本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。上一篇介绍了Google开发的容器监控工具cAdvisor，但是其提供的操作界面较为简陋，且不支持监控多Host，实用性有待提高。因此，本篇会介绍一个流行的生产级监控工具，不，准确说来应该是一个监控方案，它就是Prometheus！
实验环境：阿里云ECS主机（两台），CentOS 7.4
一、Prometheus简介
1.1 关于Prometheus
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控系统的开源版本。2016年，由Google发起的云原生基金会CNCF (Cloud Native Computing Foundation) 将其纳入为其第二大开源项目（第一大开源项目是Kubernetes）。Prometheus提供了一整套的包括监控数据搜集、存储、处理、可视化和告警的完整解决方案。
Prometheus官网地址：https://prometheus.io/
Prometheus GitHub：https://github.com/prometheus/prometheus/
1.2 Prometheus架构
Prometheus在其官方github上贴出的其架构图如下：
为了更容易理解这个架构，这里我们采用园友Cloud Man（他也是本文参考资料《每天5分钟玩转Docker》作者）总结的下图，它去掉了一些部分，只保留了最重要的组件，可以帮助我们避免注意力分散。
从上图看来，我们着重需要关注以下几个核心组件：
（1）Prometheus Server：负责从Exporter中拉取和存储监控数据，并提供一套查询语言（PromQL）供用户使用。
（2）Exporter：负责收集目标对象（如Host或Container）的性能数据，并通过HTTP接口供Prometheus Server获取。
（3）可视化组件 Grafana：获取Prometheus Server提供的监控数据并通过Web UI的方式完美展现数据。
（4）AlertManager：负责根据告警规则和预定义的告警方式发出例如Email、Webhook之类的告警。
1.3 Prometheus数据模型
Prometheus 中存储的数据为时间序列，是由 metric 的名字和一系列的标签（键值对）唯一标识的，不同的标签则代表不同的时间序列。
- metric 名字：该名字应该具有语义，一般用于表示 metric 的功能，例如：http_requests_total, 表示 http 请求的总数。其中，metric 名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，且必须满足正则表达式 a-zA-Z_:*。
- 标签：使同一个时间序列有了不同维度的识别。例如 http_requests_total{method="Get"} 表示所有 http 请求中的 Get 请求。当 method="post" 时，则为新的一个 metric。标签中的键由 ASCII 字符，数字，以及下划线组成，且必须满足正则表达式 a-zA-Z_:*。
- 样本：实际的时间序列，每个序列包括一个 float64 的值和一个毫秒级的时间戳。
时间序列格式：
<metric name>{<label name>=<label value>, ...}
示例：
api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
之前有分享过另一个时序数据库InfluxDB，它也是一个不错的时序数据库，经常用来作为监控数据的存储。OK，关于Prometheus的简介就到这儿，下面那我们开始动手将Prometheus初步用起来。
二、Prometheus实践
2.1 实验环境说明
此次实验会搭建一个基于Prometheus的监控系统，用于监控两台阿里云ECS主机，监控目标为Host和容器两个层次。
| 主机 | IP | 运行组件 |
| 阿里云ECS1 | 47.102.140.100 | Prometheus Server、Grafana、Exporter(Node Exporter & cAdvisor) |
| 阿里云ECS2 | 47.102.140.101 | Exporter(Node Exporter & cAdvisor) |
Note：Prometheus支持多种Exporter，这里我们使用Node Exporter 和 cAdvisor。其中，Node Exporter用于收集Host相关数据，cAdvisor用于收集容器相关数据。Node Exporter 和 cAdvisor 会运行在所有实验主机上。
2.2 运行Node Exporter
在两台主机上执行以下命令运行Node Exporter：
docker run -d -p 9100:9100 \
-v "/proc:/host/proc" \
-v "/sys:/host/sys" \
-v "/:/rootfs" \
prom/node-exporter \
--path.procfs /host/proc \
--path.sysfs /host/sys \
--collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"执行成功后，会创建一个Node Exporter的容器实例，访问两台主机的地址 http://[ECS1/2-HostIP]:9100/metrics，你可以看到如下图所示的信息：
如果能看到上图，说明你的Node Exporter可以为Prometheus提供该Host的监控数据了。
2.3 运行cAdvisor
这部分我们在上一篇《容器监控（2）cAdvisor》中已经介绍过了，这里我们继续在这两台主机中执行以下命令安装运行cAdvisor（如果已经运行了，就不必再执行了）：
docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest同样，我们也可以通过访问 http://[ECS1/2-HostIP]:8080/metrics 来查看cAdvisor提供的监控数据，如下图所示：
如果能看到上图，说明你的cAdvisor可以为Prometheus提供该Host的监控数据了。
2.4 运行Prometheus Server
这里我们在主机A（表中的ECS1）上执行以下命令来运行Prometheus Server：
