转载请注明作者：phylips@bmy 2011-9-30
出处：http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201183092413177/
Ganglia是伯克利开发的一个集群监控软件。可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息，比如如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，同时可以将历史数据以曲线方式通过php页面呈现。
而ganglia又依赖于一个web服务器用来显示集群状态，用rrdtool来存储数据和生成曲线图，需要xml解析因此需要expat，配置文件解析需要libconfuse。安装apche的httpd还需要支持php4以上，同时还有一些依赖软件。
在redhat可以通过如下命令安装这些依赖软件：
yum -y install apr-devel apr-util check-devel cairo-devel pango-devel libxml2-devel rpmbuild glib2-devel dbus-devel freetype-devel fontconfig-devel gcc-c++ expat-devel python-devel libXrender-devel
libconfuse可以通过如下命令得到：
wget http://download.fedora.redhat.com/pub/epel/5/x86_64/libconfuse-2.5-4.el5.x86_64.rpm
wget http://download.fedora.redhat.com/pub/epel/5/x86_64/libconfuse-devel-2.5-4.el5.x86_64.rpm
1.2 安装配置步骤
1.2.1 安装
这里采用下载源码编译安装，到http://ganglia.info网站下载最新版的ganglia，下载后解压。
./configure –with-librrd=/rrd/path –with-gmetad –prefix=/usr/local/ganglia
make
make install
如果中间出现依赖软件问题，则需要安装缺少的那个软件包。安装完毕后，需要进行配置，其配置文件一般放在/etc/ganglia目录下，名称为gmetad.conf。当然对于路径并没有严格要求，因为gmetad可以在启动时指定所用的配置文件。
安装ganglia后，还需要安装apache服务器，同时需要有php模块支持，否则最终的显示页面无法正常显示。推荐采用yum install httpd php
否则如果没有配置正确，则有可能apache不能和php正确关联。
安装完毕后可以输入http://localhost/test.php,编一个php页面测试下是否成功安装。
1.2.2 配置
如果采用源码安装，根据前面的—prefix，ganglia会被安装到/usr/local/ganglia目录下。
首先建一个目录，该目录用来存放ganglia的web页面
mkdir -p /var/www/html/ganglia/
该目录用来存放后面用来显示数据的web页面。
由于采用源码编译的，并没有将gmetad和gmond加为服务，执行以下命令。
cp gmetad/gmetad.Init /etc/rc.d/Init.d/gmetad //拷贝gmetad服务启动脚本
cp gmond/gmond.Init /etc/rc.d/Init.d/gmond //拷贝gmond服务启动脚本
mkdir /etc/ganglia //创建配置文件主目录
gmond -t | tee /etc/ganglia/gmond.conf //生成gmond服务配置文件
cp gmetad/gmetad.conf /etc/ganglia/ //拷贝gmetad服务配置文件
mkdir -p /var/lib/ganglia/rrds //创建rrd文件存放目录
chown nobody:nobody /var/lib/ganglia/rrds //属主和属组都为nobody
chkconfig –add gmetad //将服务交给chkconfig管理
chkconfig –add gmond //同上
修改配置文件/etc/gmetad.conf通常只需要修改如下的参数：
data_source "Clustername" host1 host2
将集群名称改为你自己的，host1 host2是gmetad用来得到集群信息的xml文件的数据源，如果没有写端口，则采用默认的8649端口，gmetad默认每隔15秒通过tcp连接去该主机下载xml文件。所以他们可以是gmond的8649端口，也可以是gmetad的8651端口，它们都可以提供集群信息的xml格式的数据下载。
host1 host2是or的关系，如果host1无法下载，则才会尝试去host2下载，所以它们应该都是同一个集群的节点，保存着同样的数据。采用multicast模式时，每台gmond节点都有本cluster内节点机器的所有监控数据，因此不需要把所有节点写入data_source中。建议写入不低于2个，在host1节点死机的时候，会自动找host2节点取数据。
此外gmetad还有如下的属性设置：
RRD database storage defInition
RRAs "RRA:AVERAGE:0.5:1:244" "RRA:AVERAGE:0.5:24:244" "RRA:AVERAGE:0.5:168:244" "RRA:AVERAGE:0.5:672:244" "RRA:AVERAGE:0.5:5760:374"
RRD files location
访问控制Access control
trusted_hosts address1 address2 … DN1 DN2 …
all_trusted OFF/on
rrd保存数据的目录
rrd_rootdir "/var/lib/ganglia/rrds"
Network
xml_port 8651 #可以telnet到该端口，得到gmetad的xml文件
interactive_port 8652 #php页面数据交互使用的端口
1.2.3 php页面的配置
需要到/var/www/html/ganglia/目录下查找
php.conf
$gmetad_root = "/var/lib/ganglia"; #gmetad写入的rrd数据库的路径
$rrds = "$gmetad_root/rrds";
$ganglia_ip = "localhost"; #gmetad服务器的地址
$ganglia_port = 8652; #gmetad服务器的交互式提供监控数据端口
