用Prometheus远程监控另一台Linux服务器：一个监控机管全场

前言

生产环境里，监控系统和被监控目标通常不会跑在同一台机器上。出于安全隔离、资源分配和集中管理的考虑，一台独立的监控主机远程采集其他服务器的运行状态，这才是标准做法。

Prometheus 本身是拉模型，天生支持分布式采集。要让它拿到远程 Linux 主机的系统指标，只需要在目标机器上装一个 Node Exporter——官方出的轻量级指标暴露工具，装完启动，HTTP 接口就开在 9100 端口，Prometheus 这边配置一下地址就能开始抓。CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O、网络流量这些全都拿得到。

文章用最简拓扑演示：一台监控主机（192.168.42.140）跑 Prometheus，另一台被监控主机（192.168.42.145）装 Node Exporter。被监控那台装完服务之后，Prometheus 这边改两行配置，加一下目标地址，重启就能抓到数据。整个过程不到十分钟。

验证告警也顺手配了：CPU 使用率超过 10% 持续 10 秒告警，内存使用率超过 10% 告警，用的是 node_cpu_seconds_total 和 node_memory_MemAvailable_bytes 这两个现成指标，不需要写额外脚本。

方案适合有真实服务器需要监控的运维同学，或者想搭建集中监控平台的技术爱好者。核心优势一句话：一台监控机管全场，架构清晰，资源占用低

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1.Centos7安装node_exporter实现监控部署

安装前提：两台虚拟机（一台监控另一台数据）

  • 监控主机ip：192.168.42.140
  • 被监控主机ip：192.168.42.145

监控主机需要安装：

  • prometheus
  • alertmanager

被监控主机需要安装：

  • node_exporter

安装prometheus和alertmanager可以去cpolar官网参考这个两篇教程：《监控不再局域网！Cpolar 让 Prometheus 走出内网限制！》

《告别宕机！零基础搭建服务器监控告警系统！小白也能学会！》

被监控主机使用命令安装node_exporter：

curl -LO https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.2.0/node_exporter-1.2.0.linux-amd64.tar.gz

67d94e9bf4d52e5bf630219002f5fee2

下载完后，解压：

tar xvfz node_exporter-1.2.0.linux-amd64.tar.gz

50e525519c2f5818aecc5e3f4364cfd0

将名为 node_exporter-1.2.0.linux-amd64 的目录，移动到 /opt 目录下，并重命名为 node_exporter：

 mv node_exporter-1.2.0.linux-amd64 /opt/node_exporter

93ff7acd392aadd752a4d0ddd8c3ac9b

使用 vi 编辑器，创建或修改一个 systemd 服务配置文件，以便将 node_exporter 注册为一个系统服务，实现开机自启、状态管理（如 start/stop/status）等功能：

sudo vi /etc/systemd/system/node_exporter.service

将 node_exporter 注册为一个 Linux 系统服务，以专用用户身份运行，确保在网络就绪后自动启动，并支持通过 systemctl 命令进行管理:

[Unit]
Description=Node Exporter
Documentation=https://github.com/prometheus/node_exporter
After=network.target

[Service]
User=node_exporter
Group=node_exporter
Type=simple
ExecStart=/opt/node_exporter/node_exporter

[Install]
WantedBy=default.target

a52a219f4376276f0b149cb067daae74

创建一个名为 node_exporter 的系统用户，不创建家目录、不允许登录，专用于运行 node_exporter 服务:

useradd --no-create-home --shell /bin/false node_exporter

984dbbcd4abf705132294920d9afd0c3

通知 systemd 重新加载所有服务配置文件:

 systemctl daemon-reload
 systemctl enable node_exporter

cf4a78285e92a6f1563c4834ca03bc2e

启动后，ip+9100即可启动node_exporter:

1ea5b3008fb70f7dd5e120ddb83d1e55

2.Prometheus配置node_exporter

进入prometheus的安装目录，编辑prometheus.yml：

vi prometheus.yml

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加入被监控主机ip+端口，如下，注意格式（不然无法启动成功）：

      - targets: ["192.168.42.145:9100"]
        labels:
          app: "node_exporter"

image-20251118153325140

重启Prometheus：

systemctl restart prometheus

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prometheus 成功抓取了node_exporter指标数据：

image-20251118153513799

测试了一下，若是未启动端口，是无法成功抓取的！

6cd3706ba634cc189d2f4abcbd9f3049

接下来，我们利用内网穿透工具cpolar将 node_exporter 的 9100 端口安全暴露至公网，实现远程可视化监控。

3.配置alertmanager监控主机的数据

配置alertmanager告警：

进入prometheus的安装目录，编辑prometheus.yml：

vi prometheus.yml

如图填写：image-20251118155320035

编辑3.yml添加下面信息监控192.168.42.145的内存和CPU使用率，超过10%就告警：

groups:
  - name: node-alerts
    rules:
      # CPU 使用率 > 10% 持续10s
      - alert: 高CPU使用率
        expr: 100 - (avg by (instance, job) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 10
        for: 10s
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "高CPU使用 {{ $labels.instance }}"
          description: "CPU大于10% (current value: {{ $value }}%) 超过10s"

