Prometheus简介

迈不过友情╰ 2023-08-17 17:22 73阅读 0赞

## prometheus简介 ##

#### 1.1 什么是prometheus？ ####

Prometheus是一个开源监控系统，它前身是SoundCloud的警告工具包。从2012年开始，许多公司和组织开始使用Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖与任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus在2016年继Kurberntes之后，加入了Cloud Native Computing Foundation。主要具有如下功能：

*  多维 [数据模型][Link 1]（时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成）。
 *  灵活的查询语句（[PromQL][]）。
 *  无依赖存储，支持 local 和 remote 不同模型。
 *  采用 http 协议，使用 pull 模式，拉取数据，简单易懂。
 *  监控目标，可以采用服务发现或静态配置的方式。
 *  支持多种统计数据模型，图形化友好。

#### 1.2 核心架构 ####

![1566453-20190818204934039-1451362153.png][]

我们将通过prometheus的基础结构来详细了解，他的功能以及如何实现监控、告警的。如下如所示：

从这个架构图，也可以看出 Prometheus 的主要模块包含， prometheus server, exporters, pushgateway, PromQL, Alertmanager, WebUI 等。下面我就简单介绍各个组件实现的功能：

1. prometheus server： 定期从静态配置的 targets 或者服务发现（主要是DNS、consul、k8s、mesos等）的 targets 拉取数据。

2. exporters：负责向prometheus server做数据汇报的程序统。而不同的数据汇报由不同的exporters实现，比如监控主机有node-exporters，mysql有MySQL server exporter，更多请[参考链接][Link 2]。

3. pushgateway：主要使用场景为：

Prometheus 采用 pull 模式，可能由于不在一个子网或者防火墙原因，导致 Prometheus 无法直接拉取各个 target 数据。在监控业务数据的时候，需要将不同数据汇总, 由 Prometheus 统一收集。

总结：实现类似于zabbix-proxy功能；

4. Alertmanager：实现prometheus的告警功能。

5. webui：主要通过grafana来实现webui展示。

#### 1.3 适用场景 ####

Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。它既适用于面向服务器等硬件指标的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现在流行的微服务，Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。Prometheus是为服务的可靠性而设计的，当服务出现故障时，它可以使你快速定位和诊断问题。它的搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。

Prometheus，它的价值在于可靠性，甚至在很恶劣的环境下，你都可以随时访问它和查看系统服务各种指标的统计信息。 如果你对统计数据需要100%的精确，它并不适用，例如：它**不适用于实时计费系统**。

## 二、基础概念 ##

#### 2.1 数据模型 ####

Prometheus 存储的是[时序数据][Link 3], 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。时序(time series) 是由名字(Metric)，以及一组 key/value 标签定义的，具有相同的名字以及标签属于相同时序。时序的名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，它必须满足正则表达式 `[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*`, 其名字应该具有语义化，一般表示一个可以度量的指标，例如 `http_requests_total`, 可以表示 http 请求的总数。

时序的标签可以使 Prometheus 的数据更加丰富，能够区分具体不同的实例，例如 `http_requests_total{method="POST"}` 可以表示所有 http 中的 POST 请求。标签名称由 ASCII 字符，数字，以及下划线组成， 其中 `__` 开头属于 Prometheus 保留，标签的值可以是任何 Unicode 字符，支持中文。

#### 2.2 时序4种类型 ####

Prometheus 时序数据分为 [Counter][], [Gauge][], [Histogram][], [Summary][] 四种类型。

1.  Counter：表示收集的数据是按照某个趋势（增加／减少）一直变化的，我们往往用它记录服务请求总量，错误总数等。例如 Prometheus server 中 `http_requests_total`, 表示 Prometheus 处理的 http 请求总数，我们可以使用data, 很容易得到任意区间数据的增量。
2.  Gauge：表示搜集的数据是一个瞬时的，与时间没有关系，可以任意变高变低，往往可以用来记录内存使用率、磁盘使用率等。
3.  Histogram：Histogram 由 `<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}`，`<basename>_bucket{le="+Inf"}`, `<basename>_sum`，`<basename>_count` 组成，主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样，（通常是请求持续时间或响应大小），并能够对其指定区间以及总数进行统计，通常我们用它计算分位数的直方图。
4.  Summary：Summary 和 Histogram 类似，由 `<basename>{quantile="<φ>"}`，`<basename>_sum`，`<basename>_count`组成，主要用于表示一段时间内数据采样结果，（通常是请求持续时间或响应大小），它直接存储了 quantile 数据，而不是根据统计区间计算出来的。区别在于：

a. 都包含 `<basename>_sum`，`<basename>_count。`

`` ` b. Histogram 需要通过``<basename>\_bucket\` 计算 quantile, 而 Summary 直接存储了 quantile 的值。

#### 2.3 总结 ####

prometheus是属于下一代监控，现在企业中大部分通过使用zabbix来实现主机、服务、设备的监控。与zabbix相比，zabbix还是存在一定的优势，比如丰富的插件、webui能完成大部分工作，而prometheus更多的配置是通过配置文件还实现，并且prometheus相当消耗资源。建议在使用的过程中，认真对比慎重选择，如果使用prometheus，就要配置更好的服务器资源，因为它的监控粒度更细，需要计算相关数值，最好使用SSD硬盘来提高性能。

转载于:https://www.cnblogs.com/junjun511/p/11373878.html

[Link 1]: https://prometheus.io/docs/concepts/data_model/
[PromQL]: https://prometheus.io/docs/querying/basics/
[1566453-20190818204934039-1451362153.png]: /images/20230808/2670134766934d68ae2ed66711ad1076.png
[Link 2]: https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/#exporters-and-integrations
[Link 3]: https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series
[Counter]: https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/#counter
[Gauge]: https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/#gauge
[Histogram]: https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/#histogram
[Summary]: https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/#summary