默认情况下，web前端每300秒（5分钟）刷新一次，可以修改刷新间隔时间，通过修改config.php文件实现，它里面包括有所有的Ganglia Web参数。
1.2.4 ganglia客户端配置
vi /etc/ganglia/gmond.conf
主要是三个地方需要修改，cluster name,udp_send_channel,udp_recv_channel。注意单播与多播模式的区别，在多播模式下，加入该多播组的节点都会收到组内所有其他节点的数据，所以每个相当于一个备份。单播模式下，只是点到点的发送数据，数据只会发向特定的那个host，这种模式下通常具有一个中央收集节点。
cluster {
name = "Cluster1" #本节点属于哪个cluster
owner = "chifeng" #谁是该节点的所有者
latlong = "unspecified" #在地球上的坐标，经度、纬度？
url = "unspecified"
}
mcast_join = 239.2.11.71 #多播，工作在239.2.11.71通道下。如果使用单播模式，则要写host = host1(接受数据的目标主机)，单播模式下也可以配置多个udp_send_channel
port = 8649 #监听端口
ttl = 1
}
udp_recv_channel { #接收udp包配置
mcast_join = 239.2.11.71 #同样工作在239.2.11.71通道下，如果使用单播模式，则要写host = localip，就是必须是本机的ip
port = 8649 #监听端口
bind = 239.2.11.71 #绑定
}
tcp_accept_channel {
port = 8649 #通过tcp协议监听的端口，远端可以通过链接8649端口得到监控数据，gmetad就是通过该端口得到xml数据
}
还有其他的一些配置项，通常情况下不需要修改，其含义如下：
Collection_group section:
collect_once – Specifies that the group of static metrics
collect_every – Collection interval (only valid for non-static)
time_threshold – Max data send interval
Metric section:
Name – Metric name (see “gmond –m”)
Value_threshold – Metric variance threshold (send if exceeded)
实例如下：
collection_group {
collect_every = 80
time_threshold = 950
metric {
name = "proc_run"
value_threshold = "1.0"
}
metric {
name = "proc_total"
value_threshold = "1.0"
}
}
说明：命令集合，是指我在安装配置时所使用的那些命令行命令，这些可以作为自动化部署脚步的一个基础。后面可以考虑编写自动化部署的脚步。
服务端：
1)安装expat-2.0.1.tar.gz
tar xvzf expat-2.0.1.tar.gz
cd expat*;./configure –prefix=/usr/local/apr;make;make install
2)安装confuse-2.6
./configure –prefix=/usr/local/confuse-2.6 CFLAGS=-fPIC –disable-nls;make;make install
3)安装apr
tar xvjf apr-1.3.2.tar.bz2
cd apr-1.3.2;./configure –prefix=/usr/local/apr;make;make install
安装apr-util-1.3.2.tar.bz2
tar xvjf apr-util-1.3.2.tar.bz2
cd apr-util-1.3.2;./configure –with-apr=/usr/local/apr –with-expat=/usr/local/expat
make;make install
cp /usr/local/apr-1.3.2/include/apr-1/* /usr/local/apr-1.3.2/include/目录，因为ganglia安装时默认会去/usr/local/apr/include下寻找apr的库文件。
4)安装rrdtool-1.2.27.tar.gz
tar xvzf rrdtool-1.2.27.tar.gz
cd rrdtool-1.2.27;./configure –prefix=/usr/local/rrdtool
make;make install
5)cp /usr/local/apr/bin/apr-1* /usr/local/bin/拷过这个后 OK否则会编译出问题
报错如下：
Checking for apr
checking for apr-1-config… no
configure: error: apr-1-config binary not found in pat
6)安装ganglia
./configure –with-librrd=/opt/rrdtool-1.4.4 –with-gmetad –prefix=/usr/local/ganglia –with-libconfuse=/usr/local/confuse-2.6
7)make;make install
8)安装apache服务器和php支持
yum -y install httpd mysqld php-mysql php
客户端：
wget http://download.fedora.redhat.com/pub/epel/5/x86_64/libconfuse-2.5-4.el5.x86_64.rpm
wget http://download.fedora.redhat.com/pub/epel/5/x86_64/libconfuse-devel-2.5-4.el5.x86_64.rpm
scp apr-*.* 10.250.13.45:~/
scp libconfuse-*.* 10.250.13.45:~/
scp ganglia-*.gz 10.250.13.45:~/
scp ganglia-devel-*.rpm 10.250.13.45:~/
scp *.conf 10.250.13.45:~/
ssh 10.250.13.45
sudo su –
yum install expat
cd /home/admin
tar -xvf apr-1.4.*.gz
cd apr*
./configure –prefix=/usr/local/apr
make
make install
cd ..
