Prometheus(转载)

Prometheus 系统监控方案一

https://www.cnblogs.com/vovlie/p/Prometheus_CONCEPTS.html

最近一直在折腾时序类型的数据库，经过一段时间项目应用，觉得十分不错。而Prometheus又是刚刚推出不久的开源方案，中文资料较少，所以打算写一系列应用的实践过程分享一下。

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

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"} 100
10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"} 30
memory_usage_bytes{host="master-01"} 50
memory_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。

下一章说说Prometheus安装过程。