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[经验分享] 5、为Cacti安装插件,通过数据库修改所有模版的step

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sunkezai

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发表于 2019-1-10 13:41:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
　　批量修改Data Templates的step以及给Cacti安装插件
　　由于cacti-0.8.8a.tar.gz 这个版本已经安装上了插件管理工具所以这里不需要再安装cacti-plugin-0.8.7h-PA-v3.0.tar.gz，直接可以解压安装插件。
　　安装settings插件
　　官网下载地址：
　　http://docs.cacti.net/plugin:settings#settings
　　[root@radius ~]# cd /usr/local/nginx/html/cacti/plugins
　　[root@radius plugins]# wget http://docs.cacti.net/_media/plugin:settings-v0.71-1.tgz
　　[root@radius plugins]# mv plugin\:settings-v0.71-1.tgz settings-v0.71-1.tgz
　　[root@radius plugins]# tar -zxvf settings-v0.71-1.tgz
　　安装thold 插件
　　官网下载地址：
　　http://docs.cacti.net/plugin:thold#thold
　　[root@radius ~]# cd /usr/local/nginx/html/cacti/plugins
　　[root@radius plugins]# wget http://docs.cacti.net/_media/plugin:thold-v0.4.9-3.tgz
　　[root@radius plugins]# mv plugin\:thold-v0.4.9-3.tgz thold-v0.4.9-3.tgz
　　[root@radius plugins]# tar -zxvf thold-v0.4.9-3.tgz
　　问题㈠：
　　如果单击出现500错误解决办法
　　排错步骤：
　　1、 试打开php.ini中的display_errors=on看能不能显示出错误来。
　　2、 在命令行执行/usr/local/php/bin/php –rf define_syslog_variables看是否支持define_syslog_variables函数
　　3、 define_syslog_variables是在初始化与 syslog 相关的变量，而syslog相关变量已经被全局定义，无需再定义，直接注释掉settings.php 132行即可。
　　4、 http://www.centos.bz/2012/01/cacti-install-tutorials/
　　注释掉132行

　　问题㈡：
　　如果点击http://better.blog.运维网.com/attachment/201305/13/1886029_1368429097DPb3.jpg出现 You are running MySQL in Strict Mode,which is not supported by Thold 就需要修改sql模式一般在安装好MYSQL之后就修改最好，因为你装好CACTI再来修改你的数据库就会出问题

　　mysql> SET @@GLOBAL.sql_mode="NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION";
　　增加如下一行
　　[root@radius ~]# vim /etc/my.cnf

　　2013年5月13日 13:32:48
　　今天发现重启之后又出现这个问题了
　　You are running MySQL in Strict Mode, which is not supported by Thold.
　　2013年5月13日 14:02:51
　　找到问题所在，因为配置文件路径不正确，配置文件路径是（下图）我修改的却是/etc/my.cnf，各种坑啊

　　修改内容如下，修改成空的，或者注释掉就OK

　　安装monitor插件
　　官网下载地址：
　　http://docs.cacti.net/plugin:monitor
　　[root@radius ~]# cd /usr/local/nginx/html/cacti/plugins
　　[root@radius plugins]# wget http://docs.cacti.net/_media/plugin:monitor-v1.3-1.tgz
　　[root@radius plugins]# mv plugin\:monitor-v1.3-1.tgz monitor-v1.3-1.tgz
　　[root@radius plugins]# tar -zxvf monitor-v1.3-1.tgz
　　配置报警功能如下图



　　2、通过数据库修改所有模版的step
　　查询所有Data Templates的step
　　[root@radius bin]# cd /usr/local/mysql/bin/
　　[root@radius bin]# ./mysql -uroot –p
　　mysql> use cacti;
　　mysql> select id,t_name,name,t_rrd_step,rrd_step from data_template_data;
　　修改所有Data Templates的step
　　[root@radius bin]# cd /usr/local/mysql/bin/
　　[root@radius bin]# ./mysql -uroot –p
　　mysql> use cacti;
　　mysql> update data_template_data set rrd_step='60';
　　以下内容为可选笔记
　　修改rrd文件
　　查询现有rrd的step
　　[root@radius ~]# /usr/local/rrdtool/bin/rrdtool info /usr/local/nginx/html/cacti/rra/localhost_load_1min_5.rrd |grep step
　　修改现有rrd的step
　　下载rrdjig.pl工具
　　[root@radius src]# wget https://svn.oetiker.ch/rrdtool/trunk/contrib/rrdjig/rrdjig.pl
　　新增环境变量
　　[root@radius ~]# vim .bash_profile
　　增加如下内容
　　PERL5LIB=/usr/local/rrdtool/lib/perl
　　export PERL5LIB
　　完整配置如下：

