Exporter介绍
Exporter是什么
广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter。而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据:

Exporter的来源
从Exporter的来源上来讲,主要分为两类:
- 社区提供的
Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能。这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求。下表列举一些社区中常用的Exporter:
| 范围 | 常用Exporter |
|---|---|
| 数据库 | MySQL Exporter, Redis Exporter, MongoDB Exporter, MSSQL Exporter等 |
| 硬件 | Apcupsd Exporter,IoT Edison Exporter, IPMI Exporter, Node Exporter等 |
| 消息队列 | Beanstalkd Exporter, Kafka Exporter, NSQ Exporter, RabbitMQ Exporter等 |
| 存储 | Ceph Exporter, Gluster Exporter, HDFS Exporter, ScaleIO Exporter等 |
| HTTP服务 | Apache Exporter, HAProxy Exporter, Nginx Exporter等 |
| API服务 | AWS ECS Exporter, Docker Cloud Exporter, Docker Hub Exporter, GitHub Exporter等 |
| 日志 | Fluentd Exporter, Grok Exporter等 |
| 监控系统 | Collectd Exporter, Graphite Exporter, InfluxDB Exporter, Nagios Exporter, SNMP Exporter等 |
| 其它 | Blockbox Exporter, JIRA Exporter, Jenkins Exporter, Confluence Exporter等 |
- 用户自定义的
除了直接使用社区提供的Exporter程序以外,用户还可以基于Prometheus提供的Client Library创建自己的Exporter程序,目前Promthues社区官方提供了对以下编程语言的支持:Go、Java/Scala、Python、Ruby。同时还有第三方实现的如:Bash、C++、Common Lisp、Erlang,、Haskeel、Lua、Node.js、PHP、Rust等。
Exporter的运行方式
从Exporter的运行方式上来讲,又可以分为:
- 独立使用的
以我们已经使用过的Node Exporter为例,由于操作系统本身并不直接支持Prometheus,同时用户也无法通过直接从操作系统层面上提供对Prometheus的支持。因此,用户只能通过独立运行一个程序的方式,通过操作系统提供的相关接口,将系统的运行状态数据转换为可供Prometheus读取的监控数据。 除了Node Exporter以外,比如MySQL Exporter、Redis Exporter等都是通过这种方式实现的。 这些Exporter程序扮演了一个中间代理人的角色。
- 集成到应用中的
为了能够更好的监控系统的内部运行状态,有些开源项目如Kubernetes,ETCD等直接在代码中使用了Prometheus的Client Library,提供了对Prometheus的直接支持。这种方式打破的监控的界限,让应用程序可以直接将内部的运行状态暴露给Prometheus,适合于一些需要更多自定义监控指标需求的项目。
Exporter规范
所有的Exporter程序都需要按照Prometheus的规范,返回监控的样本数据。以Node Exporter为例,当访问/metrics地址时会返回以下内容:
# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu counter
node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 3.0703125
这是一种基于文本的格式规范,在Prometheus 2.0之前的版本还支持Protocol buffer规范。相比于Protocol buffer文本具有更好的可读性,以及跨平台性。Prometheus 2.0的版本也已经不再支持Protocol buffer,这里就不对Protocol buffer规范做详细的阐述。
Exporter返回的样本数据,主要由三个部分组成:样本的一般注释信息(HELP),样本的类型注释信息(TYPE)和样本。Prometheus会对Exporter响应的内容逐行解析:
如果当前行以# HELP开始,Prometheus将会按照以下规则对内容进行解析,得到当前的指标名称以及相应的说明信息:
# HELP <metrics_name> <doc_string>
如果当前行以# TYPE开始,Prometheus会按照以下规则对内容进行解析,得到当前的指标名称以及指标类型:
# TYPE <metrics_name> <metrics_type>
TYPE注释行必须出现在指标的第一个样本之前。如果没有明确的指标类型需要返回为untyped。 除了# 开头的所有行都会被视为是监控样本数据。 每一行样本需要满足以下格式规范:
metric_name [
"{" label_name "=" `"` label_value `"` { "," label_name "=" `"` label_value `"` } [ "," ] "}"
] value [ timestamp ]
