《Prometheus监控实战》第2章　Prometheus简介

第2章　Prometheus简介

2.1　Prometheus起源

• Prometheus的灵感来自谷歌的Borgmon。它最初由前谷歌SRE Matt T.Proud开发，并转为一个研究项目。在Proud加入SoundCloud之后，他与另一位工程师Julius Volz合作开发了Prometheus。后来其他开发人员陆续加入了这个项目，并在SoundCloud内部继续开发，最终于2015年1月将其发布
• Facebook发现85％的查询是针对26小时内的数据

2.2　Prometheus架构

• Prometheus通过抓取或拉取应用程序中暴露的时间序列数据来工作。时间序列数据通常由应用程序本身通过客户端库或称为exporter（导出器）的代理来作为HTTP端点暴露
• Prometheus还有一个推送网关（push gateway）[3]，可用于接收少量数据——例如，来自无法拉取的目标数据（如临时作业或者防火墙后面的目标）
• Prometheus架构（图）

资料

• [1] https://github.com/Lusitaniae/apache_exporter
• [2] https://github.com/prometheus/mysqld_exporter
• [3] https://github.com/prometheus/pushgateway

2.2.1　指标收集

• Prometheus称其可以抓取的指标来源为端点（endpoint）。端点通常对应单个进程、主机、服务或应用程序。为了抓取端点数据，Prometheus定义了名为目标（target）的配置

2.2.2　服务发现

1. 用户提供的静态资源列表
2. 基于文件的发现。例如，使用配置管理工具生成在Prometheus中可以自动更新的资源列表
3. 自动发现。例如，查询Consul等数据存储，在Amazon或Google中运行实例，或使用DNS SRV记录来生成资源列表

2.2.3　聚合和警报

• Prometheus还可以定义警报规则。这些是为系统配置的在满足条件时触发警报的标准，例如，资源时间序列开始显示异常的CPU使用率。Prometheus服务器没有内置警报工具，而是将警报从Prometheus服务器推送到名为Alertmanager（警报管理器）[1]的单独服务器。Alertmanager可以管理、整合和分发各种警报到不同目的地
• https://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/

2.2.4　查询数据

• Prometheus服务器还提供了一套内置查询语言PromQL、一个表达式浏览器（如图2-2所示）以及一个用于浏览服务器上数据的图形界面
• Prometheus表达式浏览器（图）

2.2.5　自治

• 每个Prometheus服务器都设计为尽可能自治，旨在支持扩展到数千台主机的数百万个时间序列的规模。数据存储格式被设计为尽可能降低磁盘的使用率，并在查询和聚合期间快速检索时间序列

2.2.6　冗余和高可用性

• 冗余和高可用性侧重弹性而非数据持久性。Prometheus团队建议将Prometheus服务器部署到特定环境和团队，而不是仅部署一个单体Prometheus服务器
• Prometheus冗余架构（图）

2.2.7　可视化

• 可视化通过内置表达式浏览器提供，并与开源仪表板Grafana集成。此外，Prometheus也支持其他仪表板

2.3　Prometheus数据模型

• Prometheus收集时间序列数据。为了处理这些数据，它使用一个多维时间序列数据模型。这个时间序列数据模型结合了时间序列名称和称为标签（label）的键/值对，这些标签提供了维度。每个时间序列由时间序列名称和标签的组合唯一标识

2.3.1　指标名称

• 时间序列名称[1]通常描述收集的时间序列数据的一般性质——例如，website_visits_total为网站访问的总数

2.3.2　标签

• 标签为Prometheus数据模型提供了维度
• 标签共有两大类
  • 插桩标签（instrumentation label）：插桩标签来自被监控的资源——例如，对于与HTTP相关的时间序列，标签可能会显示所使用的特定HTTP动词。这些标签在由诸如客户端或exporter抓取之前会被添加到时间序列中
  • 目标标签（target label）：目标标签更多地与架构相关——它们可能会识别时间序列所在的数据中心。目标标签由Prometheus在抓取期间和之后添加
• 时间序列由名称和标签标识（尽管从技术上讲，名称本身也是名为__name__的标签）
• 带有__前缀的标签名称保留给Prometheus内部使用

2.3.3　采样数据

• 时间序列的真实值是采样（sample）的结果
  1. 一个float64类型的数值
  2. 一个毫秒精度的时间戳

2.3.4　符号表示

• 时间序列表示为符号（notation）

• 时间序列示例

• 首先是时间序列名称，后面跟着一组键/值对标签。通常所有时间序列都有一个instance标签（标识源主机或应用程序）以及一个job标签（包含抓取特定时间序列的作业名称）

2.3.5　保留时间

• Prometheus专为短期监控和警报需求而设计。默认情况下，它在其数据库中保留15天的时间序列数据。如果要保留更长时间的数据，则建议将所需数据发送到远程的第三方平台

2.4　安全模型

• Prometheus可以通过多种方式进行配置和部署，关于安全有以下两个假设
  1. 不受信任的用户将能够访问Prometheus服务器的HTTP API，从而访问数据库中的所有数据
  2. 只有受信任的用户才能访问Prometheus命令行、配置文件、规则文件和运行时配置
• 从Prometheus 2.0开始，默认情况下某些HTTP API的管理功能被禁用

2.5　Prometheus生态系统

• 生态系统的核心是Prometheus服务器，此外还有Alertmanager，它为Prometheus提供警报引擎并进行管理
• Prometheus项目还包括一系列exporter[1]，用于监控应用程序和服务，并在端点上公开相关指标以进行抓取。核心exporter支持常见工具，如Web服务器、数据库等。许多其他exporter都是开源的，你可以从Prometheus社区查看

链接

• [1] https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/
• [2] https://prometheus.io/docs/instrumenting/clientlibs/。（Prometheus客户端库）

2.6　参考链接

• 官网：https://prometheus.io/
• 文档：https://prometheus.io/docs/
• GitHub主页：https://github.com/prometheus
• GitHub源码：https://github.com/prometheus/prometheus
• 参考视频：大规模Prometheus和时间序列设计（https://www.youtube.com/watch?v=gNmWzkGViAY）
• Grafana官网：https://grafana.com