环境准备
架构图
安装redis
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apt install -y redis-server
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安装mysql
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apt install -y mysql-server
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注意，请确保redis和MySQL已启动。
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systemctl status mysql redis
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初始化MySQL表结构
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cd /tmp/ && git clone https://github.com/open-falcon/falcon-plus.git
cd /tmp/falcon-plus/scripts/mysql/db_schema/
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 1_uic-db-schema.sql
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 2_portal-db-schema.sql
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 3_dashboard-db-schema.sql
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 4_graph-db-schema.sql
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 5_alarms-db-schema.sql
rm -rf /tmp/falcon-plus/
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如果你是从v0.1.0升级到当前版本v0.2.0，那么只需要执行如下命令：
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mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 5_alarms-db-schema.sql
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从源码编译
首先，安装golang环境;并设置环境变量
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wget https://storage.googleapis.com/golang/go1.9.linux-amd64.tar.gz ## download
tar -zxvf go1.9.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ ## 解压缩
echo "export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin" >> /etc/profile ## 添加环境变量
source /etc/profile
go version ## 检查是否可用
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cd /usr/local/go/src/github.com/open-falcon/falcon-plus/
apt install make gcc pack ## 必要依赖
make all ## make all modules
make pack ## pack all modules
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这时候，你会在当前目录下面，得到open-falcon-v0.2.0.tar.gz的压缩包，就表示已经编译和打包成功了。
下载编译好的二进制版本
如果你不想自己编译的话，那么可以下载官方编译好的二进制版本(x86 64位平台)。
到这一步，准备工作就完成了。 open-falcon-v0.2.0.tar.gz 这个二进制包，请大家解压到合适的位置，暂时保存，后续步骤需要使用。
后端
创建工作目录
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export FALCON_HOME=/home/work
export WORKSPACE=$FALCON_HOME/open-falcon
mkdir -p $WORKSPACE
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解压二进制包
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tar -zxcf open-falcon-v0.2.0.tar.gz -C $WORKSPACE
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在一台机器上启动所有的后端组件
首先确认配置文件中数据库账号密码与实际相同，否则需要修改配置文件。
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cd $WORKSPACE
grep -Ilr 3306 ./ | xargs -n1 -- sed -i 's/root:password/real_user:real_password/g')
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启动
这里可能会报错，一般都是缺少依赖包，根据提示安装就ok了，
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cd $WORKSPACE
./open-falcon start ## 启动open-falcon
./open-falcon check ## 检查所有模块的启动状况
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更多的命令行工具用法
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## ./open-falcon [start|stop|restart|check|monitor|reload] module
./open-falcon start agent
./open-falcon check
falcon-graph UP 25371
falcon-hbs UP 25384
falcon-judge UP 25395
falcon-transfer UP 25403
falcon-nodata UP 25411
falcon-aggregator UP 25420
falcon-agent UP 47073
falcon-gateway UP 25440
falcon-api UP 25448
falcon-alarm UP 25462
For debugging , You can check $WorkDir/$moduleName/log/logs/xxx.log
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前端
创建工作目录
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export HOME=/home/work
export WORKSPACE=$HOME/open-falcon
mkdir -p $WORKSPACE
cd $WORKSPACE
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克隆前端组件代码
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cd $WORKSPACE
git clone https://github.com/open-falcon/dashboard.git
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安装依赖包
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apt install -y python-pip python-virtualenv
apt install -y python-devel
apt install -y ldap-utils
apt install -y libmysqld-dev
apt install -y linux-headers-4.4.0-83-generic build-essential ## 这个要看下uname -r的输出来确定 ，根据uname -r 输出的数字 安装时使用tab 补全
cd $WORKSPACE/dashboard/
virtualenv ./env
./env/bin/pip install -r pip_requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple
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修改配置
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dashboard的配置文件为： 'rrd/config.py'，请根据实际情况修改
### API_ADDR 表示后端api组件的地址
API_ADDR = "http://127.0.0.1:8080/api/v1"
### 根据实际情况，修改PORTAL_DB_*, 默认用户名为root，默认密码为""
### 根据实际情况，修改ALARM_DB_*, 默认用户名为root，默认密码为""
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以开发者模式启动
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./env/bin/python wsgi.py
open http://127.0.0.1:8081 in your browser.
