prometheus简介

1、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很是活跃，愈来愈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以后，加入了Cloud Native Computing Foundation。主要具备以下功能：

• 多维 数据模型（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 不一样模型。
• 采用 http 协议，使用 pull 模式，拉取数据，简单易懂。
• 监控目标，能够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

咱们将经过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。以下如所示：

 

 从这个架构图，也能够看出 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： 按期从静态配置的 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作数据汇报的程序统。而不一样的数据汇报由不一样的exporters实现，好比监控主机有node-exporters，mysql有MySQL server exporter，更多请参考连接。

　　3. pushgateway：主要使用场景为：

    　　　Prometheus 采用 pull 模式，可能因为不在一个子网或者防火墙缘由，致使 Prometheus 没法直接拉取各个 target 数据。在监控业务数据的时候，须要将不一样数据汇总, 由 Prometheus 统一收集。

　　　　总结：实现相似于zabbix-proxy功能；

　　4. Alertmanager：实现prometheus的告警功能。

　　5. webui：主要经过grafana来实现webui展现。

1.3 适用场景

Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现很是好。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。对于如今流行的微服务，Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是很是的强大。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，你均可以随时访问它和查看系统服务各类指标的统计信息。 若是你对统计数据须要100%的精确，它并不适用，例如：它不适用于实时计费系统。

2、基础概念

2.1 数据模型

Prometheus 存储的是时序数据, 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 标签订义的，具备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，它必须知足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名字应该具备语义化，通常表示一个能够度量的指标，例如 http_requests_total, 能够表示 http 请求的总数。

时序的标签可使 Prometheus 的数据更加丰富，可以区分具体不一样的实例，例如 http_requests_total{method="POST"} 能够表示全部 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，标签的值能够是任何 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（增长／减小）一直变化的，咱们每每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，咱们可使用data, 很容易获得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，能够任意变高变低，每每能够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，（一般是请求持续时间或响应大小），并可以对其指定区间以及总数进行统计，一般咱们用它计算分位数的直方图。
4. Summary：Summary 和 Histogram 相似，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，（一般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 须要经过 <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，如今企业中大部分经过使用zabbix来实现主机、服务、设备的监控。与zabbix相比，zabbix仍是存在必定的优点，好比丰富的插件、webui能完成大部分工做，而prometheus更多的配置是经过配置文件还实现，而且prometheus至关消耗资源。建议在使用的过程当中，认真对比慎重选择，若是使用prometheus，就要配置更好的服务器资源，由于它的监控粒度更细，须要计算相关数值，最好使用SSD硬盘来提升性能。