Prometheus 简介

Prometheus 介绍

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。

作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：

强大的多维度数据模型：时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串。可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作。
支持双精度浮点类型，标签可以设为全unicode。灵活而强大的查询语句（PromQL）：在同一个查询语句，可以对多个 metrics进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
易于管理： Prometheus server是一个单独的二进制文件，可直接在本地工作，不依赖于分布式存储。高效：平均每个采样点仅占 3.5 bytes，且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。使用 pull模式采集时间序列数据，这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的 metrics。可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端。可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
有多种可视化图形界面。易于伸缩。需要指出的是，由于数据采集可能会有丢失，所以 Prometheus 不适用对采集数据要 100%
准确的情形。但如果用于记录时间序列数据，Prometheus 具有很大的查询优势，此外，Prometheus 适用于微服务的体系架构。

示例图:

Prometheus的适用场景

在选择Prometheus作为监控工具前，要明确它的适用范围，以及不适用的场景。
Prometheus在记录纯数值时间序列方面表现非常好。它既适用于以服务器为中心的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。
在微服务的监控上，Prometheus对多维度数据采集及查询的支持也是特殊的优势。
Prometheus更强调可靠性，即使在故障的情况下也能查看系统的统计信息。权衡利弊，以可能丢失少量数据为代价确保整个系统的可用性。因此，它不适用于对数据准确率要求100%的系统，比如实时计费系统（涉及到钱）。

Prometheus核心组件介绍

Prometheus Server:

Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。 Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言，实现对数据的查询以及分析。 Prometheus Server内置的Express Browser UI，通过这个UI可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。 Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据，因此在大规模监控的情况下，可以通过联邦集群以及功能分区的方式对Prometheus Server进行扩展。

Exporters:

Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus
Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。一般来说可以将Exporter分为2类：
直接采集：这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。
间接采集：间接采集，原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如： Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等。

PushGateway:

在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中我们可以与邮件，Slack等等内置的通知方式进行集成，也可以通过Webhook自定义告警处理方式。

Service Discovery:

服务发现在Prometheus中是特别重要的一个部分，基于Pull模型的抓取方式，需要在Prometheus中配置大量的抓取节点信息才可以进行数据收集。有了服务发现后，用户通过服务发现和注册的工具对成百上千的节点进行服务注册，并最终将注册中心的地址配置在Prometheus的配置文件中，大大简化了配置文件的复杂程度，
也可以更好的管理各种服务。在众多云平台中（AWS,OpenStack），Prometheus可以
通过平台自身的API直接自动发现运行于平台上的各种服务，并抓取他们的信息Kubernetes掌握并管理着所有的容器以及服务信息，那此时Prometheus只需要与Kubernetes打交道就可以找到所有需要监控的容器以及服务对象.

Consul（官方推荐）等服务发现注册软件

通过DNS进行服务发现

通过静态配置文件（在服务节点规模不大的情况下）

Prometheus UI

Prometheus UI是Prometheus内置的一个可视化管理界面，通过Prometheus UI用户能够轻松的了解Prometheus当前的配置，监控任务运行状态等。通过Graph面板，用户还能直接使用PromQL实时查询监控数据。访问ServerIP:9090/graph打开WEB页面，通过PromQL可以查询数据，可以进行基础的数据展示。

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