一、 快速部署Zabbix7.0

使用Docker-compose快速搭建Zabbix7.0监控平台，请参考文档： Zabbix7.0 Docker-compose部署指南

二. Nacos注册中心简介

Nacos（Dynamic Naming and Configuration Service）是阿里巴巴开源的服务注册与配置中心，主要提供两大核心功能：

• 服务发现与管理：实现微服务的注册、发现和健康监测
• 动态配置管理：支持配置信息的集中管理和动态更新
• 服务元数据管理：存储包括服务版本、健康状态等关键信息

作为微服务架构的核心组件，Nacos能有效解决服务拓扑动态变化带来的管理难题。

三、 从Nacos获取服务列表

3.1 服务查询接口

GET http://{nacos_url}/nacos/v1/ns/catalog/services

参数说明：

• namespaceId：命名空间标识
• pageNo：当前页码（支持分页）
• pageSize：每页记录数

3.2 服务发现脚本

创建
nacos_service_discovery.py实现双模式查询：

#!/usr/bin/python3
import requests
import json
import sys

nacos_url = "http://srebro.cn:8848"
namespace = "base-uat"
page_size = 1000

services_cache = []  # 全局缓存提升性能

def get_all_services():
    global services_cache
    if services_cache:
        return services_cache
        
    services = []
    page_no = 1
    while True:
        url = f"{nacos_url}/nacos/v1/ns/catalog/services?namespaceId={namespace}&pageNo={page_no}&pageSize={page_size}"
        try:
            resp = requests.get(url, timeout=10)
            resp.raise_for_status()
            data = resp.json()
            services.extend(data['serviceList'])
            if len(services) >= data.get('count', 0):
                break
            page_no += 1
        except Exception as e:
            print(f"Error: {e}")
            break
    services_cache = services
    return services

def main():
    if len(sys.argv) > 1:
        service_name = sys.argv[1]
        for service in get_all_services():
            if service["name"] == service_name:
                print(service.get("healthyInstanceCount", 0))
                return
        print(0)
        return
    
    discovery = {"data": []}
    for service in get_all_services():
        discovery["data"].append({
            "{#SERVICE_NAME}": service["name"],
            "{#HEALTHY_COUNT}": service.get("healthyInstanceCount", 0)
        })
    print(json.dumps(discovery))

if __name__ == "__main__":
    main()

3.3 脚本执行模式

• 自动发现模式（无参数）

$ python3 nacos_service_discovery.py

{
    "data":[
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-app-alarm",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-oss",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-sys",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-meta",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-message",
            "{#HEALTHY_COUNT}":2
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-uc",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-org",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-workflow",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-platform-iot-master",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-app-risk",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-job",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-export",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        },
        {
            "{#SERVICE_NAME}":"srebro-gateway",
            "{#HEALTHY_COUNT}":1
        }
    ]
}

• 健康实例查询（带服务名参数）：

$ python3 nacos_service_discovery.py srebro-app-alarm
1

四、 Zabbix-agent 客户端配置

在zabbix_agentd.conf中添加自定义监控项：【允许自定义KEY ，千万不能忘记 UnsafeUserParameters=1】

# 服务自动发现
UserParameter=nacos.enhanced.discovery,/usr/local/zabbix/bin/nacos_service_discovery.py

# 健康实例数查询
UserParameter=nacos.health.current[*],/usr/local/zabbix/bin/nacos_service_discovery.py "$1"

重启zabbix-agent服务

systemctl restart zabbix-agent

测试使用zabbix-get获取数据

[root@localhost bin]# /usr/local/zabbix/bin/zabbix_get -s 172.22.33.201 -k "nacos.health.current[srebro-message]"
2

五、 Zabbix模板配置

5.1 创建模板

5.2 配置自动发现规则

5.3 创建监控项原型

监控项原型配置项：

5.4 创建触发器原型

触发器配置参数：

六. 监控数据验证

通过监测 → 最新数据查看监控数据：

七、扩展建议

0. 报警升级：配置连续报警机制，防止偶发误报
1. 数据可视化：创建聚合仪表盘展示核心服务健康状态
2. 日志追踪：结合ELK日志平台的异常日志关联分析