Prometheus 快速入门

一般我们说 Prometheus，有两种理解，我们平时需要注意识别的，其含义有两种，一是指的 Prometheus 自身，是一个时序数据库；另外一种是指 Prometheus 生态圈，指的是是整体的监控报警的生态圈和解决方案（Prometheus+Grafana+Alertmanager）。

Prometheus 在 2016年加入了 CNCF（Cloud Native Computing Foundation），是继 Kubernetes 之后的第二个托管项目，目前已经毕业，其主要的特点如下：

• 多维度的数据模型：由指标名称和键/值对标签标识的时间序列数据来组成多维的数据模型。
• 灵活的查询语言：在 Prometheus 中使用强大的查询语言 PromSQL 来进行查询。
• 不依赖分布式存储，Prometheus 单个节点也可以直接工作，支持本地存储（TSDB）和远程存储的模式。
• 服务端采集数据：Prometheus 基于 HTTP pull 方式去对不同的端采集时间序列数据。
• 客户端主动推送：支持通过 PushGateway 组件主动推送时间序列数据。

Prometheus 生态组件

Prometheus 生态由多个组件共同组成，其中许多组件是可根据实际情况选择的，并且绝大部分由 Go 语言编写，在部署和构建上比较方便，如下：

• Prometheus Server：Prometheus 服务端，用于收集指标和存储时间序列数据，并提供一系列的查询和设置接口。
• Client Libraries：客户端库，用于帮助需要监控采集的服务暴露 metrics handler 给 Prometheus server。例如像 例子 中直接调用 promhttp 暴露了一个 metrics 接口。
• Push Gateway：推送网关，Prometheus 服务端仅支持 HTTP pull 的采集方式，而有一些指存在的时间短，Prometheus 来 pull 前就结束了。又或是该类指标，就是要客户端自行上报的，这时候就可以采用 Push Gateway 的方式，客户端将指标 push 到 Push Gateway，再由 Prometheus Server 从 Pushgateway 上 pull。
• Exporters：用于暴露已有的第三方服务（HAProxy，StatsD，Graphite）的 metrics 给 Prometheus Server。
• Alertmanager：用于处理告警，从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去重，分组，然后路由到对应的Receiver，发出报警。
• Support Tools：各种支持工具。

Prometheus 整体流程图

Prometheus 的整体架构和生态组件组成，如下图所示：

Prometheus Server 通过从监控目标中或者间接通过推送网关来拉取监控指标，它在本地存储所有抓取到的样本数据，并对此数据执行一系列规则，以汇总和记录现有数据的新时间序列或生成告警。可以通过 Grafana 或者其他工具来实现监控数据的可视化。

Prometheus 采集的数据存到哪里

Prometheus 所有采集的指标数据在默认的情况下，都保存在本地所内置的时间序列数据库（TSDB）当中，如果需要另外调整，再将 Prometheus 的存储指向改为远程存储即可。

Prometheus 采用在默认情况下使用本地存储，能够一定的便利性，例如：开箱即用、运维方便（不用管）等等。但是也有不少缺点，像是海量数据无法持久化等等问题，因此强烈建议在上到企业级的海量应用时，一定对其进行研讨，适当考虑远程存储。

时序数据库是什么

Prometheus 是时序数据库（Time Series Database），又简称 TSDB。目前在行业中比较出名，流行度较高的时序数据库如下：

时序数据库简单来讲，就是将数据按照时间顺序排列，它具有唯一性和可排序性，因此在 Prometheus 的 Metrics 中即使只添加了一个新标签，也会造成破坏，也就是它不再是原本的那个时序数据了。

注：时序数据库是一个比较大的话题，后续会单独开一篇文章讲解，此处仅概要。

Prometheus 远程存储的方案

• AppOptics: write
• Azure Data Explorer: read and write
• Chronix: write
• Cortex: read and write
• CrateDB: read and write
• Elasticsearch: write
• Gnocchi: write
• Graphite: write
• InfluxDB: read and write
• IRONdb: read and write
• Kafka: write
• M3DB: read and write
• OpenTSDB: write
• PostgreSQL/TimescaleDB: read and write
• QuasarDB: read and write
• SignalFx: write
• Splunk: read and write
• TiKV: read and write
• Thanos: write
• VictoriaMetrics: write
• Wavefront: write

数据持久化的意义

• 数据存储与服务提供应当隔离。
• 事故、问题的度量指标回溯。
• 数据挖掘的考虑。
• 提供给外部的自定义平台进行数据查询等等
• …

安装 Prometheus

Prometheus 是由 Go 语言编写的，因此安装非常的方便，只需要在 DOWNLOAD 中下载对应的 tar.gz 文件。进行如下解压：

$ tar xvfz prometheus-*.tar.gz

就可以看到下述目录：

prometheus
├── LICENSE
├── NOTICE
├── console_libraries
├── consoles
├── data
├── prometheus
├── prometheus.yml
├── prometheus.yml.default
├── promtool
├── rules
└── tsdb

启动 Prometheus：

$ ./prometheus 
...
level=info ts=2020-05-16T07:33:34.138Z caller=main.go:661 msg="Starting TSDB ..."
level=info ts=2020-05-16T07:33:34.139Z caller=web.go:508 component=web msg="Start listening for connections" address=0.0.0.0:9090

默认监听 9090 端口：

至此我们就完成了 Prometheus 的基本启动了。

小结

在本章节中，我们快速了解 Prometheus 的基本概念和整体的生态概要，在下一章节起我们将进一步的实操，知行合一。

参考资料

• https://ryanyang.gitbook.io/prometheus/di-yi-zhang-jie-shao/overview
• https://www.cnblogs.com/xiangsikai/p/11288632.html
• https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/8670959.html