Prometheus基础（二）

1、什么是Prometheus?

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。
Prometheus目前在开源社区相当活跃。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。

2、Prometheus的特点

• 多维数据模型：由度量名称和键值对标识的时间序列数据   node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle", dc="dc0"}
• PromSQL是一种灵活的查询语言，可以利用多维数据完成复杂的查询
• 不依赖分布式存储，单个服务器节点可直接工作
• 基于HTTP的pull方式采集时间序列数据
• 推送时间序列数据通过PushGateway组件支持
• 通过服务发现或静态配置发现目标
• 多种图形模式及仪表盘支持

官网地址：https://prometheus.io/

 

3、架构图

Prometheus 由多个组件组成，但是其中许多组件是可选的：

Prometheus Server：用于收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口(http api)

client Library：客户端库（例如Go，Python，Java等），为需要监控的服务产生相应的/metrics并暴露给Prometheus Server。目前已经有很多的软件原生就支持Prometheus，提供/metrics，可以直接使用。对于像操作系统已经不提供/metrics，可以使用exporter，或者自己开发exporter来提供/metrics服务。

push gateway：主要用于临时性的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。对此Jobs定时将指标push到pushgateway，再由Prometheus Server从Pushgateway上pull。这种方式主要用于服务层面的 metrics

exporter：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，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。

Web UI：Prometheus内置一个简单的Web控制台，可以查询指标，查看配置信息或者Service Discovery等，实际工作中，查看指标或者创建仪表盘通常使用Grafana，Prometheus作为Grafana的数据源；

4、基本原理

Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。

5、服务过程

• Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。
• Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。
• Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。
• PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
• Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。

6、三大套件

• Server 主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。
• Alertmanager 警告管理器，用来进行报警。
• Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关。

 

7、数据模型

Prometheus将所有数据存储为时间序列；具有相同度量名称以及标签属于同一个指标。

每个时间序列都由度量标准名称和一组键值对（也成为标签）唯一标识。

时间序列格式：

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

示例：api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

 

8、指标类型

• Counter：递增的计数器：uptime
• Gauge：可以任意变化的数值：cup使用率
• Histogram：对一段时间范围内数据进行采样，并对所有数值求和与统计数量。比如统计某班考试成绩，0-60分4个，60-70分的8个，70-80分的3个，80-90分的20个，90-100分的9个。数量直方图
• Summary：与Histogram类似，但是他们是统计的分位数，95值是100，50值是40。即：小于100的值占95%，小于40的值占一半。

9、作业和实例

实例：可以抓取的目标称为实例（Instances）

作业：具有相同目标的实例集合称为作业（Job）

scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'
      static_configs:
      - targets: ['localhost:9090','192.168.1.100:9090']
   - job_name: 'node'
      static_configs:
      - targets: ['192.168.1.10:9090']