Prometheus 是什么？
Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社区也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
Prometheus 的优点
- 非常少的外部依赖，安装使用超简单
- 已经有非常多的系统集成 例如：docker HAProxy Nginx JMX等等
- 服务自动化发现
- 直接集成到代码
- 设计思想是按照分布式、微服务架构来实现的
Prometheus 的特性
- 自定义多维度的数据模型
- 非常高效的存储 平均一个采样数据占 ~3.5 bytes左右，320万的时间序列，每30秒采样，保持60天，消耗磁盘大概228G。
- 强大的查询语句
- 轻松实现数据可视化
等等
Prometheus 属于一站式监控告警平台，依赖少，功能齐全。Prometheus 支持对云的或容器的监控，其他系统主要对主机监控。Prometheus 数据查询语句表现力更强大，内置更强大的统计函数。Prometheus 在数据存储扩展性以及持久性上没有 InfluxDB，OpenTSDB，Sensu 好。
Prometheus Server， 主要用于抓取数据和存储时序数据，另外还提供查询和 Alert Rule 配置管理。client libraries，用于对接 Prometheus Server, 可以查询和上报数据。push gateway ，用于批量，短期的监控数据的汇总节点，主要用于业务数据汇报等。各种汇报数据的 exporters ，例如汇报机器数据的 node_exporter, 汇报 MongoDB 信息的 MongoDB exporter 等等。用于告警通知管理的 alertmanager 。
从这个架构图，也可以看出 Prometheus 的主要模块包含， Server, Exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager, WebUI 等。
它大致使用逻辑是这样：
- Prometheus server 定期从静态配置的 targets 或者服务发现的 targets 拉取数据。
- 当新拉取的数据大于配置内存缓存区的时候，Prometheus 会将数据持久化到磁盘（如果使用 remote storage 将持久化到云端）。
- Prometheus 可以配置 rules，然后定时查询数据，当条件触发的时候，会将 alert 推送到配置的 Alertmanager。
- Alertmanager 收到警告的时候，可以根据配置，聚合，去重，降噪，最后发送警告。
- 可以使用 API， Prometheus Console 或者 Grafana 查询和聚合数据。
- 下载 prometheus-2.0.0.linux-amd64.tar.gz
- http://download.csdn.net/download/fly910905/10130519
tar -zxvf prometheus-2.0.0.linux-amd64.tar.gzcd prometheus-2.0.0.linux-amd64.tar.gz./prometheus
global:scrape_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.evaluation_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.# scrape_timeout is set to the global default (10s).# Attach these labels to any time series or alerts when communicating with# external systems (federation, remote storage, Alertmanager).external_labels:monitor: 'codelab-monitor'# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.rule_files:# - "first.rules"# - "second.rules"# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:# Here it's Prometheus itself.scrape_configs:# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.- job_name: 'prometheus'# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.scrape_interval: 5s# metrics_path defaults to '/metrics'# scheme defaults to 'http'.static_configs:- targets: ['localhost:9090']- job_name: 'mydemo'# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.scrape_interval: 5smetrics_path: '/prometheus'# scheme defaults to 'http'.static_configs:- targets: ['192.168.60.207:8088']
- 最关键的配置就是targets，就是web应用的ip和端口
http://localhost:9090/targets
相对于Graphite这种产品，还是有不少优点的。最让我觉得不错的是非常优秀的写性能和读取性能，它数据结构实现和OpenTSDB是有相似之处，有兴趣可以看看这个文档。解密OpenTSDB的表存储优
Prometheus 的系统架构
它的服务过程是这样的 Prometheus daemon 负责定时去目标上抓取 metrics(指标) 数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。Alertmanager 是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如十分精美的Grafana，自带的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。PushGateway这个组件是支持Client主动推送 metrics 到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
如果有使用过statsd的用户，则会觉得这十分相似，只是statsd是直接发送给服务器端，而Prometheus主要还是靠进程主动去抓取。
Prometheus 的数据模型
Prometheus 从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的，相同的 metrics(指标名称) 和 label(一个或多个标签) 组成一条时间序列，不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询，有时还会临时产生一些时间序列存储。
metrics name & label 指标名称和标签
每条时间序列是由唯一的 指标名称 和 一组 标签 （key=value）的形式组成。指标名称 一般是给监测对像起一名字，例如 http_requests_total 这样，它有一些命名规则，可以包字母数字_之类的的。通常是以应用名称开头_监测对像_数值类型_单位这样。例如：
- push_total
- userlogin_mysql_duration_seconds
- app_memory_usage_bytes
标签 就是对一条时间序列不同维度的识别了，例如 一个http请求用的是POST还是GET，它的endpoint是什么，这时候就要用标签去标记了。最终形成的标识便是这样了
