前几篇文章讲了 Categraf 是什么、如何 10 分钟跑起 Categraf + 夜莺 + VictoriaMetrics，以及如何做 Linux 主机监控。
如果你的团队已经习惯 Grafana，那么接下来最自然的问题就是：Categraf 采到的数据，怎么在 Grafana 里看？
Categraf 仓库的 inputs 目录中，很多插件已经配套了 Grafana Dashboard。用户不需要从零写 PromQL，也不需要先猜哪些指标重要。更推荐的方式是：先导入官方配套大盘，确认变量、数据源和核心图表都能工作，再根据自己的业务场景做二次调整。
核心要点
- Categraf 的 Grafana Dashboard 通常放在各插件目录下，文件名多为
dashboard_grafana.json或*-grafana.json。 - Grafana 数据源需要使用 Prometheus 兼容数据源，可以指向 VictoriaMetrics、Prometheus 或其他兼容查询 API 的后端。
- Dashboard 没有数据时，优先检查原始指标、数据源、变量标签和时间范围，而不是先改图表。
- 不同插件的大盘变量不同，常见变量包括
datasource、ident、instance、busigroup等。 - 生产环境建议把官方 Dashboard 当作基线模板，后续再按业务组、环境、实例标签进行裁剪。
1. Dashboard 文件在哪里
Categraf 的 Dashboard 和采集插件放在一起。比如：
inputs/system/dashboard_grafana.json
inputs/mysql/dashboard-by-ident_grafana.json
inputs/mysql/dashboard-by-instance_grafana.json
inputs/redis/dashboard_grafana.json
inputs/kafka/dashboard_grafana.json
inputs/elasticsearch/dashboard_grafana.json
这种组织方式有一个好处：你要监控什么对象，就去对应 input 目录里找 README、配置示例、Dashboard 和告警规则。
比如 Linux 主机监控大盘在：
inputs/system/dashboard_grafana.json
MySQL 按实例查看的大盘在：
inputs/mysql/dashboard-by-instance_grafana.json
Redis 大盘在：
inputs/redis/dashboard_grafana.json
如果某个目录里同时存在夜莺和 Grafana 两类 Dashboard，一般可以通过文件名区分：dashboard.json 多用于夜莺，dashboard_grafana.json 或带 _grafana 后缀的文件用于 Grafana。
下面是测试环境中导入 Linux、MySQL、Redis 三个 Grafana Dashboard 后的列表页：
2. Grafana 数据源怎么配置
Categraf 负责采集和上报，不直接给 Grafana 提供查询接口。Grafana 需要连到 Prometheus 兼容的数据源。
常见链路是：
Categraf
|
v
remote write
|
v
VictoriaMetrics / Prometheus compatible storage
|
v
Grafana Dashboard
如果你用的是本地 VictoriaMetrics，Grafana 数据源可以配置为：
http://127.0.0.1:8428
如果 Grafana 运行在 Docker 容器里，而 VictoriaMetrics 在宿主机上，数据源地址常见写法是：
http://host.docker.internal:8428
这里要注意，Grafana 数据源地址是从 Grafana 所在环境访问后端的地址，不一定等于你在浏览器里访问 VictoriaMetrics 的地址。
3. 导入 Dashboard 的推荐顺序
导入 Dashboard 前，不建议直接从“页面有没有图”开始判断是否成功。更稳妥的顺序是：
- 确认 Categraf 已经启动；
- 确认后端能查到原始指标；
- 在 Grafana 配好 Prometheus 兼容数据源；
- 导入对应插件的
_grafana.json文件； - 在 Dashboard 变量中选择正确的数据源和实例；
- 查看核心面板是否有数据；
- 再检查细分图表和 TopN 图表。
以 Linux 主机监控为例，可以先在后端查：
system_load1
mem_used_percent
100 - cpu_usage_idle{cpu="cpu-total"}
这些查询有数据，再导入 inputs/system/dashboard_grafana.json。导入后选择对应的 datasource 和 ident，通常就能看到主机概览。
4. 常见 Dashboard 变量怎么理解
Grafana Dashboard 是否有数据，很多时候取决于变量是否选对。
Categraf 当前常见 Dashboard 变量包括：
| 变量 | 常见含义 | 排查建议 |
|---|---|---|
datasource |
Grafana 数据源 | 先确认数据源测试通过，并且能查询 PromQL |
