服务器监控教程：用Prometheus+Grafana搭建可视化告警系统

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2026-10-11 22:00

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服务器监控的核心目标是：在CPU跑满、内存泄漏或磁盘写满之前收到通知，而不是等网站打不开才去查。
本文用Prometheus采集数据、Grafana展示图表、node_exporter监控Linux主机，全部通过Docker部署，适合刚接触运维的新手照做。

这套方案适合什么场景

如果你只有一两台云服务器，不想装商业监控Agent，又希望看到历史趋势和阈值告警，Prometheus+Grafana是常见选择。
它不依赖外部服务，数据存在本地，缺点是数据默认保留15天，长期存储需要额外配置。

需要准备：
一台Linux服务器（Ubuntu 20.04/Debian 11/CentOS 7以上均可），
已安装Docker和Docker Compose，
服务器能访问外网拉取镜像。

第一步：确认Docker环境

先检查Docker是否可用：

docker --version
docker compose version

如果提示command not found，先安装Docker。
以Ubuntu为例：

apt update && apt install -y docker.io docker-compose-plugin
systemctl enable --now docker

验证方式：执行docker ps能正常输出表头即表示Docker服务已运行。

第二步：编写监控服务的compose文件

新建目录并进入：

mkdir -p /opt/monitor && cd /opt/monitor

创建docker-compose.yml，内容如下：

version: '3.8'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - ./rules:/etc/prometheus/rules
      - prom_data:/prometheus
    restart: unless-stopped

  node-exporter:
    image: prom/node-exporter:latest
    container_name: node-exporter
    ports:
      - "9100:9100"
    restart: unless-stopped

  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
    restart: unless-stopped

volumes:
  prom_data:
  grafana_data:

注意：node-exporter默认暴露9100端口，如果服务器有公网IP，建议后面用防火墙限制来源，不要直接对全网开放。

第三步：配置Prometheus采集目标

在同级目录创建prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 15s

rule_files:
  - /etc/prometheus/rules/*.yml

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

这里用容器名node-exporter作为地址，因为Compose默认创建了同一网络，容器之间可以通过服务名互相访问。
如果你要监控多台远程服务器，把targets改成['IP:9100']，并在每台被监控机上单独部署node-exporter。

验证方式：启动服务后访问http://服务器IP:9090/targets，看到node这个job的状态是UP，说明采集正常。

第四步：启动并检查服务状态

docker compose up -d
docker compose ps

三个容器都应该是running状态。
如果某个容器反复重启，用以下命令看日志：

docker logs prometheus --tail 50
docker logs grafana --tail 50

常见报错Error loading config多数是prometheus.yml缩进写错。
YAML对空格敏感，不要用Tab缩进，冒号后面要留一个空格。

第五步：在Grafana接入数据源并导入面板

浏览器打开http://服务器IP:3000，默认账号密码都是admin，首次登录会要求改密码。

操作路径：
左侧菜单 → Connections → Data sources → Add data source → 选择Prometheus → URL填http: //prometheus: 9090 → 点击Save & test，
出现绿色提示即成功。

接着导入现成的仪表盘：
左侧菜单 → Dashboards → Import → 在输入框填入1860（Node Exporter Full的常用编号）→ Load → 选择Prometheus数据源 → Import。

预期结果：页面出现CPU、内存、磁盘、网络等图表，数据每隔15秒刷新一次。
如果图表显示No data，先回到Prometheus的targets页面确认采集状态。

第六步：配置一条磁盘告警规则

在/opt/monitor下创建rules目录和规则文件：

mkdir -p rules

新建rules/disk.yml：

groups:
  - name: disk-alert
    rules:
      - alert: DiskWillFillIn4Hours
        expr: predict_linear(node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"}[1h], 4 * 3600) < 0
        for: 10m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "根分区预计4小时内写满"

这条规则用predict_linear根据过去1小时的趋势预测4小时后剩余空间，比单纯判断“使用率大于90%”更早发现异常。

修改后重载Prometheus配置：

curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

如果提示方法不允许，说明启动参数没开启热加载，直接docker compose restart prometheus即可。

验证方式：访问http://服务器IP:9090/alerts，能看到DiskWillFillIn4Hours处于inactive状态，说明规则已加载。

容易踩的几个坑

端口没放行：云服务器安全组要放行9090、3000、9100，否则浏览器打不开。
node-exporter只监控自己：它默认只采集本机数据，监控远程主机必须在目标机上部署。
Grafana数据源填错地址：容器内要用服务名prometheus，不要填localhost，因为localhost指向Grafana容器自身。
告警没有通知渠道：Prometheus自身只负责触发告警，要发邮件或钉钉需要额外部署Alertmanager，本文未展开。
数据盘占满：Prometheus默认保留15天，数据量大时定期检查prom_data卷占用。

怎么确认监控真的在跑

三个检查点：Prometheus的/targets页面状态为UP；
Grafana面板有随时间变化的曲线；/alerts页面能看到规则列表。
满足这三点，说明采集、展示、告警三条链路都已打通。
后续可根据需要增加MySQL、Nginx等exporter，采集方式与node-exporter一致。

如果你正在搭建服务器监控，建议先按本文把单机跑通，再逐步扩展到多台主机和通知渠道，避免一次性配置过多导致排错困难。

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