prometheus簡介

1、prometheus簡介

1.1 什麼是prometheus？

Prometheus是一個開源監控系統，它前身是SoundCloud的警告工具包。從2012年開始，許多公司和組織開始使用Prometheus。該項目的開發人員和用戶社區很是活躍，愈來愈多的開發人員和用戶參與到該項目中。目前它是一個獨立的開源項目，且不依賴與任何公司。爲了強調這點和明確該項目治理結構，Prometheus在2016年繼Kurberntes以後，加入了Cloud Native Computing Foundation。主要具備以下功能：

• 多維 數據模型（時序由 metric 名字和 k/v 的 labels 構成）。
• 靈活的查詢語句（PromQL）。
• 無依賴存儲，支持 local 和 remote 不一樣模型。
• 採用 http 協議，使用 pull 模式，拉取數據，簡單易懂。
• 監控目標，能夠採用服務發現或靜態配置的方式。
• 支持多種統計數據模型，圖形化友好。

1.2 核心架構

咱們將經過prometheus的基礎結構來詳細瞭解，他的功能以及如何實現監控、告警的。以下如所示：

 

 從這個架構圖，也能夠看出 Prometheus 的主要模塊包含， prometheus server, exporters, pushgateway, PromQL, Alertmanager, WebUI 等。下面我就簡單介紹各個組件實現的功能：

　　1. prometheus server： 按期從靜態配置的 targets 或者服務發現（主要是DNS、consul、k8s、mesos等）的 targets 拉取數據。

　　2. exporters：負責向prometheus server作數據彙報的程序統。而不一樣的數據彙報由不一樣的exporters實現，好比監控主機有node-exporters，mysql有MySQL server exporter，更多請參考連接。

　　3. pushgateway：主要使用場景爲：

    　　　Prometheus 採用 pull 模式，可能因爲不在一個子網或者防火牆緣由，致使 Prometheus 沒法直接拉取各個 target 數據。在監控業務數據的時候，須要將不一樣數據彙總, 由 Prometheus 統一收集。

　　　　總結：實現相似於zabbix-proxy功能；

　　4. Alertmanager：實現prometheus的告警功能。

　　5. webui：主要經過grafana來實現webui展現。

1.3 適用場景

Prometheus在記錄純數字時間序列方面表現很是好。它既適用於面向服務器等硬件指標的監控，也適用於高動態的面向服務架構的監控。對於如今流行的微服務，Prometheus的多維度數據收集和數據篩選查詢語言也是很是的強大。Prometheus是爲服務的可靠性而設計的，當服務出現故障時，它可使你快速定位和診斷問題。它的搭建過程對硬件和服務沒有很強的依賴關係。

Prometheus，它的價值在於可靠性，甚至在很惡劣的環境下，你均可以隨時訪問它和查看系統服務各類指標的統計信息。 若是你對統計數據須要100%的精確，它並不適用，例如：它不適用於實時計費系統。

2、基礎概念

2.1 數據模型

Prometheus 存儲的是時序數據, 即按照相同時序(相同的名字和標籤)，以時間維度存儲連續的數據的集合。時序(time series) 是由名字(Metric)，以及一組 key/value 標籤訂義的，具備相同的名字以及標籤屬於相同時序。時序的名字由 ASCII 字符，數字，下劃線，以及冒號組成，它必須知足正則表達式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名字應該具備語義化，通常表示一個能夠度量的指標，例如 http_requests_total, 能夠表示 http 請求的總數。

時序的標籤可使 Prometheus 的數據更加豐富，可以區分具體不一樣的實例，例如 http_requests_total{method="POST"} 能夠表示全部 http 中的 POST 請求。標籤名稱由 ASCII 字符，數字，以及下劃線組成， 其中 __ 開頭屬於 Prometheus 保留，標籤的值能夠是任何 Unicode 字符，支持中文。

2.2 時序4種類型

Prometheus 時序數據分爲 Counter, Gauge, Histogram, Summary 四種類型。

1. Counter：表示收集的數據是按照某個趨勢（增長／減小）一直變化的，咱們每每用它記錄服務請求總量，錯誤總數等。例如 Prometheus server 中 http_requests_total, 表示 Prometheus 處理的 http 請求總數，咱們可使用data, 很容易獲得任意區間數據的增量。
2. Gauge：表示蒐集的數據是一個瞬時的，與時間沒有關係，能夠任意變高變低，每每能夠用來記錄內存使用率、磁盤使用率等。
3. Histogram：Histogram 由 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}，<basename>_bucket{le="+Inf"}, <basename>_sum，<basename>_count 組成，主要用於表示一段時間範圍內對數據進行採樣，（一般是請求持續時間或響應大小），並可以對其指定區間以及總數進行統計，一般咱們用它計算分位數的直方圖。
4. Summary：Summary 和 Histogram 相似，由 <basename>{quantile="<φ>"}，<basename>_sum，<basename>_count組成，主要用於表示一段時間內數據採樣結果，（一般是請求持續時間或響應大小），它直接存儲了 quantile 數據，而不是根據統計區間計算出來的。區別在於：

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

                b. Histogram 須要經過 <basename>_bucket 計算 quantile, 而 Summary 直接存儲了 quantile 的值。

2.3 總結

prometheus是屬於下一代監控，如今企業中大部分經過使用zabbix來實現主機、服務、設備的監控。與zabbix相比，zabbix仍是存在必定的優點，好比豐富的插件、webui能完成大部分工做，而prometheus更多的配置是經過配置文件還實現，而且prometheus至關消耗資源。建議在使用的過程當中，認真對比慎重選擇，若是使用prometheus，就要配置更好的服務器資源，由於它的監控粒度更細，須要計算相關數值，最好使用SSD硬盤來提升性能。