　　使环境变量生效
　　[root@radius ~]# . .bash_profile
　　rrdtool tune 常用用法
　　rrdtool tune 常用语句如下：   
　　1
　　2
　　3
　　4
　　5
　　rrdtool tune filename
　　[--heartbeat|-h ds-name:heartbeat]
　　[--data-source-type|-d ds-name:DST]
　　[--data-source-rename|-r old-name:new-name]
　　[--minimum|-i ds-name:min] [--maximum|-a ds-name:max]

　　例：如下是我们建的数据结构
　　/usr/bin/rrdtool create traffic1.rrd --start $(date -d '1 days ago' +%s) --step 60
　　DS:In:COUNTER:600:0:U
　　DS:Out:COUNTER:600:0:U
　　RRA:AVERAGE:0.5:1:600
　　RRA:AVERAGE:0.5:4:700
　　RRA:AVERAGE:0.5:24:775
　　RRA:AVERAGE:0.5:288:797
　　如上可以看到heartbeat 是600  dsname有两个In 和Out  DStype 是COUNTER   
下面几条命令是我们常用的。
　　rrdtool tune traffic.rrd  -h In:300 修改In 的heartbeat的值为300   
rrdtool tune traffic.rrd  -d In:GAUGE  修改In 的DST为GAUGE   
rrdtool tune traffic.rrd  -r In:traffic_in   修改数据源In 为traffic_in （在mrtg 生成的log文件转换rrd，再导入cacti做图的时候，要用到此命令转换）   
rrdtool tune traffic.rrd  -i In:800 -a In:1024     修改数据源In 最大值和最小值
　　rrdtool思维导图