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在生产环境启动
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bash control start
open http://127.0.0.1:8081 in your browser.
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停止dashboard运行
查看日志
Agent修改配置
agent用于采集机器负载监控指标，比如cpu.idle、load.1min、disk.io.util等等，每隔60秒push给Transfer。agent与Transfer建立了长连接，数据发送速度比较快，agent提供了一个http接口/v1/push用于接收用户手工push的一些数据，然后通过长连接迅速转发给Transfer。
部署说明
agent需要部署到所有要被监控的机器上，比如公司有10万台机器，那就要部署10万个agent。agent本身资源消耗很少，不用担心。
配置说明
配置文件必须叫cfg.json，可以基于cfg.example.json修改
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{
"debug": true, ## 控制一些debug信息的输出，生产环境通常设置为false
"hostname": "", ## agent采集了数据发给transfer，endpoint就设置为了hostname，默认通过`hostname`获取，如果配置中配置了hostname，就用配置中的
"ip": "", ## agent与hbs心跳的时候会把自己的ip地址发给hbs，agent会自动探测本机ip，如果不想让agent自动探测，可以手工修改该配置
"plugin": {
"enabled": false, ## 默认不开启插件机制
"dir": "./plugin", ## 把放置插件脚本的git repo clone到这个目录
"git": "https://github.com/open-falcon/plugin.git", ## 放置插件脚本的git repo地址
"logs": "./logs" ## 插件执行的log，如果插件执行有问题，可以去这个目录看log
},
"heartbeat": {
"enabled": true, ## 此处enabled要设置为true
"addr": "127.0.0.1:6030", ## hbs的地址，端口是hbs的rpc端口
"interval": 60, ## 心跳周期，单位是秒
"timeout": 1000 ## 连接hbs的超时时间，单位是毫秒
},
"transfer": {
"enabled": true,
"addrs": [
"127.0.0.1:18433"
], ## transfer的地址，端口是transfer的rpc端口, 可以支持写多个transfer的地址，agent会保证HA
"interval": 60, ## 采集周期，单位是秒，即agent一分钟采集一次数据发给transfer
"timeout": 1000 ## 连接transfer的超时时间，单位是毫秒
},
"http": {
"enabled": true, ## 是否要监听http端口
"listen": ":1988",
"backdoor": false
},
"collector": {
"ifacePrefix": ["eth", "em"], ## 默认配置只会采集网卡名称前缀是eth、em的网卡流量，配置为空就会采集所有的，lo的也会采集。可以从/proc/net/dev看到各个网卡的流量信息
"mountPoint": []
},
"default_tags": {
},
"ignore": { ## 默认采集了200多个metric，可以通过ignore设置为不采集
"cpu.busy": true,
"df.bytes.free": true,
"df.bytes.total": true,
"df.bytes.used": true,
"df.bytes.used.percent": true,
"df.inodes.total": true,
"df.inodes.free": true,
"df.inodes.used": true,
"df.inodes.used.percent": true,
"mem.memtotal": true,
"mem.memused": true,
"mem.memused.percent": true,
"mem.memfree": true,
"mem.swaptotal": true,
"mem.swapused": true,
"mem.swapfree": true
}
}
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进程管理
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./open-falcon start agent 启动进程
./open-falcon stop agent 停止进程
./open-falcon monitor agent 查看日志
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验证
看var目录下的log是否正常，或者浏览器访问其1988端口。另外agent提供了一个--check参数，可以检查agent是否可以正常跑在当前机器上
/v1/push接口
我们设计初衷是不希望用户直接连到Transfer发送数据，而是通过agent的/v1/push接口转发，接口使用范例：
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ts=`date +%s`; curl -X POST -d "[{\"metric\": \"metric.demo\", \"endpoint\": \"qd-open-falcon-judge01.hd\", \"timestamp\": $ts,\"step\": 60,\"value\": 9,\"counterType\": \"GAUGE\",\"tags\": \"project=falcon,module=judge\"}]" http://127.0.0.1:1988/v1/push
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现在在浏览器打开IP:8081端口
agent配置文件 修改plugin ： true
打开agent IP:1988
:happy:
