引言

服务器CPU与内存的实时监控是运维工作的核心环节，能帮助团队快速发现性能瓶颈、预测资源耗尽风险。本文采用开源Prometheus生态，通过Node Exporter采集指标、Prometheus存储聚合、Grafana可视化展示，三步搭建一套轻量级、可扩展的监控系统。本教程适用于Linux服务器，无需额外付费工具或云服务。

前置条件

• 一台运行Linux（CentOS 7+ / Ubuntu 18.04+）的服务器，拥有sudo权限。
• 服务器已开放以下端口：Prometheus默认9090，Node Exporter默认9100，Grafana默认3000。请确保防火墙规则允许内部或管理网段访问。
• 已安装wget或curl用于下载二进制文件。

第一步：安装Node Exporter

Node Exporter负责采集服务器的CPU、内存、磁盘、网络等系统指标。

1. 下载最新版本：前往Prometheus官方下载页面获取Node Exporter的Linux amd64版本，例如：wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.7.0/node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz（版本号请以官网为准）。
2. 解压并安装：tar -xvf node_exporter-*.tar.gz，将二进制文件移至/usr/local/bin。
3. 创建系统服务：编写/etc/systemd/system/node_exporter.service，内容如下：

   [Unit]
   Description=Node Exporter
   
   [Service]
   ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter
   Restart=always
   
   [Install]
   WantedBy=multi-user.target

4. 启动并启用：systemctl daemon-reload; systemctl start node_exporter; systemctl enable node_exporter。验证服务状态：systemctl status node_exporter，并通过curl http://localhost:9100/metrics查看指标输出。

第二步：配置Prometheus

Prometheus作为时序数据库，负责拉取Node Exporter的指标并存储。

1. 下载Prometheus：从官方下载页面获取Linux版本，解压至/opt/prometheus。
2. 修改配置文件：编辑/opt/prometheus/prometheus.yml，将scrape_configs中的localhost:9090替换为Node Exporter的地址（本例为localhost:9100）：

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

   如需监控多台服务器，追加多个targets。
3. 创建系统服务：参照Node Exporter方式，编写/etc/systemd/system/prometheus.service，ExecStart指向/opt/prometheus/prometheus --config.file=/opt/prometheus/prometheus.yml。
4. 启动并验证：服务启动后，访问http://服务器IP:9090，在Prometheus UI中执行up{job="node"}，应返回值为1的指标。

第三步：部署Grafana

Grafana提供丰富的仪表盘和告警功能。

1. 安装Grafana：使用官方仓库（推荐）或直接下载二进制。例如在Ubuntu上：sudo apt-get install -y software-properties-common; sudo add-apt-repository "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main"; sudo apt-get update; sudo apt-get install grafana。或直接下载rpm/deb包。
2. 启动Grafana：systemctl start grafana-server; systemctl enable grafana-server。访问http://服务器IP:3000，默认账号密码为admin/admin，首次登录后请修改。
3. 添加Prometheus数据源：在Grafana左侧菜单选择“Configuration” → “Data Sources” → “Add data source”，类型选Prometheus，URL填写http://localhost:9090（如Prometheus在同一服务器），点击“Save & Test”。

第四步：配置监控面板

Grafana官方社区提供了成熟的Node Exporter仪表盘，可直接导入。

1. 获取仪表盘ID：访问Grafana官网仪表盘市场，搜索“Node Exporter Full”或使用ID 1860（此为常用ID，适用于新版）。
2. 导入仪表盘：在Grafana左侧菜单选择“+” → “Import”，输入ID并加载，选择Prometheus数据源。仪表盘将自动显示CPU使用率、内存占用、磁盘I/O等图表。
3. 自定义面板：如需更精细的CPU/内存监控，可新建Dashboard，添加Panel，查询PromQL语句，例如：
   • CPU使用率：100 - (avg by (instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
   • 内存使用率：100 * (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes))
   调整图表类型（如时间序列、Gauge、Stat），保存后即可实时刷新。

验证与优化

部署完成后，通过Grafana仪表盘观察指标变化，例如执行高负载测试（如stress工具），确认CPU曲线上升、内存占用变化。建议设置告警规则：在Grafana “Alerting”模块中配置CPU使用率＞90%持续5分钟发送邮件或Webhook通知。此外，定期升级各组件版本，确保安全补丁。对于大规模集群，可考虑引入Prometheus Federation或Thanos进行水平扩展。

通过本教程，您已建立一套完整的CPU/内存实时监控系统。该方案完全基于开源软件，无License费用，适用于各类IDC机房和私有云环境。