简介
之前笔者有连续 2 篇文章：
陆续介绍了一些 Prometheus 的性能调优技巧，包括高基数问题的解决以及精简 Prometheus 的指标和存储占用。
今天再介绍一个新的调优思路：水平分片。
水平分片
如果你正在面临的不是因为 label 导致的高基数问题，而是因为监控规模的急剧扩张导致需要被监控的 instance 非常庞大时，可以通过 Prometheus 的 hashmod relabel action 来优化性能。通过这种办法，面对成千上万的 instance 时，一台 Prometheus 只需要监控其中的所有各种各样实例的一部分 instance。
📝Notes：
Prometheus 也有垂直分片，垂直分片要简单很多，说白了就是配置不同的 job 监控不同的组件即可。
水平分片相对还有些技术含量。
水平分片配置
具体配置如下，使用一台 Prometheus 抓取 targets 的一部分：
global: external_labels: env: prod scraper: 2 scrape_configs: - job_name: my_job ... relabel_configs: - source_labels: [__address__] modulus: 4 target_label: __tmp_hash action: hashmod - source_labels: [__tmp_hash] regex: 2 action: keep YAML |
在 modulus 里，配置了 4 为基数。每个 Prometheus 只抓取 1/4，比如上面的配置就只抓取 hashmod 后 __temp_hash 为 2 的 targets。
抓取完成后，可以再通过 remote_write Thanos Mimir VM 等方案对这 4 台 Prometheus Server 的数据进行聚合。
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