http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}
记住，针对http_requests_total这个metrics name 无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。如果以传统数据库的理解来看这条语句，则可以考虑 http_requests_total是表名，标签是字段，而timestamp是主键，还有一个float64字段是值了。（Prometheus里面所有值都是按float64存储）
Prometheus 的四种数据类型
Counter
- Counter 用于累计值，例如 记录 请求次数、任务完成数、错误发生次数。
- 一直增加，不会减少。
- 重启进程后，会被重置。
例如：http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 10010秒后抓取 http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100
Gauge
- Gauge 常规数值，例如 温度变化、内存使用变化。
- 可变大，可变小。
- 重启进程后，会被重置
例如： memory_usage_bytes{host="master-01"} 100 < 抓取值memory_usage_bytes{host="master-01"} 30memory_usage_bytes{host="master-01"} 50memory_usage_bytes{host="master-01"} 80 < 抓取值
Histogram
Histogram 可以理解为柱状图的意思，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组，提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如：{小于10=5次，小于20=1次，小于30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值
Summary
- Summary和Histogram十分相似，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。
- 例如：count=7次，sum=7次的值求值
- 它提供一个quantiles的功能，可以按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。
简介
prometheus 是一个开源的系统监控和告警的工具包，其采用pull方式采集时间序列，通过http协议传输。
架构
每个应用都通过javaagent向外提供一个http服务暴露出自己的JMX信息。当应用启动的时候就会向consul注册服务，注册成功后，prometheus就能把这个应用加入监控对象列表，进行数据收集并跟踪服务的状态。
部署
prometheus
官网下载prometheus-1.2.1.linux-amd64.tar.gz， 解压到/services/apps/目录下，修改配置文件 prometheus.yml，在 scrape_config节点下增加以下内容：
- job_name: 'consul-node'
consul_sd_configs:
- server: 'localhost:8500'
services: ['scorer','file-proxy','....']- 1
- 2
- 3
- 4
services如果不配置默认会显示出所有的服务，包含了consul agent服务。
运行，默认端口9090
./prometheus -config.file=prometheus.yml &- 1
prometheus jmx exporter
jmx exporter是prometheus和JMX的桥梁。
在我们的工程里面，它是以Java Agent的方式运行，它的功能是收集本地的JVM信息，并通过HTTP服务暴露出来。引用的方式为：
1. 在pom.xml中增加依赖
<dependency>
<groupId>io.prometheus</groupId>
<artifactId>jmx_prometheus_javaagent</artifactId>
<version>0.7</version>
</dependency> - 1
- 2
- 3
- 4
- 5
该工程已经把consul的服务注册功能整合进去。没有注销服务功能。
2. 增加启动参数
-javaagent:${WORK_DIR}/lib/jmx_prometheus_javaagent-0.7.jar=scorer:1234:${WORK_DIR}/bin/scorer.yaml- 1
javaagent参数解释如下：
-javagent:path/agent.jar=serviceName:servicePort:path/conf.yaml- 1
service 指的是http service，如指定servicePort为1234，在应用启动之后，可以在http://host:1234/metrics获取到metrics信息。在conf.yaml里配置JMX的收集策略，完整的yaml配置。
consul agent
prometheus可以静态的配置监控对象，也可以采用动态的服务发现机制。为了部署更方便，我们采用的是现在更为流行的服务发现解决方案consul。其只包含了一个二进制的命令文件，把它拷贝到PATH（ echo $PATH 可以查看 ）就可以运行。
运行命令为：
consul agent -server -data-dir data &- 1
解释如下：
consul agent 启动一个consul agent进程。 该进程负责维护集群成员信息、注册服务、运行检查、查询响应等等。而且，consul集群的每一个节点上都必须有agent进程运行。
-server **agent有两种模式：server与client。**server模式包含了一致性的工作：保证一致性和可用性（在部分失败的情况下），响应RPC，同步数据到其他节点代理。client 模式用于与server进行通信，转发RPC到服务的代理agent，它仅保存自身的少量一些状态，是非常轻量化的东西。本身是相对无状态的。
-data-dir 指定一个文件夹用于存储该agent的状态，在以server模式运行时，尤其重要。
一些其他的可选参数
- -node 指定该节点的名称，默认为主机名
- -http-port 指定端口接收http请求，用于默认端口8500被占用的情况。
- -config-dir 指定一个或多个文件夹用于agent启动时加载配置文件，加载顺序由文件名的字母顺序决定。
consul 运行起来后，server会通过8500端口与prometheus通信。
使用
consul 启动
consul agent -server –data-dir=/services/data/consul/ –join 10.18.1.12&
注销服务
curl http://localhost:8500/v1/agent/service/deregister/172.17.42.1
查询该agent上面注册的服务
curl http://localhost:8500/v1/agent/services?pretty
查询集群上面所有的服务
curl http://localhost:8500/v1/catalog/services?pretty
查询
参见prometheus官网提供的查询表达式，简而言之，标签过滤用{}，时间范围选择用[]，如下例。
http_request_total{job="prometheus"}[5m]- 1
可视化
prometheus官方的dashboard不怎么给力，目前将grafana集成了进去。grafana可以自定义数据源，并且保存多个dashboard，针对不同的系统可以使用不同的dashboard来进行监控。