Prometheus基本原理和使用

简介

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。

2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prometheus目前在开源社区相当活跃。

Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目,用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。

源码

https://github.com/prometheus/prometheus

文档

https://prometheus.io/

特点

多维度数据模型。
灵活的查询语言。
不依赖分布式存储,单个服务器节点是自主的。
通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
可以通过中间网关进行时序列数据推送。
通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
支持多种多样的图表和界面展示,比如Grafana等。

相关组件:

Prometheus生态系统由多个组件组成,它们中的一些是可选的。多数Prometheus组件是Go语言写的,这使得这些组件很容易编译和部署。

Prometheus Server
主要负责数据采集和存储,提供PromQL查询语言的支持。

客户端SDK
官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby,其他还有很多第三方开发的类库,支持nodejs、php、erlang等。

Push Gateway
支持临时性Job主动推送指标的中间网关。

PromDash
使用Rails开发可视化的Dashboard,用于可视化指标数据。

Exporter
Exporter是Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据,并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是,它并不向中央服务器发送数据,而是等待中央服务器主动前来抓取。

Prometheus提供多种类型的Exporter用于采集各种不同服务的运行状态。目前支持的有数据库、硬件、消息中间件、存储系统、HTTP服务器、JMX等。

alertmanager
警告管理器,用来进行报警。

prometheus_cli
命令行工具。

其他辅助性工具
多种导出工具,可以支持Prometheus存储数据转化为HAProxy、StatsD、Graphite等工具所需要的数据存储格式。

架构:

下面这张图说明了Prometheus的整体架构,以及生态中的一些组件作用:

基本原理

是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统,比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用,比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。

Prometheus服务过程大概是这样:

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。Prometheus采用PULL的方式进行监控,即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。

Prometheus在本地存储抓取的所有数据,并通过一定规则进行清理和整理数据,并把得到的结果存储到新的时间序列中。

Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化,例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式,自定义所需要的输出。

PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway,而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。

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。

场景

适用的场景
Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。它既适用于面向服务器等硬件指标的监控,也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现在流行的微服务,Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。Prometheus是为服务的可靠性而设计的,当服务出现故障时,它可以使你快速定位和诊断问题。它的搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。

不适用的场景

Prometheus它的价值在于可靠性,甚至在很恶劣的环境下,你都可以随时访问它和查看系统服务各种指标的统计信息。 如果你对统计数据需要100%的精确,它并不适用,例如:它不适用于实时计费系统。

-------------本文结束感谢您的阅读-------------

本文标题:Prometheus基本原理和使用

文章作者:WanDouDuoDuo

发布时间:2019年07月17日 - 19:07

最后更新:2019年11月01日 - 10:11

原始链接:https://wandouduoduo.com/articles/65b2b731.html

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