Prometheus

监控告警：

Prometheus + grafana +alertmanager

Prometheus  介绍：

更多请参考官方文档： https://prometheus.io/docs/

什么是prometheus ：

Prometheus 是一个开源的监控系统，和告警工具，被多家公司所采纳监控。

特征：

 1 . 是一个多维数据模型，具备由度量名称/键值对标志的时间序列数据。

 2.  是一种灵活的查询语言

 3.  单个服务节点是自制的， 不依赖分布式存储

 4.  时间序列经过http 的拉取模式

 5 . 推送时间序列经过中间网关支持

 6 . 经过服务发现和配置来来发现目标

 7. 多种模式的图形和仪表盘支持

Prometheus 构成：

 

 

    解释： 

     主要是用来抓取和存储时间序列，分为Prometheus Server 主要分为三个组成部分， Retrieval  主要是用来服务发现配置的， Storge 主要用来存储数据，PromQL 高级查询语句：抓取方式：

    主要是经过Jobs/Exporters  和中间网关拉取 metrics，并推送告警规则 alertmanager ， 总的来讲是， Prometheus直接或经过中介推送网关从短时间工做中提取仪器化工做的指标。它在本地存储全部抓取的样本，并对这些数据运行规则，以聚合和记录现有数据的新时间序列或生成警报。Grafana或其余API消费者可用于可视化收集的数据。 

     适用范围；

       以机器为中心的监控和高度动态的面向服务体系的监控，支持多维数据的收集 和查询。prometheus可靠，可是不可是数据不会是百分一百的准确性的（好比按请求计费）

 

   Prometheus 安装部署：

    下载Prometheus ，解压：

1 tar xvfz prometheus-*.tar.gz
2 
3 cd prometheus-*

   配置Prometheus.yml

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

rule_files:
  # - "first.rules"
  # - "second.rules"

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  global :是全局配置， rule_files 是告警规则配置，也能够适用正则， 第三部分是抓取配置（好比redis监控信息），

scrape_interval表示每隔多久抓取一次，

evaluation_interval 表示多久一次评估规则，--》 生成告警


*.rules 告警规则文件。

scrape_configs： 配置完成，咱们能够经过：http：// localhost：9090 / metrics来抓取。

重启Prometheus ： Curl -X Post http：//localhost:port//-// 

http_requests_total{code="200"} 表达式 能够查询信息.(参考表达是语言文档)

从官网下载 Exporter 

tar xvfz node_exporter-*.tar.gz cd node_exporter-*

启动

./node_exporter 

须要配置Job_Name:

- job_name: node
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

 

 重启Prometheus ，就能够在consule 看到监控指标了。

Prometheus 度量类型：

1 .counter
一个计数器是表明永远只上升1个数值累计度量。计数器一般用于计数提供的请求数，完成的任务数，发生的错误数等。
2 .Gauge
仪表一般用于测量值，如温度或当前的存储器使用状况，但也能够上升和降低的“计数”，如正在运行的goroutines的数量。
3. histogram

   具备基本度量标准名称的直方图<basename>在刮取期间显示多个时间序列：

•   观察桶的累计计数器，暴露为 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
• 总和的全部观察值的，公开为<basename>_sum
• 该计数已观察到的事件的，公开为<basename>_count（等同于<basename>_bucket{le="+Inf"}上文）

     使用该 histogram_quantile()函数 从直方图或直方图聚合中计算分位数。直方图也适用于计算 Apdex分数。在桶上操做时，请记住直方图是 累积的。有关直方图使用状况和摘要差别的详细信息，请参阅 直方图和摘  要。

4. Summary

Similar to a histogram, a summary samples observations (usually things like request durations and response sizes). While it also provides a total count of observations and a sum of all observed values, it calculates configurable quantiles over a sliding time window.

A summary with a base metric name of <basename> exposes multiple time series during a scrape:

• streaming φ-quantiles (0 ≤ φ ≤ 1) of observed events, exposed as <basename>{quantile="<φ>"}
• the total sum of all observed values, exposed as <basename>_sum
• the count of events that have been observed, exposed as <basename>_count

See histograms and summaries for detailed explanations of φ-quantiles, summary usage, and differences to histograms.