　　RRDTool基础
　　? RRDTool介绍
　　RRDTool是基于RRD数据库来存储时间序列数据，并在需要的时候能够很轻易产生漂亮图表的一套工具包。常用于监控领域，比如监控温度、湿度、流量、CPU、内存、磁盘等等。
　　? RRD介绍
　　为什么监控数据采用RRD数据库来存储，如果采用关系数据库将其记录下来有什么问题呢？   
1. 首先，监控一般是7*24小时不间断进行的，长期积累下数据量很大，来给运维带来沉重负担。   
2. 其次，我们对监控数据的关注点也不一样，通常对最近的数据比较关心，而对一年前的数据就只关心一个大致趋势即可。   
3. 再次，我们需要将数据转化为图表以观察变化趋势，如果数据从关系数据库取的话，数据量多、还慢，用户感知也不好。   
RRD（Round Robin Database）最大的特点是以循环格式来存储时间序列格式，在持续不断插入新数据的过程中它不断将老数据淘汰掉，因此它不会积累太多的数据，RRD文件大小也会保持在一个合适的范围内。在使用RRDTool之前，首先需要建立RRD数据库，然后持续将监控数据更新至RRD，最后再将数据从RRD中取出来生成趋势图。建议RRD数据库需要涉及两个概念，一个是数据源DS，一个是循环存档RRA。下面我们就来说说什么是DS和RRA。
　　? 数据源DS
　　我们将采样来的数据放到哪里，以后出图就从那个地方（数据源）取数据。每个RRD文件可以定义多个DS，也就是一个RRD里可以同时保持多个对象的采样数据，这就方便以后我们将这些数据绘制到同一张图表中对比分析。定义数据源最重要的就是给源取个名字，以及指定其类型。   
语法 DS:name:type:heartbeat:min:max   
– name:数据源的名称，长度为1-19个字符   
– type:数据源类型，COUNTER：累计，GAUGE：离散   
– heartbeat:心跳时间，当心跳时间内仍未采样到监控数据时，将此step时间点填充为UNKONWN，一般设置为两倍step，或者取前后采样的平均值   
– min:最小数据界限，在不需要限制的情况下，可以指定为U   
– max:最大数据界限，在不需要限制的情况下，可以指定为U
　　? 循环存档RRA
　　DS里源源不断的记录着新采样回来的数据，我们会如何使用这些数据呢？当然是按照指定的时间周期来绘制走势图表了，就好比我们看股票走势图，有时看日线，有时看周线，有时看月线，有时看年线。RRA就是RRD的日线、周线、月线、年线！每个RRD可以定义多个RRA，一个5分钟为周期的RRA，一个半小时为周期的RRA，一个2小时为周期的RRA，等等。之所以定义这么多的RRA是方便以后快速出图，每个RRA都是即时更新，也就是新来一个采样数据，所有的RRA就会计算一次并保存下来，以后要出图就直接从某个RRA中取数据就好了，不需要在出图时再重新计算平均值什么的。   
语法 RRA:cf:xff:steps:rows   
– CF: 聚合函数，定义如何对数据进行聚合[平均：AVERAGE | 最小：MIN | 最大：MAX | 最后一笔：LAST]   
– xff: 聚合时可以容忍多少个UNKOWN值，这个是UNKOWN个数和全体个数的一个比率，一般定义为0.5   
– steps: RRA步长，一般为采样间隔(step)的倍数   
– rows: 此RRA最多保留几份这类采样数据，注意高采样频率的RRA不要保存太多的rows，否则会影响出图性能   
RRA示例图:   
http://better.blog.运维网.com/attachment/201305/13/1886029_13684291639n8R.jpg
　　? 创建RRD
　　语法:
　　rrdtool create filename [--start|-b start time]
　　[--step|-s step]
　　[DS:name:type:heartbeat:min:max]
　　[RRA:cf:xff:steps:rows]
　　? 更新RRD
　　语法:
　　rrdtool update filename timestamp:datapoints
　　? 简单示例   
　　#!/usr/bin/python
　　import subprocess
　　import random
　　START_TIME = 1324474748
　　END_TIME = 1324996652
　　# create RRD for cpu traffic
　　cmd = 'rrdtool create cpu.rrd'
　　cmd += ' --step 300'
　　cmd += ' --start %d' % START_TIME
　　cmd += ' DS:sys:GAUGE:600:U:U'
　　cmd += ' DS:usr:GAUGE:600:U:U'
　　cmd += ' DS:idle:GAUGE:600:U:U'
　　cmd += ' RRA:AVERAGE:0.5:1:8640' # 5 min, save 1 month data
　　cmd += ' RRA:AVERAGE:0.5:6:5760' # 30 min, save 4 month data
　　cmd += ' RRA:AVERAGE:0.5:24:2160' # 2 hour, save 6 month data
　　cmd += ' RRA:MIN:0.5:1:8640' # 5 min, save 1 month data
　　cmd += ' RRA:MIN:0.5:6:5760' # 30 min, save 4 month data
　　cmd += ' RRA:MIN:0.5:24:2160' # 2 hour, save 6 month data
　　cmd += ' RRA:MAX:0.5:1:8640' # 5 min, save 1 month data
　　cmd += ' RRA:MAX:0.5:6:5760' # 30 min, save 4 month data
　　cmd += ' RRA:MAX:0.5:24:2160' # 2 hour, save 6 month data
　　cmd += ' RRA:LAST:0.5:1:8640'
　　subprocess.call('rm -rf cpu.rrd', shell = True)
　　subprocess.call(cmd, shell = True)
　　# update RRD
　　for i in xrange(START_TIME, END_TIME, 300):
　　sys = random.randint(0, 15)
　　usr = random.randint(25, 55)
　　idle = 100 - (sys + usr)
　　cmd = 'rrdtool update cpu.rrd -t sys:usr:idle %d@%d:%d:%d' % (i, sys, usr, idle)
　　retcode = subprocess.call(cmd, shell = True)
　　# draw graph
　　cmd = 'rrdtool graph cpu.png -h 250 -w 800'
　　cmd += ' --start %d --end %d' % (START_TIME, START_TIME + 86400 * 2)
　　cmd += ' --title "CPU Load"'
　　cmd += ' -v "use percent"'
　　cmd += ' DEF:v1=cpu.rrd:sys:AVERAGE'
　　cmd += ' DEF:v2=cpu.rrd:usr:AVERAGE'
　　cmd += ' DEF:v3=cpu.rrd:idle:AVERAGE'
　　cmd += ' AREA:v1#FF2626:"sys"'
　　cmd += ' AREA:v2#00FF00:"usr":STACK'
　　cmd += ' AREA:v3#C0C0C0:"idle":STACK'
　　subprocess.call(cmd, shell = True)







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