其中metric_name和label_name必须遵循PromQL的格式规范要求。value是一个float格式的数据,timestamp的类型为int64(从1970-01-01 00:00:00以来的毫秒数),timestamp为可选默认为当前时间。具有相同metric_name的样本必须按照一个组的形式排列,并且每一行必须是唯一的指标名称和标签键值对组合。
需要特别注意的是对于histogram和summary类型的样本。需要按照以下约定返回样本数据:
- 类型为summary或者histogram的指标x,该指标所有样本的值的总和需要使用一个单独的x_sum指标表示。
- 类型为summary或者histogram的指标x,该指标所有样本的总数需要使用一个单独的x_count指标表示。
- 对于类型为summary的指标x,其不同分位数quantile所代表的样本,需要使用单独的x{quantile=”y”}表示。
- 对于类型histogram的指标x为了表示其样本的分布情况,每一个分布需要使用x_bucket{le=”y”}表示,其中y为当前分布的上位数。同时必须包含一个样本x_bucket{le=”+Inf”},并且其样本值必须和x_count相同。
- 对于histogram和summary的样本,必须按照分位数quantile和分布le的值的递增顺序排序。
以下是类型为histogram和summary的样本输出示例:
# A histogram, which has a pretty complex representation in the text format:
# HELP http_request_duration_seconds A histogram of the request duration.
# TYPE http_request_duration_seconds histogram
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.05"} 24054
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"} 33444
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.2"} 100392
http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"} 144320
http_request_duration_seconds_sum 53423
http_request_duration_seconds_count 144320
# Finally a summary, which has a complex representation, too:
# HELP rpc_duration_seconds A summary of the RPC duration in seconds.
# TYPE rpc_duration_seconds summary
rpc_duration_seconds{quantile="0.01"} 3102
rpc_duration_seconds{quantile="0.05"} 3272
rpc_duration_seconds{quantile="0.5"} 4773
rpc_duration_seconds_sum 1.7560473e+07
rpc_duration_seconds_count 2693
对于某些Prometheus还没有提供支持的编程语言,用户只需要按照以上规范返回响应的文本数据即可。
指定样本格式的版本
在Exporter响应的HTTP头信息中,可以通过Content-Type指定特定的规范版本,例如:
HTTP/1.1 200 OK
Content-Encoding: gzip
Content-Length: 2906
Content-Type: text/plain; version=0.0.4
Date: Sat, 17 Mar 2018 08:47:06 GMT
其中version用于指定Text-based的格式版本,当没有指定版本的时候,默认使用最新格式规范的版本。同时HTTP响应头还需要指定压缩格式为gzip。
Exporter介绍的更多相关文章
- [转帖]prometheus数据采集exporter全家桶
prometheus数据采集exporter全家桶 Rainbowhhy1人评论2731人阅读2019-04-06 15:38:32 https://blog.51cto.com/13053917/2 ...
- 免费开源的DotNet任务调度组件Quartz.NET(.NET组件介绍之五)
很多的软件项目中都会使用到定时任务.定时轮询数据库同步,定时邮件通知等功能..NET Framework具有“内置”定时器功能,通过System.Timers.Timer类.在使用Timer类需要面对 ...
- Quartz.Net 调度框架配置介绍
在平时的工作中,估计大多数都做过轮询调度的任务,比如定时轮询数据库同步,定时邮件通知等等.大家通过windows计划任务,windows服务等都实现过此类任务,甚至实现过自己的配置定制化的框架.那今天 ...
- Prometheus运⾏框架介绍
框架结构的展⽰图 • 我们先来看下这个部分 这⾥是 prometheus的服务端也就是核⼼ prometheus本⾝是⼀个以进程⽅式启动,之后以多进程和多线程实现监控数据收集 计算 查询 更新 存储 ...
- kubernetes之监控Prometheus实战--prometheus介绍--获取监控(一)
Prometheus介绍 Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源监控系统 .它现在是一个独立的开源项目,为了强调这一点,并说明项目的治理结构,Prometheus 于2016 ...
