Prometheus原理简介

                                                                                                 

Prometheus已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架

1、优势

1) 强大的多维度数据模型：

            a、时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。

             b、所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。

            c、数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串。

            d、可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作。

             e、支持双精度浮点类型，标签可以设为全 unicode。

2) 灵活而强大的查询语句（PromQL）：在同一个查询语句，可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。

3) 易于管理：Prometheus server 是一个单独的二进制文件，可直接在本地工作，不依赖于分布式存储。

4) 高效：平均每个采样点仅占 3.5 bytes，且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。

5) 使用 pull 模式采集时间序列数据，这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的 metrics。

6) 可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端。

7) 可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。

8) 有多种可视化图形界面。

9) 易于伸缩。

需要指出的是，由于数据采集可能会有丢失，所以 Prometheus 不适用对采集数据要 100% 准确的情形。但如果用于记录时间序列数据，Prometheus 具有很大的查询优势，此外，Prometheus 适用于微服务的体系架构。

2、组件：

1) Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据。

2) Client Library: 客户端库，为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 Prometheus server。当 Prometheus server 来 pull 时，直接返回实时状态的 metrics。

3) Push Gateway: 主要用于短期的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。为此，这次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它们的 metrics。这种方式主要用于服务层面的 metrics，对于机器层面的 metrices，需要使用 node exporter。

4) Exporters: 用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus。

5) Alertmanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。

一些其他的工具。

3、prometheus架构图

从上图可以看出，Prometheus 的主要模块包括：Prometheus server, exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager 以及图形界面。

其大概的工作流程是：

             1.Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉 metrics，或者接收来自 Pushgateway 发过来的 metrics，或者从其他的 Prometheus server 中拉 metrics。

             2.Prometheus server 在本地存储收集到的 metrics，并运行已定义好的 alert.rules，记录新的时间序列或者向 Alertmanager 推送警报。

             3.Alertmanager 根据配置文件，对接收到的警报进行处理，发出告警。

             4.在图形界面中，可视化采集数据。

Prometheus 相关概念

下面将对 Prometheus 中的数据模型，metric 类型以及 instance 和 job 等概念进行介绍，以便读者在 Prometheus 的配置和使用中可以有一个更好的理解。

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_:][a-zA-Z0-9_:]*。
  
  
  
• 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_:][a-zA-Z0-9_:]*。
  
  
  
• 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。
  
  
  
• 格式：{=, …}，例如：http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。
  
  
  
  

四种 Metric 类型

Prometheus 客户端库主要提供四种主要的 metric 类型：

Counter

• 一种累加的 metric，典型的应用如：请求的个数，结束的任务数， 出现的错误数等等。
  
  

          例如，查询 http_requests_total{method="get", job="Prometheus", handler="query"} 返回 8，10 秒后，再次查询，则返回 14。

Gauge

• 一种常规的 metric，典型的应用如：温度，运行的 goroutines 的个数。
  
  
• 可以任意加减。
  
  
  

例如：go_goroutines{instance="172.17.0.2", job="Prometheus"} 返回值 147，10 秒后返回 124。

Histogram

• 可以理解为柱状图，典型的应用如：请求持续时间，响应大小。
  
  
• 可以对观察结果采样，分组及统计。
  
  

          例如，查询 http_request_duration_microseconds_sum{job="Prometheus", handler="query"} 时，返回

结果如下：

图 2. Histogram metric 返回结果图

Summary

• 类似于 Histogram, 典型的应用如：请求持续时间，响应大小。
  
  
• 提供观测值的 count 和 sum 功能。
  
  
• 提供百分位的功能，即可以按百分比划分跟踪结果。
  
  
  

instance 和 jobs

instance: 一个单独 scrape 的目标， 一般对应于一个进程。

jobs: 一组同种类型的 instances（主要用于保证可扩展性和可靠性），例如：

清单 1. job 和 instance 的关系

当 scrape 目标时，Prometheus 会自动给这个 scrape 的时间序列附加一些标签以便更好的分别，例如：instance，job。

下面以实际的 metric 为例，对上述概念进行说明。

图 3. Metrics 示例

如上图所示，这三个 metric 的名字都一样，他们仅凭 handler 不同而被标识为不同的 metrics。这类 metrics 只会向上累加，是属于 Counter 类型的 metric，且 metrics 中都含有 instance 和 job 这两个标签。

参考链接：https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice/index.html