docker run -d -p 9090:9090 \
-v /edc/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
--name prometheus \
prom/prometheus此外，这里的prometheus.yml 是Prometheus Server的配置文件，需要事先编辑好并放到指定目录下（这里是/edc/prometheus/目录下）让docker可以读取到，内容如下：
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
external_labels:
monitor: 'edc-lab-monitor'
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
rule_files:
# - "first.rules"
# - "second.rules"
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['47.102.140.100:9090']
- job_name: 'host'
static_configs:
- targets: ['47.102.140.100:9100','47.102.140.101:9100']
- job_name: 'container'
static_configs:
- targets: ['47.102.140.100:8080','47.102.140.101:8080']这里需要注意的配置是scrape_configs中的static_configs，里面定义了Prometheus会从哪些Exporter中抓取监控数据，这里指定了两台云主机的Node Exporter与cAdvisor。
执行成功后，Prometheus容器已经创建好了，访问这台ECS1的地址：http://[ECS1 Host IP]:9090/metrics，如下图所示：
然后，我们直接访问http://[ECS1-HostIP]:9090，会进入Prometheus主页：
单击菜单Status => Targets，会看到所有监控的目标Exporters：
可以看到所有监控目标的状态都是Up，表示Prometheus Server可以正常获取监控数据。
2.5 运行Grafana
这里我们继续在主机A（ECS1）上执行以下命令运行Grafana：
docker run -d -i -p 3000:3000 \
-e "GF_SERVER_ROOT_URL=http://grafana.server.name" \
-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret" \
grafana/grafana-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret" 则指定了Admin用户的密码为secret，这里你也可以随你的意愿改为你可以记得住的。
执行成功后，我们可以通过访问：http://[ECS1-HostIP]:3000 看到以下Grafana的登录界面
下面几个步骤用于初始化配置Grafana让其可以展示监控数据仪表盘Dashboard：
Step1.登陆之后进入主页，选择引导页，从"add data source"开始，第一步选择时序数据库，这里选择Prometheus
Step2.配置Prometheus Server地址及Name，完成后点击“Save&Test”：
Step3.回到引导主页，选择Add Dashboard按钮，进入Dashboard页，选择Import Dashboard，进入下图：
这里选择的Dashboard，你可以在grafana的dashboard官网的搜索你喜欢的关于Docker监控主题的各种Dashboard样式。这里我们要做的就是将其ID（这里我选择的一个Docker监控的dashboard ID是193，其余的我不记得了）复制到图中的文本框中（当然，你也可以下载json并粘贴进去）。
Step4.Grafana识别之后，就会显示其详情让你确认。在确认页选择Prometheus的数据源，这里选择我们刚刚添加的数据源，然后点击Import即可完成导入。
完成以上导入Dashboard步骤之后，这里我的Dashboard列表有了三个Dashboard：
这里我们主要关注第一个（Docker-Monitor）和第三个（Host-Monitor），先来看第一个Dashboard，它主要是为我们展示Docker层次的监控面板：
从上图可以看到两台Host中的所有容器监控数据一览无遗。
第三个面板（Host-Monitor）的展示面板如下图所示：
在上图中，我们选择的分组是Host，它主要是收集来自Node-Exporter中反馈的基于Host的监控数据，可以实时展示Host的关键指标。不过，它每次只能显示单台Host的数据，我们可以通过切换Host IP下拉列表查看不同Host的性能数据。
此外，我们一般会将其投屏到工作区的电视上，所以我们可以点击下面这个按钮以投屏模式显示在电视上，供整个团队及时查看。
三、监控工具大比较
这里我们仍然引用Cloud Man总结的一张表来看看：
毫无疑问，Prometheus作为生产级的监控方案，对其他几个工具形成了压倒性的优势。而事实上，Prometheus + Grafana + cAdvisor这一套方案也是大家广泛采用的结构。
四、小结
本文首先简单介绍了Prometheus及其架构，然后通过搭建基于Prometheus + cAdvisor + Grafana的监控系统，能够实现对于多台云主机的性能监控（包括Host和容器两个层次的数据）。当然，Prometheus还有很多的配置和好玩的地方例如Alert Manager可以及时发送告警通知等，笔者也只是初步把玩，还有很多东西不知道。后面我会分享引入K8S后，结合Prometheus + cAdvisor + Grafana实现K8S集群的监控，敬请期待。
参考资料
Cloud Man，《每天5分钟玩转Docker容器技术》
三无程序员，《Prometheus》
虎纠卫，《监控神器-普罗米修斯Prometheus》
项思凯，《Prometheus介绍详解》
rj-bai，《Prometheus+Grafana打造全方位监控系统》
GeekerLou,《云原生监控系统Prometheus》
Cloud Man，《一文搞懂各种容器监控方案》
