基于 Grafana Alloy + Prometheus + Grafana 的分布式服务器监控方案。
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 中央服务器 (1 台) │
│ │
┌──────────────┐ OTLP │ ┌─────────┐ remote ┌────────────┐ │ PromQL ┌─────────┐
│ Agent #1 │─gRPC────▶│ │ Alloy │───write──────▶│ Prometheus │◀─│────────────│ Grafana │
│ (web-01) │ │ │ :4317 │ │ :9090 │ │ │ :3000 │
└──────────────┘ │ └─────────┘ ┌──────────▶└────────────┘ │ └─────────┘
│ ▲ │ │
┌──────────────┐ OTLP │ │ │ │
│ Agent #2 │─gRPC────▶│───────┘ │ │
│ (db-01) │ │ │ │
└──────────────┘ └─────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────┐ OTLP
│ Agent #N │─gRPC────▶ ...
│ (app-xx) │
└──────────────┘
核心设计：Push 模式 — 客户端主动推送，中央端配置固定不变。新增监控只需在新机器上部署 Agent。
server/ # 中央服务器端
├── docker-compose.yaml # 编排 Alloy + Prometheus + Grafana
├── alloy/
│ └── config.alloy # 中央 Alloy 配置
├── prometheus/
│ └── prometheus.yaml # Prometheus 配置
├── grafana/
│ ├── datasources/
│ │ └── datasources.yaml # Prometheus 数据源
│ └── dashboards/
│ ├── dashboard.yaml # Dashboard 自动加载配置
│ └── node-exporter.json # Node Exporter Dashboard
└── .env # 环境变量
agent/ # 客户端（每台被监控服务器）
├── docker-compose.yaml # 容器编排
├── Dockerfile # 构建镜像
├── main.go # 入口：HTTP /metrics 端点
├── collector.go # 采集器：CPU/内存/磁盘/网络等指标
├── go.mod / go.sum # Go 依赖
cd server
docker compose up -d
启动后可访问：
- Grafana:Grafana: http://<中央IP>:3000 （默认账号 admin / grafana123）
- Prometheus:Prometheus: http://<中央IP>:9090
- Alloy UI:Alloy UI: http://<中央IP>:12345
将 agent/ 目录拷贝到被监控服务器，通过环境变量注入配置并启动：
cd agent
SERVER_NAME=web-01 HOSTNAME=$(hostname -s) docker compose up -d --build
环境变量说明：
SERVER_NAME：给这台服务器起个可读名称，用于 Dashboard 筛选HOSTNAME：主机名，默认取当前机器的 hostname
方式二：直接编译运行（开发/调试用）
cd agent
go build -o node-exporter .
SERVER_NAME=local-mac HOSTNAME=$(hostname -s) ./node-exporter
# 默认监听 :9100，可通过 -port 指定
SERVER_NAME=local-mac HOSTNAME=$(hostname -s) ./node-exporter -port 9200
访问 http://localhost:9100/metrics 验证指标输出。
在新机器上执行同样的启动命令即可，无需修改中央端任何配置：
SERVER_NAME=db-01 HOSTNAME=$(hostname -s) docker compose up -d --build
在目标机器上停止并清理容器：
cd agent
docker compose down
# 查看容器运行状态
docker compose ps
# 查看日志
docker compose logs -f
# 验证指标端点
curl http://localhost:9100/metrics
打开打开 http://<中央IP>:12345，确认组件正常运行（绿色状态）。
打开打开 http://<中央IP>:9090，执行查询：
up
node_uname_info
能看到各 Agent 上报的数据即表示链路正常。
- 打开打开 http://<中央IP>:3000
- 使用 admin / grafana123 登录
- 进入 "Node Exporter - 服务器监控" Dashboard
- 通过顶部 Instance / Server Name 下拉框筛选服务器
# 检查中央端口是否可达
nc -zv <中央IP> 4317
# 检查 Agent 日志
docker compose logs -f
# 检查防火墙
firewall-cmd --list-ports # CentOS
ufw status # Ubuntu
- 确认 Prometheus 中有数据：在确认 Prometheus 中有数据：在 http://<中央IP>:9090 查询
node_uname_info - 确认 Alloy UI（:12345）中组件无报错
- 检查 Agent 容器日志：
docker compose logs看是否有报错
- 模板变量基于
node_uname_info指标，Agent 启动后需要等待约 30-60 秒才会有数据 - 刷新 Dashboard 页面，或点击下拉框旁的刷新按钮
编辑 server/.env 文件，修改 GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD，然后重启：
cd server
docker compose restart grafana
35/F,Tencent Building,Kejizhongyi Avenue,Nanshan District,Shenzhen
