有关Prometheus-01

概述
- 开源监控系统
- 特点

　　　　　　a.多维数据模型

　　　　　　b.灵活的查询语言PromQL

　　　　　　c.不依赖任何分布式存储

架构图及理解
- 架构

　　　　Prometheus Server 采用拉取方式从监控目标直接拉取数据，或者通过Pushgateway拉取监控目标推送给Pushgateway的数据。它在本地存储抓取的数据，通过制定的规则整理和清理数据，将得到的结果存储起来，Grafana等工具可以通过 PromQL 查询语言在 Server 里获取数据。 Server会根据告警规则监测异常并推送告警给 Alertmanager，Alertmanager 负责通知。

- 理解

概念
- 数据模型

　　　　　Prometheus存储的所有数据都是时间序列(time-series)数据，时序数据是具有时间戳的数据流，该数据流属于某个度量指标（Metric）和该度量指标下的多个标签（Label）

- 时序数据格式

　　　　　　a.Metric name

　　　　　　b.Label：对于同一个度量指标，不同标签值组合会形成特定维度的时序。标签支持了Prometheus的多维数据模型，Prometheus的查询语言可以通过度量指标和标签对时序数据进行过滤和聚合。标签名称可以包含ASCII字母、数字、下划线，需要匹配正则表达式，带有_下划线的标签名称保留为内部使用；标签值可以包含任意Unicode字符，包含中文。

　　　　　　例如：表示所有hhtp请求中的Get请求，当method=“post“时，则为一个新的metric

          httprequests_total{method="Get"}

　　　　　　c.Timestamp

　　　　　　d.Simple value

- 度量指标（Metric）描述了被监控的某个测量特征。度量指标由ASCII字母、数字、下划线和冒号组成，须匹配正则表达式,类型如下

　　　　　　a.Counter：一种累加的metric，它是一个只能递增的数值。典型的应用如：请求的个数、结束的任务数、出现的错误数等。重启进程后，会被重置为0.

　　　　　　b.Gauge：一个既可以增加，又可以减少的度量指标，主要用于计量瞬时数据

　　　　　　c.histogram：主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样（请求持续时间或响应大小）并能够对其指定区间以及总数进行统计，通常展示为直方图

　　　　　　d.Summary：主要用于表示一顿时间内数据采样结果，它直接存储了quantile数据，而不是根据统计区间计算出来的

安装

在官网下载对应的压缩包

　　　　　　a.解压缩到本地

　　　　　　b.进入文件夹中，修改配置文件

　　　　　　c.运行

$./prometheus

- github上克隆后在本地运行
- 在mac终端homebrew

//下载
$brew install prometheus
//查看，测试是否安装成功
$prometheus --version

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