tar -xvf apr-util-1.3.9.*
cd apr-util*
./configure –with-apr=/usr/local/apr
make
make install
cd ..
rpm -ivh libconfuse-2.5-4.el5.x86_64.rpm
rpm -ivh libconfuse-devel-2.5-4.el5.x86_64.rpm
tar -xvf ganglia-3.1.*.gz
cd ganglia*
cp /usr/local/apr/bin/apr-1* /usr/local/bin/
./configure –with-apr=/usr/local/apr
find / -name "libpython2.5*"
cp /usr/local/lib/libpython2.5.so /usr/lib/libpython2.5.so
make
make install
cd ..
rpm -ivh ganglia-devel-3.1.1-1.x86_64.rpm –nodeps
cd /etc
mkdir ganglia
cp /home/admin/*.conf /etc/ganglia/
cd /etc/ganglia
vi gmond.conf ;edit udp send and recv host.
vi /usr/local/etc/gmond.conf
gmond –debug=10
ps -e|grep gmond
kill -9 id
gmond
如果必要需要重新修改gmond.conf
scp test 10.250.13.42:~/
scp test 10.250.13.43:~/
scp test 10.250.13.44:~/
scp test 10.250.13.45:~/
vi /etc/profile
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:"/usr/local/lib64/"
source /etc/profile
◎缺少库文件，通常在make过程中出现该错误，ld找不到对应的库比如libpython2.5.so
解决方法：find命令查找这两个文件，并ln –s 创建指向这两个文件的软链接引用。find / -name libpython*
◎如果安装过程中出现依赖错误,通常在configure时出现
解决方法：首先利用find查找，如果找到可以阅读readme,查看是否有参数支持指明该路径。不行考虑拷贝到默认目录，还是不行则可以加入参数—nodeps，然后download该lib，通常包含在其devel包里，需要去网上查找包含该lib的文件，然后安装。
1.4.2 配置及运行问题
◎测试gmond和gmetad是否运行成功
Telent localhost 8649
Telent localhost 8651
如果没有反应
解决方法：很可能是因为服务没有启动，或者使用的不是默认端口，ps –e|grep gmond，查找服务是否启动。查看gmond.conf看所使用的tcp recv端口。
还找不到原因，就可以用调试模式启动查看原因
gmond –debug=10
如果出现udp之类的端口绑定错误，比如是已被bind，则查看是否有端口已被利用 lsof –i:port。
还可能是配置文件配置不正确，比如我曾经将udp_recv_channel的host修改成与udp_send_channel相同的值，就发生了端口错误，udp_recv_channel的host必须是本机的ip(一个机子可能有多个ip)。如果是权限禁止，则考虑当前用户身份，或者换成root试下。
测试php前端支持是否成功
◎php页面显示为文件或者提示下载文件
解决方法：说明apache的php模块没有安装配置好。使用yum install 或者重新下载安装php模块，并在apache的conf文件里配置好。
◎显示页面无图象展示
首先检查selinux是否关闭
然后查看conf.php文件里的rrdtool路径是否正确，该文件是否存在，注意该路径是rrdtool可执行文件的路径不是其安装目录。
然后查看/var/lib/ganglia/rrds是否存在，能否被写。chown nobody:nobody /var/lib/ganglia/rrds # make sure RRDTool can write here.
