开源监控系统Prometheus介绍

前言

Prometheus是CNCF的一个开源项目，Google BorgMon监控系统的开源版本，是一个系统和服务的监控系统。周期性采集metrics指标，匹配规则和展示结果，以及触发某些条件的告警发送。

特点

Prometheus主要区别于其他监控系统的特点是：

• 多维度数据模型（时序数据是由指标名字和kv结构的维度定义）
• 灵活的查询语言（PromQL）
• 不依赖分布式存储。每个server是一个自治的节点。
• 通过HTTP拉取收集时序数据，同时提供push gateway供用户主动推送数据，主要用于短生命周期的job。
• 通过静态配置或服务发现来发现目标对象
• 支持多种多样的出图和展示方式，例如自带的Web UI和Grafana等。
• 支持水平扩容

架构

组件

Prometheus生态系统由多个组件组成，其中大部分是可选的组件。

• Prometheus Server 负责收集和存储时序数据。提供PromQL查询语言的支持。
• Pushgateway 支持短生命周期的任务推送结果数据。
• Exporter 采集组件的总称，是Prometheus生态系统中的Agent。
• Altermanager 处理告警。
• 客户端SDK 官方提供的SDK支持的语言由go，java，python等多种语言。

绝大部分Prometheus的组件都是用golang编写，使得Prometheus 组件容易编译和部署。（二进制没有依赖）

工作流程

从架构图中可以看出，Prometheus Server 周期性的拉取从配置文件或者服务发现获取到的目标数据，每个目标需要通过HTTP接口暴露数据。Prometheus Server通过一定的规则汇总和记录时序数据到本地数据库。将符合检测条件的告警数据推送给Altermanager，Altermanager通过配置的通知方式发送告警。Web UI 或者Grafana通过PromQL查询Prometheus Server中的数据绘图展示。

适用的场景

Prometheus在记录纯数字的时序数据方面表现得非常好。既适用于机器的性能数据，也适用于服务的监控数据。对于微服务，Prometheus的多维度收集和查询语言也是非常强大。

不适用的场景

Promethus的价值在于它的可靠性。Prometheus不适用于对统计或分析数据100%准确要求的场景。

部署实战

下面我会通过Docker Compose的方式部署整个Prometheus监控系统和Grafana展示数据。如果对Docker Compose还不熟悉的朋友，可以先查看我之前的介绍文章。

Prometheus的docker-compose.yml基于github的开源仓库修改。docker-compose.yml内容如下：

version: '3.1'

volumes:
    prometheus_data: {}
    grafana_data: {}

services:

  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.1.0
    volumes:
      - ./prometheus/:/etc/prometheus/
      - prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.console.libraries=/usr/share/prometheus/console_libraries'
      - '--web.console.templates=/usr/share/prometheus/consoles'
    ports:
      - 9090:9090
    restart: always

  node-exporter:
    image: prom/node-exporter
    volumes:
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /:/rootfs:ro
    command:
      - '--path.procfs=/host/proc'
      - '--path.sysfs=/host/sys'
      - --collector.filesystem.ignored-mount-points
      - "^/(sys|proc|dev|host|etc|rootfs/var/lib/docker/containers|rootfs/var/lib/docker/overlay2|rootfs/run/docker/netns|rootfs/var/lib/docker/aufs)($$|/)"
    ports:
      - 9100:9100
    restart: always

  alertmanager:
    image: prom/alertmanager
    volumes:
      - ./alertmanager/:/etc/alertmanager/
    ports:
      - 9093:9093
    restart: always
    command:
      - '--config.file=/etc/alertmanager/config.yml'
      - '--storage.path=/alertmanager'

  grafana:
    image: grafana/grafana
    user: "104"
    ports:
      - 3000:3000
    depends_on:
      - prometheus
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/provisioning/:/etc/grafana/provisioning/
    env_file:
      - ./grafana/config.monitoring
    restart: always

从上面的docker-compose.yml可以看出，将通过Docker Compose部署Prometheus Server，Altermanager，Grafana，和node exporter。其中node exporter负责采集机器的基础性能数据，例如CPU，MEM，DISK等等，通过暴露HTTP接口供Prometheus Server拉取数据做数据存储和清洗。Grafana负责数据的展示。Prometheus通过配置文件静态配置获取node exporter的地址：

 $ cat prometheus.yml
 # my global config
 global:
   scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every  seconds.
   evaluation_interval: 15s # By default, scrape targets every  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: 'my-project'

 # Load and evaluate rules in this file every 'evaluation_interval' seconds.
 rule_files:
   - 'alert.rules'
   # - "first.rules"
   # - "second.rules"

 # alert
 alerting:
   alertmanagers:
   - scheme: http
     static_configs:
     - targets:
       - "alertmanager:9093"

 # 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  seconds.
     scrape_interval: 5s

     static_configs:
          - targets: ['localhost:9090']

   - job_name: 'node-exporter'

     # Override the global default and scrape targets from this job every  seconds.
     scrape_interval: 5s
     static_configs:
          - targets: ['node-exporter:9100']

其中40-45行是node-exporter的抓取地址和周期配置。因为Docker Compose会自动做服务地址解析，所以这里可以直接用node-exporter:9100作为地址。

通过Prometheus 9090端口可以查看到要采集的目标列表信息：

通过Grafana可以查看到node exporter采集上来的数据展示，其中Grafana用的看板模板是https://grafana.com/dashboards/8919

总结

文章开始分析了Prometheus开源监控系统的整体架构和特点，然后通过Docker Compose演示了整个系统的搭建。下一篇博客我将演示用Prometheus提供的Golang SDK从头开始写一个Expoter。

参考

https://prometheus.io/docs/introduction/overview/