好迁移。你想想看，如果每台机器都手动装一遍Prometheus、Grafana、Alertmanager，那运维成本得多高？

我在项目中遇到过最典型的情况：开发环境搭好了，测试环境又得重来一遍。有了Compose文件，一条命令搞定所有服务。说白了，这就是运维的「一次编写，到处运行」。

网络规划与端口映射

先别急着写代码，咱们得把网络想清楚。我见过太多人上来就写ports: "9090:9090"，结果跟宿主机上已有的服务冲突了。

这里我建议的规划方案：

服务	内部端口	映射端口	说明
Prometheus	9090	19090	避开常见端口
Grafana	3000	13000	防止跟开发环境冲突
Alertmanager	9093	19093	告警管理专用
Node Exporter	9100	19100	主机指标采集

为什么要用19090而不是9090？嗯，这里要注意：很多团队会在宿主机上跑一些Java应用，它们默认就占用了8080、9090这些端口。我曾经因为端口冲突排查了整整一个下午，最后发现是Jenkins占用了9090。从那以后，我所有映射端口都加了个1前缀。

数据持久化配置

容器一重启数据就丢了？这绝对是新手最容易踩的坑。Prometheus默认把数据写在容器内部，一旦容器被删除，所有历史指标全部消失。

解决方案很简单：挂载宿主机目录。我习惯在宿主机上创建这样一个目录结构：

/data/prometheus/
├── prometheus/
│   └── data/
├── grafana/
│   └── data/
└── alertmanager/
    └── data/

然后在Compose文件里用volumes挂载。这样即使容器挂了，数据还在宿主机上。我建议你养成习惯：所有有状态的服务，必须做数据持久化。

完整的Docker Compose文件

好了，理论说完了，直接上代码。这是我经过多次迭代后沉淀下来的版本：

version: '3.8'

networks:
  monitor-net:
    driver: bridge
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.20.0.0/16

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.45.0
    container_name: prometheus
    volumes:
      - ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - /data/prometheus/prometheus/data:/prometheus
    ports:
      - "19090:9090"
    networks:
      monitor-net:
        ipv4_address: 172.20.0.10
    restart: unless-stopped

  grafana:
    image: grafana/grafana:10.0.3
    container_name: grafana
    volumes:
      - /data/prometheus/grafana/data:/var/lib/grafana
    ports:
      - "13000:3000"
    networks:
      monitor-net:
        ipv4_address: 172.20.0.11
    restart: unless-stopped

  alertmanager:
    image: prom/alertmanager:v0.25.0
    container_name: alertmanager
    volumes:
      - ./alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
      - /data/prometheus/alertmanager/data:/alertmanager
    ports:
      - "19093:9093"
    networks:
      monitor-net:
        ipv4_address: 172.20.0.12
    restart: unless-stopped

  node-exporter:
    image: prom/node-exporter:v1.6.0
    container_name: node-exporter
    ports:
      - "19100:9100"
    networks:
      monitor-net:
        ipv4_address: 172.20.0.13
    restart: unless-stopped

关键点说明：

使用networks指定了子网172.20.0.0/16，避免跟Docker默认网段冲突
每个服务都分配了固定IP，方便后续配置中直接引用
restart: unless-stopped保证服务异常退出后自动重启

Prometheus配置文件

有了Compose文件还不够，Prometheus需要知道自己该采集哪些目标。这是我的prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['172.20.0.13:9100']

  - job_name: 'alertmanager'
    static_configs:
      - targets: ['172.20.0.12:9093']

这里有个小技巧：scrape_interval我设成了15秒。为什么不是默认的1分钟？因为监控系统需要快速发现异常。但也不能设得太短，否则会对目标机器造成压力。15秒是我在项目中验证过的平衡点。

启动与验证

所有文件准备好后，执行一条命令：

docker-compose up -d

然后检查服务状态：

docker-compose ps

你应该看到四个服务都是Up状态。接着打开浏览器：

Prometheus UI：http://宿主机IP:19090
Grafana：http://宿主机IP:13000（默认账号admin/admin）
Alertmanager：http://宿主机IP:19093

避坑指南：我曾经在部署时发现Grafana一直报Permission denied。排查了半天，原来是宿主机上/data/prometheus/grafana/data目录的权限不对。Grafana容器内的用户是472，所以需要执行：

chown -R 472:472 /data/prometheus/grafana/data

记住这个教训：挂载目录的权限一定要跟容器内用户匹配。

核心架构图

为了让你更直观地理解整个架构，我画了一张图：

这张图清晰地展示了四个服务之间的协作关系。Node Exporter负责采集主机指标，Prometheus负责存储和查询，Grafana负责可视化，Alertmanager负责告警。它们通过monitor-net网络相互通信。

验证是否成功

部署完成后，我习惯做三件事来验证：

检查Prometheus Targets：访问http://宿主机IP:19090/targets，看所有目标是否都是UP状态
检查Grafana数据源：登录Grafana，添加Prometheus数据源，URL填http://172.20.0.10:9090，点击「Save & Test」
检查Alertmanager状态：访问http://宿主机IP:19093/#/status，确认服务正常运行

重要提醒：如果Grafana连接Prometheus失败，八成是网络问题。检查一下：

两个服务是否在同一个Docker网络里
Prometheus的IP地址是否写对了（是容器IP，不是宿主机IP）
防火墙有没有拦截19090端口

好了，环境搭建就到这里。这套配置我用了两年多，在十几个项目里验证过，稳定性没得说。你照着做，应该半小时内就能跑起来。

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