ident |
主机标识，常用于 Linux 主机类大盘 | 查询 system_load1 看实际标签是否包含目标 ident |
instance |
实例标识，常用于 MySQL、Redis 等中间件 | 建议在 Categraf 配置中通过 labels 设置稳定的 instance 标签 |
busigroup |
业务组，常用于夜莺或带业务分组的大盘 | 没有业务组标签时可先选择全部或空值 |
region |
区域，常见于云厂商或 RDS 类大盘 | 对照实际指标标签确认是否存在 |
如果变量下拉框没有值，通常不是 Grafana 导入失败，而是对应的变量查询没有查到标签。此时应该回到数据源里查原始指标。
5. MySQL 和 Redis 大盘怎么选
MySQL 插件目录下有多份 Grafana Dashboard：
inputs/mysql/dashboard-by-ident_grafana.json
inputs/mysql/dashboard-by-instance_grafana.json
inputs/mysql/dashboard-by-aws-rds_grafana.json
如果你的 MySQL 是由 Categraf 直接采集，优先看 dashboard-by-instance_grafana.json 或 dashboard-by-ident_grafana.json。如果是 AWS RDS 场景，再看 dashboard-by-aws-rds_grafana.json。
Redis 插件目录下的 Grafana Dashboard 是：
inputs/redis/dashboard_grafana.json
Redis 大盘按 instance 变量查看具体实例，所以配置 Categraf 时建议显式加上实例标签：
labels = { instance = "prod-redis-01:6379" }
这样后续在 Grafana 里筛选会更直观，也避免直接用地址作为唯一识别方式时产生混乱。
6. Dashboard 没有数据怎么排查
建议按下面顺序排查。
第一步，确认时间范围
Grafana 默认时间范围如果太短，而 Categraf 采集周期较长，可能看不到数据。可以先切到最近 1 小时或最近 6 小时。
第二步，确认数据源
在 Grafana Explore 里查一个最基础的指标。Linux 主机查 system_load1，MySQL 查 mysql_up，Redis 查 redis_up。
第三步，确认变量标签
如果原始指标有数据，但 Dashboard 变量没有值，说明变量查询依赖的标签和实际指标标签不匹配。比如 MySQL 大盘按 instance 查询，但采集配置没有设置 labels = { instance = "..." }。
第四步，确认 Dashboard 版本
同一个插件可能有多份 Dashboard。比如 MySQL 有按 ident、按 instance、按 AWS RDS 的版本，导错版本会导致变量和标签不匹配。
第五步，确认指标名
如果你修改过采集配置、禁用了某些模块，或者使用了其他采集器生成的指标，Dashboard 中的 PromQL 可能查不到对应指标。此时需要回到插件 README，对照指标名和采集开关。
7. 什么时候需要改 Dashboard
官方 Dashboard 适合作为起点，但生产环境通常还需要调整。
建议优先改这几类内容：
- 业务相关的变量，比如环境、业务组、集群、机房；
- TopN 面板的排序和过滤条件；
- 不同机器规格对应的阈值线；
- 不适合当前环境的挂载点、网卡、库表过滤；
- 团队内部常用的跳转链接或文档链接。
不建议一开始就大幅改 PromQL。先保证原始指标和变量稳定，再逐步调整图表展示，否则排查时很难判断问题来自采集、存储、变量还是 PromQL。
8. 常见问题
Q1：Categraf 的 Grafana Dashboard 能直接用于 Prometheus 吗？
可以，只要 Grafana 数据源是 Prometheus 兼容查询接口即可。VictoriaMetrics、Prometheus 以及其他兼容 PromQL 的后端都可以作为数据源。
Q2：为什么导入后变量为空？
最常见原因是数据源里没有对应指标，或者指标里没有 Dashboard 变量依赖的标签。先在 Explore 里查原始指标，再看标签是否包含 ident、instance 等字段。
Q3：夜莺 Dashboard 和 Grafana Dashboard 可以混用吗？
不能直接混用。两者都是 JSON，但格式不同。夜莺使用 dashboard.json，Grafana 使用 _grafana.json 或类似命名的文件。
Q4：是否应该把官方 Dashboard 直接用于生产？
可以作为生产基线，但建议先在测试环境导入验证，再根据业务标签、机器规格、告警阈值和团队排查习惯做调整。
9. 小结
Categraf 的 Grafana Dashboard 价值不只是“省去画图时间”，更重要的是把采集插件、指标命名、变量标签和排查路径放到一个可复用模板里。
使用时建议遵循一个简单原则：
先确认原始指标，再导入 Dashboard；先选对变量，再判断图表是否正常。
这样可以避免把采集问题、数据源问题、变量问题和图表问题混在一起排查。
下一篇文章继续进入具体中间件场景，讲如何用 Categraf 做 MySQL 监控。