查看php.conf里的gmetad的路径地址端口是否正确。
Ganglia项目是由加州大学发起的，现在已经成为一个应用非常广泛集群监控软件。可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息，比如如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，同时可以将历史数据以曲线方式通过php页面呈现。同时具有很好的扩展性，允许用户加入自己所要监控的状态信息。
2.1 ganglia工作原理
图 1 Ganglia整体结构图
Ganglia包括如下几个程序，他们之间通过XDL(xml的压缩格式)或者XML格式传递监控数据，达到监控效果。集群内的节点，通过运行gmond收集发布节点状态信息，然后gmetad周期性的轮询gmond收集到的信息，然后存入rrd数据库，通过web服务器可以对其进行查询展示。
Gmetad 这个程序负责周期性的到各个datasource收集各个cluster的数据，并更新到rrd数据库中。 可以把它理解为服务端。
Gmond 收集本机的监控数据，发送到其他机器上，收集其他机器的监控数据，gmond之间通过udp通信，传递文件格式为xdl。收集的数据供Gmetad读取，默认监听端口8649 ，监听到gmetad请求后发送xml格式的文件。可以把它理解为客户端。
web front-end 一个基于web的监控界面，通常和Gmetad安装在同一个节点上(还需确认是否可以不在一个节点上，因为php的配置文件中ms可配置gmetad的地址及端口)，它从Gmetad取数据，并且读取rrd数据库，生成图片，显示出来。
如上图所示，gmetad周期性的去gmond节点或者gmetad节点poll数据。一个gmetad可以设置多个datasource，每个datasource可以有多个备份，一个失败还可以去其他host取数据。
如果是muticast模式的话，gmond之间还会通过多播来相互传递数据。Gmond本身具有udp send和recv通道，还有一个tcp recv通道。其中udp通道用于向其他gmond节点发送或接受数据，tcp则用来export xml文件，主要接受来自gmetad的请求。Gmetad只有tcp通道，一方面他向datasource发送请求，另一方面会使用一个tcp端口，发布自身收集的xml文件，默认使用8651端口。所以gmetad即可以从gmond也可以从其他的gmetad得到xml数据。
Gmond节点内部模块图如下所示：
图 2 Gmond节点模块结构图
如上图所示，主要由三个模块组成，collect and publish模块，该模块周期性的调用一些内部指令获得metric data，然后将这些数据通过udp通道发布给其他gmond节点。Listen Threads，监听其他gmond节点的发送的udp数据，然后将数据存放到内存中。XML export thread负责将数据以xml格式发布出去，比如交给gmetad。
下面重点介绍下unicast模式下ganglia系统内的数据流。
图 3单播状况下集群节点间的数据流
如上图所示，多个gmond节点通过udp向单播的目标host的gmond发送数据，gmetad然后向该目标host的gmond请求xml文件，然后存入rrdtool数据库。 在unicast模式中，图中方框内的组件通常是位于集群内的同一个节点。该节点负责收集存储 显示被监控的各节点的状态信息。
2.2 自定义metrics
向ganglia加入自定义metric有两种方法，一种是通过命令行的方式运行gmetric，另一种是通过ganglia提供的面向c和python的扩展模块，加入自定义的模块支持。
n 自动收集数据
集群内各个节点的信息收集可以通过ganglia系统自动的收集起来，这个收集是独立进行地。其通信性能都是经过良好设计和优化的。具体的机制是：周期性的将这些信息发送给gmond，这样信息就加入了ganglia监控系统。通过ganglia的监控机制完成监控数据的收集显示的功能。Ganglia系统的机制可以参考2.1ganglia工作原理。
n 图形界面
数据可以通过图形显示出来。通过登录web服务器即可查看。目前可以通过该视图查看集群及单独节点的状态曲线。同时具有基本的排序机制，可以根据值降序或者升序排序。可以查看过去1小时 1天 1周 1年等时间段的状态曲线。
n 数据库rrdtool存储了历史数据
由于采用了rrd存储数据，这样我们不单可以查看当前的状态，还可以查看之前的状态历史，同时可以将metrics随时间的变化以曲线的方式变现表现出来。而单独的向文件写日志很难保存和方便地查看之前的历史记录。而且有可能使得日志文件很大。RRDtool具有如下优点:
1）除了存储数据之外，它具有可以创建图形的工具；
2）它的数据库文件大小是固定的，新的数据添加到已有数据的后面，当到了文件末尾的时候就开始从文件开始写数据，Round Robin就是指这个意思；
3）一般的数据库只能存储数据本身，而rrd可以存储相对与以前的数据的变动
4）一般的数据库是在提供数据的时候才更新，而RRD是在每一个预先设好的时间间隔都会更新，每次更新的时候，time stamp也会存储进去
n 开销估计：网络 IO CPU