      # 内存使用率 > 10%
      - alert: 内存使用率
        expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100 > 10
        for: 10s
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "内存使用率过高 {{ $labels.instance }}"
          description: "内存使用率大于10% (current value: {{ $value }}%) 超过10s"

重启Prometheus：

systemctl restart prometheus

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登到prometheus网页后，可以看到我们的告警添加成功啦：

image-20251118155940609

告警数据也成功显示啦：

image-20251118160058667

这样我们成功利用node_exporter监控到了另一台主机的数据：

4.安装cpolar随时随地开发（被监控主机安装）

cpolar 可以将你本地电脑中的服务（如 SSH、Web、数据库）映射到公网。即使你在家里或外出时，也可以通过公网地址连接回本地运行的开发环境。

❤️以下是安装cpolar步骤：

使用一键脚本安装命令：

sudo curl https://get.cpolar.sh | sh

6fcd3d90953ab77775b2e3ab5c2a9111

安装完成后，执行下方命令查看cpolar服务状态：（如图所示即为正常启动）

sudo systemctl status cpolar

22e5adfaf290a17fc3384bb296055259

Cpolar安装和成功启动服务后，在浏览器上输入虚拟机主机IP加9200端口即:【http://192.168.42.145:9200】访问Cpolar管理界面，使用Cpolar官网注册的账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,接下来在web 界面配置即可：

打开浏览器访问本地9200端口，使用cpolar账户密码登录即可,登录后即可对隧道进行管理。

8a6698b1bf26d64ba3645827fbfb1c29

5.配置公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：

  • 隧道名称：可自定义，本例使用了:node_exporter，注意不要与已有的隧道名称重复

  • 协议：http

  • 本地地址：9100

  • 域名类型：随机域名

  • 地区：选择China TOP

image-20251118163042192

创建成功后，打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了公网地址，接下来就可以在其他电脑或者移动端设备（异地）上，使用地址访问。

image-20251118163114743

访问成功。

image-20251118163136732

6.将node_exporter暴露给Prometheus进行远程抓取

返回到监控主机，编辑prometheus配置文件：

vi prometheus.yml

Prometheus可以通过1a0f75b.r2.cpolar.top这个公网地址访问到运行在192.168.42.145：9100的node_exporter服务，从而抓取系统指标。

      - targets: ["1a0f75b.r2.cpolar.top"]
        labels:
          app: "node_exporter"

image-20251118163414089

重启Prometheus：

systemctl restart prometheus

f69eab54844fe0c568b150191e847712

登到prometheus网页后，可以看到我们的抓取成功：

image-20251118163704452

7.保留固定公网地址

使用cpolar为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

bb57af88579d81253d911fe4abd7fe01

点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china Vip，然后设置一个二级子域名名称，我这里演示使用的是nodee，大家可以自定义。填写备注信息，点击保留。

image-20251118165553026

登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道node_exporter，点击右侧的编辑。

image-20251118165625022

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

  • 域名类型：选择二级子域名
  • Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
  • 地区: China TOP

点击更新

image-20251118165657789

更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

image-20251118165716130

最后，我们使用固定的公网地址在任意设备的浏览器中访问，可以看到成功访问本地部署的node_exporter页面，这样一个永久不会变化的二级子域名公网网址即设置好了。

image-20251118165740885

至此，我们完成了远程服务器监控搭建。

结尾

搭完这套系统，你的监控能力就脱离了"单机版"。

Node Exporter 装在哪台机器上，Prometheus 就能监控到哪台。CPU、内存、磁盘、网络这些基础指标完全够用，如果需要监控业务层指标，可以再配合之前文章里的 Pushgateway 或者自定义 Exporter 把数据汇进来。告警规则用 PromQL 写，灵活度很高，改阈值、加条件直接在配置文件里动手，不用重启服务。

这条链路打通之后，往后加新机器只需要在被监控机装个 Node Exporter，改一行 Prometheus 配置就完事。# 欢迎使用Markdown编辑器

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    • 项目
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  2. 项目2
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一个简单的表格是这么创建的：

项目 Value
电脑 $1600
手机 $12
导管 $1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列 第二列 第三列
第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants 是一个文本转换工具，主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如：

原始符号 转换后 说明
"引号" “引号” 直引号变弯引号
'单引号' ‘单引号’ 直单引号变弯单引号
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Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

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  • 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML图表

可以使用UML图表进行渲染，例如下面产生的一个序列图：

王五 李四 张三 王五 李四 张三 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 你好！李四, 最近怎么样? 你最近怎么样，王五？ 我很好，谢谢! 我很好，谢谢! 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样?
  • 关于 UML图表 语法，参考 这儿,

流程图

链接

长方形

圆

圆角长方形

菱形
  • 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法：

Created with Raphaël 2.3.0 开始 我的操作 确认？ 结束 yes no
  • 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

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  1. mermaid语法说明 ↩︎

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