引言
Prometheus 是一个流行的开源监控系统，它使用时间序列数据库来存储监控数据。Prometheus 的时间序列数据库是基于本地文件系统的，这种设计提供了高吞吐量的读写能力，但同时也带来了存储方面的挑战。本文将详细介绍 Prometheus 存储的工作原理，并提出一些优化策略以减少磁盘占用。
Prometheus 存储原理
Prometheus 使用本地时间序列数据库来存储数据，该数据库由一系列称为块（chunks）的数据结构组成。每个块都包含一定时间段内的数据，通常是 2 小时的数据量。Prometheus 采用 WAL (Write-Ahead Log) 机制来保证数据的持久性和一致性。
数据存储流程
- 写入：Prometheus 接收到样本数据时，首先将其写入到一个称为
WAL的文件中。 - 缓存：样本数据随后被写入内存中的缓存中。
- 持久化：定时将缓存中的数据持久化到磁盘上的块文件中。
- 过期：过期的数据会被定期清理。
存储优化策略
Prometheus 的存储优化主要集中在减少磁盘占用和提高查询效率两个方面。
1. 减少数据采样频率
减少数据采样频率可以显著降低存储需求。例如，如果应用不需要每秒的数据点，可以将采样间隔设置为 1 分钟或更长。
global:
scrape_interval: 1m
2. 使用数据压缩
Prometheus 使用 Snappy 压缩算法对数据进行压缩，可以显著减少存储空间。默认情况下，Prometheus 已经启用了数据压缩。
3. 限制存储时间
通过配置 retention.time 参数，可以限制 Prometheus 保留数据的时间长度。一旦数据超过这个时间，就会被自动删除。
storage:
local:
retention_time: 15d
4. 使用外部存储
Prometheus 支持将数据存储到外部系统，如 S3、Google Cloud Storage 或 Azure Blob Storage。这样不仅可以节省本地磁盘空间，还可以实现数据的备份和归档。
remote_write:
- url: "http://your-s3-proxy:9090/api/prom/push"
queue_config:
capacity: 5000
max_shards: 100
max_samples_per_send: 1000
batch_send_deadline: 5s
5. 调整块大小
通过调整块大小可以影响数据的写入和查询性能。较大的块可以减少查询时的 I/O 操作次数，但可能会增加写入时的延迟。
storage:
local:
chunk_target_size: 512Mi
6. 利用分区
Prometheus 2.19 版本引入了分区功能，可以将数据分布在不同的磁盘上，从而提高写入性能并减少单一磁盘的压力。
storage:
local:
wal_partitions: 2
示例：使用 Prometheus 外部存储
下面是一个使用 S3 作为外部存储的例子：
- 安装 Thanos：Thanos 是一个与 Prometheus 兼容的工具集，可以用来实现数据的长期存储和查询。
# 下载 Thanos 二进制文件
wget https://github.com/thanos-io/thanos/releases/download/v0.24.0/thanos-0.24.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvf thanos-0.24.0.linux-amd64.tar.gz
cd thanos-0.24.0.linux-amd64/
# 启动 Thanos Sidecar
./thanos sidecar --grpc-address=0.0.0.0:10901 --from=prometheus --prometheus.url=http://localhost:9090
- 配置 Prometheus：在 Prometheus 的配置文件中添加 Thanos 的远程写入配置。
remote_write:
- url: "http://thanos-sidecar:10901/api/v1/push"
- 配置 Thanos Receiver：在 Thanos 的配置文件中指定 S3 存储。
receive:
remote_write:
- url: "http://localhost:10901/api/v1/push"
store:
s3:
endpoint: "s3.amazonaws.com"
access_key: "YOUR_ACCESS_KEY"
secret_key: "YOUR_SECRET_KEY"
bucket_name: "prometheus-data"
- 启动 Thanos Receiver：
./thanos receive --config-file=thanos-receiver.yml
结论
Prometheus 的本地时间序列数据库虽然简单高效，但在大规模部署时可能会遇到存储瓶颈。通过调整数据采样频率、限制存储时间、使用外部存储等方式，可以有效减轻存储压力。希望本文能够帮助你更好地理解 Prometheus 的存储机制，并掌握一些实用的优化技巧。
