GitLab在Linux上的监控与报警

一、使用Prometheus+Grafana实现GitLab监控与报警（主流方案）
Prometheus是开源的时序数据库与监控系统，Grafana是可视化工具，二者结合能实现GitLab全面的性能监控与灵活报警。

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监控目标：

   scrape_configs:
     - job_name: 'gitlab'
       static_configs:
         - targets: ['gitlab.example.com:9090']  # 替换为GitLab服务器IP或域名
   

   保存后启动Prometheus（./prometheus --config.file=prometheus.yml），通过http://<服务器IP>:9090/targets验证是否成功连接GitLab。
2. 安装Grafana并配置数据源：下载Grafana（如wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.2.0.linux-amd64.tar.gz），启动服务（./bin/grafana-server），访问http://<服务器IP>:3000（默认账号admin/admin）。进入“Configuration→Data Sources”，添加Prometheus数据源，填写URL（http://<Prometheus服务器IP>:9090）并保存。
3. 创建Grafana仪表盘：在Grafana中点击“+”→“Dashboard”，选择“Add new panel”，搜索GitLab相关指标（如gitlab_runner_jobs_running、node_memory_MemAvailable_bytes），配置图表展示（如CPU使用率折线图、内存占用仪表盘），保存仪表盘。
4. 设置报警规则：在Prometheus中创建alerts.yml文件，定义告警条件（如CPU使用率超过80%持续1分钟、内存使用率超过80%持续5分钟）：

   groups:
     - name: gitlab_alerts
       rules:
         - alert: GitLabHighCPU
           expr: node_cpu_seconds_total{job="gitlab"} > 0.8
           for: 1m
           labels:
             severity: warning
           annotations:
             summary: "High CPU Usage on GitLab Server"
             description: "GitLab server CPU usage is above 80% for 1 minute"
         - alert: GitLabHighMemory
           expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes > 0.8
           for: 5m
           labels:
             severity: critical
           annotations:
             summary: "High Memory Usage on GitLab Server"
             description: "GitLab server memory usage is above 80% for 5 minutes"
   

   将alerts.yml放入Prometheus的rules目录，重启Prometheus加载规则。在Grafana中进入“Alerting→Alert rules”，添加基于Prometheus的告警规则，并配置通知渠道（如邮件、Slack）。

二、使用GitLab内置监控功能（简单易用）
GitLab自带监控模块，无需额外安装工具，适合快速搭建基础监控体系。

1. 启用自监控项目：登录GitLab管理后台，进入“Settings→Metrics and profiling→Self monitoring”，勾选“Enable self monitoring”，GitLab会自动创建一个监控项目，用于存储和展示实例的性能指标（如请求延迟、作业执行时间）。
2. 配置Performance Bar：在“Settings→Metrics and profiling”中开启“Performance Bar”，管理员访问GitLab时，顶部会显示性能条，实时展示当前请求的数据库查询时间、Redis调用时间、外部HTTP请求时间等，帮助快速定位性能瓶颈。
3. 配置邮件报警：编辑GitLab配置文件（/etc/gitlab/gitlab.rb），开启报警功能并设置邮件接收地址：

   gitlab_rails['alert_monitor'] = true
   gitlab_rails['alert_email'] = ['admin@example.com']
   gitlab_rails['alert_on_issues'] = true  # 当有新Issue时发送报警
   gitlab_rails['alert_on_merged_requests'] = true  # 当有合并请求时发送报警
   

   保存后运行sudo gitlab-ctl reconfigure使配置生效。测试：创建一个Issue或合并请求，检查admin@example.com是否收到报警邮件。

三、常用行命令工具（实时排查问题）
行命令工具适合快速查看系统资源使用情况，辅助排查GitLab性能问题。

• top/htop：动态展示系统进程的CPU、内存占用，按M键按内存排序，按P键按CPU排序，快速定位高资源消耗进程。
• vmstat：监控系统虚拟内存、进程、CPU活动，常用命令vmstat 1 5（每1秒刷新一次，共5次），关注r（运行队列长度）、b（阻塞进程数）、si/so（磁盘交换分区读写量）。
• iostat：分析磁盘I/O性能，常用命令iostat -x 1，关注%util（磁盘利用率，超过70%需优化）、await（平均I/O等待时间，超过20ms可能存在瓶颈）。
• netstat/ss：查看网络连接状态，netstat -tulnp（查看监听端口）或ss -s（查看socket统计信息），帮助排查网络连接问题。

四、第三方监控服务（全面扩展）
若需要更专业的监控（如分布式追踪、日志分析），可集成第三方服务：

• Datadog：支持GitLab监控插件，自动收集GitLab指标（如API响应时间、作业执行时间），提供实时仪表盘和报警功能，需注册账号并配置GitLab集成。
• New Relic：提供GitLab性能监控，支持APM（应用性能管理），跟踪请求链路，分析慢查询，帮助优化应用性能。