Prometheus（1） 概念

Prometheus

Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合。对我来说，它跟 zabbix 最大的区别就是它没有模板，所有的告警规则都得自己写。。。
它有一套查询命令（promQL）可以进行很多的运算。

组成及架构

介绍以下几个常用的组件：

• Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据。

• exporters: 用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus。

• Alertmanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，微信、钉钉等。

大概流程：

1. Prometheus Server 定时去目标上抓取 metrics ，如配置好的 jobs、exporters ，每个目标需要暴露一个 http 接口给它定时抓取。
2. Prometheus Server 存储收集到的 metrics ，并运行已定义好的 alert.rules，记录新的时间序列或者向 Alertmanager 推送警报。
3. Alertmanager 根据配置文件，对接收到的告警进行处理，并发出告警。
4. Grafana 使用 Prometheus 作为数据源，根据收集到的 metrics 生成可视化数据

概念

数据模型

Prometheus 存储的数据为时间序列，由 metrics (指标名称) 和 label (一个或多个标签)组成。不同的 label 表示不同的时间序列。

每条时间序列是由唯一的指标名称和一组标签(key=value)的形式组成。

• 指标名称： 一般用于表示 metrics 的功能，例如 probe_http_status_code 这样
• 标签： 就是对一条时间序列不同维度的识别了。例如probe_http_status_code

四种数据类型(抄的)

• Counter

一种累加的 metric，典型的应用如：请求的个数，结束的任务数， 出现的错误数等等。
例如，查询 http_requests_total{method="get", job="Prometheus", handler="query"} 返回 8，10 秒后，再次查询，则返回 14。

• Gauge

一种常规的 metric，典型的应用如：温度，运行的 goroutines 的个数。
可以任意加减。
例如：go_goroutines{instance="172.17.0.2", job="Prometheus"} 返回值 147，10 秒后返回 124。

• Histogram

可以理解为柱状图，典型的应用如：请求持续时间，响应大小。
可以对观察结果采样，分组及统计。
例如，查询 http_request_duration_microseconds_sum{job="Prometheus", handler="query"} 返回的结果

Summary

类似于 Histogram, 典型的应用如：请求持续时间，响应大小。
提供观测值的 count 和 sum 功能。
提供百分位的功能，即可以按百分比划分跟踪结果。

instance 和 jobs

instance: 一个单独 scrape 的目标， 一般对应于一个进程。

jobs: 一组同种类型的 instances（主要用于保证可扩展性和可靠性），例如：

job 和 instance 的关系

  - job_name: 'pxc'
    static_configs:
      - targets: ['172.18.201.66:9100', '172.18.201.67:9100', '172.18.201.68:9100']