Prometheus 简介

官网：https://prometheus.io
      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：
    1. 时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。
    2. 所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
    3. 数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串。
    4. 可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作。
    5. 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。

Prometheus 组成及架构

Prometheus 生态圈中包含了多个组件，其中许多组件是可选的：

• Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据。
• Client Library: 客户端库，为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 Prometheus server。当 Prometheus server 来 pull 时，直接返回实时状态的 metrics。
• Push Gateway: 主要用于短期的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。为此，这次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它们的 metrics。这种方式主要用于服务层面的 metrics，对于机器层面的 metrices，需要使用 node exporter。
• 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，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。

• 一些其他的工具。
  图 1 为 Prometheus 官方文档中的架构图：

  
  
  图片.png

从上图可以看出，Prometheus 的主要模块包括：Prometheus server, exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager 以及图形界面。
其大概的工作流程是：

• Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉metrics，或者接收来自Pushgateway 发过来的metrics，或者从其他的 Prometheus server 中拉 metrics。
• Prometheus server 在本地存储收集到的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。
• Alertmanager 根据配置文件，对接收到的警报进行处理，发出告警。
• 在图形界面中，可视化采集数据。

Prometheus 相关概念

下面将对 Prometheus 中的数据模型，metric 类型以及 instance 和 job 等概念进行介绍，以便读者在 Prometheus 的配置和使用中可以有一个更好的理解。
数据模型
Prometheus 中存储的数据为时间序列，是由 metric 的名字和一系列的标签（键值对）唯一标识的，不同的标签则代表不同的时间序列。

• metric 名字：该名字应该具有语义，一般用于表示 metric 的功能，例如：http_requests_total, 表示 http请求的总数。其中，metric 名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，且必须满足正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。 -
• 标签：使同一个时间序列有了不同维度的识别。例如 http_requests_total{method=“Get”} 表示所有 http 请求中的 Get 请求。当 method=“post” 时，则为新的一个 metric。标签中的键由 ASCII 字符，数字，以及下划线组成，且必须满足正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
• 样本：实际的时间序列，每个序列包括一个 float64的值和一个毫秒级的时间戳。
• 格式：{=, …}，例如：http_requests_total{method=“POST”,endpoint="/api/tracks"}。

四种 Metric 类型

Prometheus 客户端库主要提供四种主要的 metric 类型：
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”} 时，返回结果如下：
图 2. Histogram metric 返回结果图

图片.png

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）
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