- exporter API(导出、输出器api)moodel3.3
Moodle[导出器]是接收数据并将其序列化为一个简单的预定义结构的类.它们确保输出的数据格式统一,易于维护.它们也用于生成外部函数的签名(参数和返回值) 外部函数定义在moodle/lib/exte ...
- 7.4 服务远程暴露 - 创建Exporter与启动netty服务端
为了安全:服务启动的ip全部使用10.10.10.10 远程服务的暴露总体步骤: 将ref封装为invoker 将invoker转换为exporter 启动netty 注册服务到zookeeper 订 ...
- dubbo用途介绍
转自:http://blog.csdn.net/wuliu_forever/article/details/52053928 我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术, ...
- Dubbo模块介绍
一.Dubbo 整体框架 Dubbo主要有:Config 配置层.Proxy服务代理层.Registry注册中心层.Cluster 路由层.Monitor监控层.Protocol远程调用层.Excha ...
随机推荐
- Pytorch分布式训练
用单机单卡训练模型的时代已经过去,单机多卡已经成为主流配置.如何最大化发挥多卡的作用呢?本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法. 1. DataParallel ...
- Solution -「Hdu3037」Saving Beans
Prob. 给定 \(m\) 个相同球,\(n\) 个不同的盒子. 求在这 \(n\) 个盒子中放不超过 \(m\) 个球的方案数,并对 \(p\) 取模. 其中 \(1 \leq n, m \leq ...
- Go语言基础四:数组和指针
GO语言中数组和指针 数组 Go语言提供了数组类型的数据结构. 数组是同一数据类型元素的集合.这里的数据类型可以是整型.字符串等任意原始的数据类型.数组中不允许混合不同类型的元素.(当然,如果是int ...
- Deployment之滚动更新策略。
1.Deployment控制器详细信息中包含了其更新策略的相关配置.kubectl describe命令中输出的StrategyType.RollingUpdateStrategy字段等: root@ ...
- Python 爬取途虎养车 全系车型 轮胎 保养 数据
Python 爬取途虎养车 全系车型 轮胎 保养 数据 2021.7.27 更新 增加标题.发布时间参数 demo文末自行下载,需要完整数据私聊我 2021.2.19 更新 增加大保养数据 2020. ...
- 程序员的专属浪漫——用3D Engine 5分钟实现烟花绽放效果
谁说程序员不懂浪漫? 作为程序员,用自己的代码本事手搓一个技术感十足的惊喜,我觉得,这是不亚于车马慢时代手写信的古典主义浪漫. 那么,应该怎样创作出具有自我身份属性的浪漫惊喜呢? 玩法很多,今天给大家 ...
- P4715 淘汰赛 - 记录
P4715 淘汰赛 题目描述 有 2^n (n≤7) 个国家参加世界杯决赛圈且进入淘汰赛环节.我经知道各个国家的能力值,且都不相等.能力值高的国家和能力值低的国家踢比赛时高者获胜.1 号国家和 2 号 ...
- DevOps落地实践点滴和踩坑记录-(2) -聊聊平台建设
很久没有写文章记录了,上一篇文章像流水账一样,把所见所闻一个个记录下来.这次专门聊聊DevOps平台的建设吧,有些新的体会和思考,希望给正在做这个事情的同学们一些启发吧. DevOps落地实践点滴和踩 ...
- 048_末晨曦Vue技术_处理边界情况之使用$root访问根实例
处理边界情况之使用$root访问根实例 点击打开视频教程 在每个 new Vue 实例的子组件中,其根实例可以通过 $root property 进行访问. 例如,在这个根实例中: src\main. ...
- CM311-1a(S905L3系列)玩转桌面
那安装了ambian后,玩转桌面(安装GUI桌面环境)有没有可能呢?那肯定啊!那桌面有什么用?当然有用,多一种玩法,可以写写代码,上网冲浪,学习linux语法什么的.而且单主机只要40左右,想想看可以 ...