只运行gmond进程的节点开销很小，通常需要1m左右内存，cpu大概1%不到，同时gmond只把数据保存在内存中，因此io开销可以忽略。同时向其他节点单播本身的信息本身的网络压力也不会很大。因此对于只运行gmond的节点来说，开销很小。 如果采用了unicast模式，主要的开销就会在各节点的gmond进程向中央节点发送的udp数据带来的网络开销，此外gmond和gmetad的通信，web服务也在该中央节点上进行。这样主要的瓶颈就在中央节点上，其网络 IO CPU的压力都会很大。
对于网络来说，中央节点将收到来自其他所有节点发送的udp包，如果一个节点每秒发10个包，500个节点将会发出5000个，每个包有200字节，就有1m字节，5000个包的处理所需要的cpu使用也会上升。
对于内存来说每个状态信息存储在内存大概要耗费300byte，如果一个job有10万个instance，每个instance又有10个状态需要监控，那么将耗费10000*10*300=30m的内存，其对应的xml文件大小也应该是10m级别的。
对于IO来说，Gmetad默认15秒向gmond取一次xml数据，如果gmond和gmetad都是在同一个节点，这样就相当于本地io请求。同时gmetad请求完xml文件后，还需要对其解析，也就是说按默认设置每15秒需要解析一个10m级别的xml文件，这样cpu的压力就会很大。同时它还有写入RRD数据库，还要处理来自web客户端的解析请求，也会读RRD数据库。这样本身的IO CPU 网络压力就很大，因此这个节点至少应该是个空闲的而且能力比较强的节点。
n Gmetad RRD写入瓶颈
需要格外注意的是gmetad守护进程使用RRDtool，会在/var/lib/ganglia/rrds/目录下的一个子目录存储这些rrd数据信息，如果集群节点超过100个，你可能应将这个目录放在RAM文件系统上，因为这个数据库的磁盘I/O将会非常高。由于RRD特有的存储方式，它会为每个metric存放一个文件，如果配置了多个采样频率，它还会为每个采样频率保存一个单独的文件。这就意味着gmetad将metric的值保存到rrd数据库的操作，将是针对大量小文件的IO，假设集群有300个节点，每个节点有50个metric，那么意味着gmetad会记录15000个metric，如果这些metric都是一秒更新一次，那么意味着每秒15000的随机写入操作，通常来说硬盘都是撑不住的。
一个可能的解决方法就是将集群内的节点划分为多个子集，为每个子集配置一个中央收集节点。但这样会带来部署和结果查看的不方便性。另外可以通过RRDcached来缓解这个gmetad使用RRDTool的问题大量随机写入，它会缓存这些写入，批量进行更新。此外就是降低metric的采样频率，减少metrics的数目，尽量减少这种写入请求量。如果机器具有多块磁盘，尽量利用多个磁盘来保存RRD数据。还有就是使用上面我们所说的将rrd目录加载为tmpfs。
n 使用的服务及端口以及依赖的库
Ganglia的gmond进程使用了udp进行单播，默认端口8649，同时还有负责tcp监控的端口8651 8652 8650也会被使用，这些端口需要在集群内部打开，这些使用的端口可以进行配置。另外apache也需要一个端口提供服务，这个端口会被从外部访问，默认是80。
n 同一个host的不同进程的相同Metirc可能混淆
由于ganglia本身是根据host+metric_name来区分不同的状态参数的，也就是它无法区分同一host内的不同进程相同的名称的状态变量。但是对于单纯的一个状态量，虽然可能是多个进程的状态，但对它来说只能看到一个名称，所以当多个进程同时向它报告具有同一个名称的状态的value时，它无法区分出进程间的不同。如果要区分它们，就需要加入一个命名机制区分它们。
程序运行完毕，该程序对应的自定义的那些metric不会消失，这意味着虽然程序运行结束，但我们依然可以查看其历史记录。但另一方面这样也会带来新的问题，由于我们采用的针对metric的命名机制，会导致metric积累到很多，这样会导致xml变得越来越大，增加中央节点解析该文件时的压力，也不方面查阅。目前有一个可行的方法就是修改gmetad的配置文件，减少数据的保存时间的设置。
基于ganglia的监控运行时，需要各个客户端安装gangliang的客户端gmond。收集数据的那个节点还需要安装ganglia的服务端gmetad，为了可以从web显示结果，还需要安装http服务器。安装这些还有很多依赖软件。具体参见1环境安装配置。
3.1 直接读取xml文件
除了使用ganglia内置的网页页面外，也可以自行得到xml文件去进行自己的分析。通常需要自己编写一个脚本来完成该任务。通过直接telnet gmond或者gmetad的tcp服务监听端口，可以直接得到xml文件，然后我们就可以对该xml文件进行需要的处理了。在单播模式下，应该telnet那个gmond的中央节点，登录该节点才能得到集群内所有节点的信息，否则只能得到单独节点的信息。
The ganglia distributed monitoring system-design implementation
Wide Area Cluster Monitoring with Ganglia
http://sourceforge.net/apps/trac/ganglia/wiki/Ganglia%203.1.x%20Installation%20and%20Configuration