centos gitlab如何监控运行状态

一、使用GitLab自带监控功能

GitLab内置了监控组件，可通过内置仪表盘快速查看实例运行状态：

1. 启用内置监控：编辑GitLab配置文件/etc/gitlab/gitlab.rb，找到gitlab_rails['monitoring_enabled']行，取消注释并设置为true；保存后运行sudo gitlab-ctl reconfigure应用更改。
2. 访问监控仪表盘：配置完成后，通过http://your-gitlab-domain/monitoring访问内置监控页面，查看CPU、内存、磁盘、请求延迟等核心指标。
3. 使用gitlab-ctl命令：GitLab自带的命令行工具可管理服务和查看状态：
   • gitlab-ctl status：查看所有GitLab服务（如nginx、postgresql、unicorn）的运行状态；
   • gitlab-ctl tail：实时查看GitLab服务的合并日志（包括rails、unicorn等）；
   • gitlab-ctl restart：重启GitLab服务（或指定服务，如gitlab-ctl restart nginx）。

二、利用系统自带工具监控

通过Linux系统工具可快速检查GitLab的资源使用情况及进程状态：

1. top/htop：top命令实时显示系统进程的资源占用（按CPU排序可快速定位高负载进程）；htop是top的增强版，支持颜色显示和鼠标操作。
2. vmstat/free：vmstat 1每秒刷新一次系统虚拟内存、CPU、磁盘I/O等统计信息（重点关注free内存、si/so交换分区使用量）；free -h以易读格式显示内存使用情况。
3. netstat/ss：netstat -tuln查看当前活动的网络连接（监听端口）；ss -tuln是netstat的替代工具，性能更优。
4. dstat：dstat -cdngy实时显示CPU、磁盘、网络、内存等综合指标（需安装：sudo yum install dstat）。

三、第三方监控工具（Prometheus+Grafana）

对于需要长期存储、可视化及报警的场景，推荐使用**Prometheus（指标收集）+ Grafana（可视化）**组合：

1. 安装Prometheus：下载并解压Prometheus（如wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.30.3/prometheus-2.30.3.linux-amd64.tar.gz），编辑prometheus.yml配置文件，添加GitLab抓取任务：

   scrape_configs:
     - job_name: 'gitlab'
       static_configs:
         - targets: ['gitlab.example.com:9090']  # 替换为GitLab实例地址
   

   启动Prometheus：./prometheus --config.file=prometheus.yml。
2. 配置GitLab导出指标：编辑/etc/gitlab/gitlab.rb，添加以下配置以开启Prometheus指标导出：

   gitlab_rails['prometheus_export_address'] = 'localhost'
   gitlab_rails['prometheus_export_port'] = '9090'
   

   运行sudo gitlab-ctl reconfigure使配置生效。
3. 安装Grafana并配置数据源：下载并启动Grafana（如wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.2.0.linux-amd64.tar.gz），访问http://localhost:3000（默认账号admin/admin），添加Prometheus数据源（地址填写http://localhost:9090）。
4. 创建监控面板：在Grafana中新建面板，使用PromQL查询GitLab指标（如gitlab_rails_database_queries_seconds_max表示数据库查询最大耗时、gitlab_workhorse_http_requests_total表示HTTP请求数），设置可视化图表（如折线图、仪表盘）。

四、日志分析与监控

GitLab的日志文件记录了详细的运行信息，通过分析日志可快速定位问题：

1. 日志文件路径：
   • Rails应用日志：/var/log/gitlab/gitlab-rails/production.log（主要业务日志）；
   • Unicorn日志：/var/log/gitlab/unicorn/unicorn_stdout.log（应用服务器日志）；
   • GitLab Shell日志：/var/log/gitlab/gitlab-shell/gitlab-shell.log（SSH操作日志）。
2. 实时查看日志：使用tail -f /var/log/gitlab/gitlab-rails/production.log实时跟踪Rails日志，快速定位错误（如500错误、请求超时）。
3. 日志分析工具（ELK Stack）：通过Elasticsearch（存储）、Logstash（解析）、Kibana（可视化）组合，实现日志的集中存储、搜索和可视化分析（如统计错误日志频率、分析慢请求）。

五、报警配置

通过报警机制可及时通知管理员处理异常：

1. GitLab内置报警：在/etc/gitlab/gitlab.rb中配置报警规则（如gitlab_rails['monitoring_alerts_email_enabled'] = true开启邮件报警），设置报警阈值（如CPU使用率超过80%触发报警）。
2. Prometheus Alertmanager：集成Alertmanager到Prometheus中，配置报警规则（如- alert: HighCPUUsage，条件为process_cpu_seconds_total > 80），设置报警方式（邮件、Slack、PagerDuty等）。

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