Prometheus部署

本文主要是介绍Prometheus部署，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Prometheus部署

文章目录

Prometheus部署
- - 简介
  - Prometheus介绍
  - Prometheus部署

简介

Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。Prometheus 于2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation，这是继Kubernetes之后的第二个托管项目。

官网：https://prometheus.io 最新版本: 2.19.2

Exporter是一个采集监控数据并通过Prometheus监控规范对外提供数据的组件，能为Prometheus提供监控的接口。

Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。不同的Exporter负责不同的业务。

Prometheus 开源的系统监控和报警框架，灵感源自Google的Borgmon监控系统
AlertManager 处理由客户端应用程序（如Prometheus server）发送的警报。它负责将重复数据删除，分组和路由到正确的接收者集成，还负责沉默和抑制警报
Node_Exporter 用来监控各节点的资源信息的exporter，应部署到prometheus监控的所有节点
PushGateway 推送网关，用于接收各节点推送的数据并暴露给Prometheus server

Prometheus介绍

prometheus的特点：

多维的数据模型（基于时间序列的Key、Value键值对）
灵活的查询和聚合语言PromQL
提供本地存储和分布式存储
通过基于HTTP的Pull模型采集时间序列数据
可利用Pushgateway（Prometheus的可选中间件）实现Push模式
可通过动态服务发现或静态配置发现目标机器
支持多种图表和数据大盘

prometheus的组件：

Prometheus server，负责拉取、存储时间序列数据
客户端库（client library），插入应用程序代码
推送网关（push gateway），支持短暂的任务
特殊类型的exporter，支持如HAProxy，StatsD，Graphite等服务
一个alertmanager处理告警
各种支持工具

prometheus的架构：

下图说明了Prometheus的体系结构及其某些生态系统组件：

prometheus的使用场景：
prometheus非常适合记录任何纯数字时间序列。它既适合以机器为中心的监视，也适合监视高度动态的面向服务的体系结构。在微服务世界中，它对多维数据收集和查询的支持是一种特别的优势。

prometheus的设计旨在提高可靠性，使其成为中断期间要使用的系统，从而使您能够快速诊断问题。每个prometheus服务器都是独立的，而不依赖于网络存储或其他远程服务，当基础设施部分出现问题时仍然可以使用它。

Prometheus概念
数据模型：
prometheus将所有数据存储为时间序列：属于相同 metric名称和相同标签组（键值对）的时间戳值流。

metric 和标签：
每一个时间序列都是由其 metric名称和一组标签（键值对）组成唯一标识。

metric名称代表了被监控系统的一般特征（如 http_requests_total代表接收到的HTTP请求总数）。它可能包含ASCII字母和数字，以及下划线和冒号，它必须匹配正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。

注意：冒号是为用户定义的记录规则保留的，不应该被exporter使用。

标签给prometheus建立了多维度数据模型：对于相同的 metric名称，标签的任何组合都可以标识该 metric的特定维度实例（例如：所有使用POST方法到 /api/tracks 接口的HTTP请求）。查询语言会基于这些维度进行过滤和聚合。更改任何标签值，包括添加或删除标签，都会创建一个新的时间序列。

标签名称可能包含ASCII字母、数字和下划线，它必须匹配正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。另外，以双下划线__开头的标签名称仅供内部使用。

标签值可以包含任何Unicode字符。标签值为空的标签被认为是不存在的标签。

表示法：
给定 metric名称和一组标签，通常使用以下表示法标识时间序列：

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

例如，一个时间序列的 metric名称是 api_http_requests_total，标签是 method=“POST” 和 handler="/messages"。可以这样写：

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

这和OpenTSDB的表示法是一样的。

metric类型：

Counter             值只能单调增加或重启时归零，可以用来表示处理的请求数、完成的任务数、出现的错误数量等

Gauge               值可以任意增加或减少，可以用来测量温度、当前内存使用等

Histogram           取样观测结果，一般用来请求持续时间或响应大小，并在一个可配置的分布区间（bucket）内计算这些结果，提供所有观测结果的总和
                        
                        累加的 counter，代表观测区间：<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
                        所有观测值的总数：<basename>_sum
                        观测的事件数量：<basenmae>_count

Summary             取样观测结果，一般用来请求持续时间或响应大小，提供观测次数及所有观测结果的总和，还可以通过一个滑动的时间窗口计算可分配的分位数
                        观测的事件流φ-quantiles (0 ≤ φ ≤ 1)：<basename>{quantile="φ"}
                        所有观测值的总和：<basename>_sum
                        观测的事件数量：<basename>_count

实例与任务：
在prometheus中，一个可以拉取数据的端点叫做实例（instance），一般等同于一个进程。一组有着同样目标的实例（例如为弹性或可用性而复制的进程副本）叫做任务（job）。

当prometheus拉取目标时，它会自动添加一些标签到时间序列中，用于标识被拉取的目标：

job：目标所属的任务名称

instance：目标URL中的<host>:<port>部分

如果两个标签在被拉取的数据中已经存在，那么就要看配置选项 honor_labels 的值来决定行为了。

每次对实例的拉取，prometheus会在以下的时间序列中保存一个样本（样本指的是在一个时间序列中特定时间点的一个值）：

up{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}：如果实例健康（可达），则为 1 ，否则为 0

scrape_duration_seconds{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}：拉取的时长

scrape_samples_post_metric_relabeling{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}：在 metric relabeling 之后，留存的样本数量

scrape_samples_scraped{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}：目标暴露出的样本数量

up 时间序列对于实例的可用性监控来说非常有用