我们通常可以将Exporter分为两类：
直接采集型：这类Exporter直接内置了相应的应用程序，用于向Prometheus直接提供Target数据支持。这样设计的好处是，可以更好地监控各自系统的内部运行状态，同时也适合更多自定义监控指标的项目实施。例如cAdvisor、Kubernetes等，它们均内置了用于向Prometheus提供监控数据的端点。
间接采集型：原始监控目标并不直接支持Prometheus，需要我们使用Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序，用户可以将该程序独立运行，去获取指定的各类监控数据值。例如，由于Linux操作系统自身并不能直接支持Prometheus，用户无法从操作系统层面上直接提供对Prometheus的支持，因此单独提供Node exporter，还有数据库或网站HTTP应用类等Exporter。
Exporter收集的数据值转化成文本内容展示。Prometheus基于文本的格式是面向行的。行由换行符（\n）分隔，最后一行必须以换行符结尾，空行被忽略，以#开始的行通常都是注释内容。这些样本数据集合说明如下：
- 以#HELP开始的行，表示metric的帮助与说明注释，可以包含当前监控指标名称和对应的说明信息。
- 以#TYPE开始的行，表示定义metric类型，可以包含当前监控指标名称和类型，类型有Counter、Gauge、Histogram、Summary和Untyped。
- 以非#开始的行，即监控样本数据。
- 其他一般性注释，方便阅读使用，会被Prometheus忽略。
可以在Prometheus官网https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/里看到常用的Node/system metrics exporter（official）和MySQL server exporter（official）。在这些Exporter的名称末尾都标示了（official），即官方进行维护的Exporter。我们也可以直接到Prometheus GitHub官网https://github.com/prometheus上获取对应的Exporter最新版本。
YAML是一种类似XML、JSON的标记性语言，其基本语法规则如下：
- 大小写敏感。
- 使用缩进完成层级关系展示。
- 缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。
- 缩进的空格数目不重要（通常2或4个空格），只需要相同层级左对齐即可。
在Prometheus安装后，官方会提供一个默认的prometheus.yml文件，其中包含global的默认配置内容，主要有以下四个参数：
- scrape_interval，每次数据采集的时间间隔，默认为1秒。
- scrape_timeout，采集请求超时时间，默认为10秒。
- evaluation_interval，执行rules的频率，默认为1秒。
- external_labels，与外部系统通信时添加到任意时间序列或告警用的外部标签。
scrape_configs主要用于配置被采集数据节点操作，每一个采集配置主要有以下几个参数：
- job_name，全局唯一名称。
- scrape_interval，默认等于global内设置的参数值，设置后可以覆盖global中的值。
- scrape_timeout，默认等于global内设置的参数值。
- metrics_path，从targets获取metric的HTTP资源路径，默认是/metrics。
- honor_labels，Prometheus如何处理标签之间的冲突。若设置为"true"，则通过保留标签来解决标签冲突进行数据值采集。若设置为"false"，则通过重命名来解决标签冲突，以exported_<original-label>格式采集数据值，例如exported_job形式，默认是"false"。
- scheme，用于请求的协议方式，默认是http。
- params，数据采集访问时HTTP URL设定的请求参数。
- relabel_configs，采集数据重置标签配置。
- metric_relabel_configs，metric重置标签配置。
- sample_limit，对每个被已知样本（sample）数量的每次采集进行限制，如果超过限制，该数据将被视为失败。默认值为0，表示无限制。
对CPU数据进行采集的主要监控指标是node_cpu_seconds_total。node_cpu_seconds_total是一个计数器，即此类metric是Counter类型，用来标识每核CPU各个模式下占用的时间。它的标签（Label）是cpu和mode。
对内存数据的采集涉及与内存相关的所有监控指标，这些数据来源于Linux系统中的/proc/meminfo文件。node_memory_MemTotal_bytes是一个常规的计量器或测量器metric，它是Gauge类型。
对磁盘数据采集的所有监控指标来源于Linux系统中的/proc/diskstats文件。使用node_disk_开始的metric。
与文件系统采集相关的所有metric都以“node_filesystem_”开始，标签使用了3个：device，fstype，mountpoint。所有数据类型均为Gauge。
与网络采集相关的所有metric都以“node_network_”开始，可分为发送和接收两类，标签都使用了device，所有数据类型均为Counter。其中node_network_receive_bytes_total和node_network_transmit_bytes_total两个metric是我们主要关注的监控指标，可以利用它们来计算网络带宽使用情况。
MySQL数据库的性能状态监控内容非常多，但通常必不可少的内容包括查询吞吐量（Query throughput）、查询执行性能（Query execution performance）、连接情况（Connections）和缓冲池使用情况（Buffer pool usage）这四个与基本的性能和资源利用率相关的指标。
MySQL有一个名为Questions的内部计数器，MySQL术语为“服务器状态变量”。对于客户端应用程序发送的所有语句，该计数器都是递增的。对应mysqld_exporter采集后再返回的样本数据中，使用mysql_global_status_questions展示当前的Questions大小。
关于查询执行性能表现方面，可以使用MySQL提供的Slow_queries计数器，每当查询的执行时间超过long_query_time参数指定的秒数时，计数器就会增加。对应mysqld_exporter采集后再返回的样本数据中，使用mysql_global_status_slow_querie。
为了防止MySQL服务器的过载运行，数据库管理员需要根据业务量进行预评估，以便限制客户端连接MySQL的数量。对应mysqld_exporter采集后再返回的样本数据中，使用mysql_global_status_slow_queries。
数据库管理需要查看MySQL当前实例的连接数，即Threads_connected数值，可使用MySQL提供的命令进行查询。对应mysqld_exporter采集后再返回的样本数据中，使用mysql_global_status_slow_querie。
当MySQL默认的存储引擎是InnoDB时，会使用缓冲池来缓存表和索引的数据。即便是初级数据库管理员，在部署MySQL实例时，也会提前预估并在my.cnf文件中配置参数innodb_buffer_pool_size。这是InnoDB最重要的参数，主要作用是缓存innodb表的索引、数据和插入数据，默认值为128M。对应mysqld_exporter中，可以通过mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads查看指标数量。
