Promethus普罗米修斯介绍及Linux系统下的安装与配置

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Promethus普罗米修斯介绍及Linux系统下的安装与配置相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

  1. 普罗米修斯概述
    Prometheus(是由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。
    Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在，它是一个独立的开源项目，并且独立于任何公司进行维护。为了强调这一点并阐明项目的治理结构，Prometheus 于2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation，这是继Kubernetes之后的第二个托管项目。
    Prometheus是一个时间序列数据库。但是，它不仅仅是一个时间序列数据库。
    它涵盖了可以绑定的整个生态系统工具集及其功能。
    Prometheus主要用于对基础设施的监控。包括服务器，数据库，VPS，几乎所有东西都可以通过Prometheus进行监控。Prometheus希望通过对Prometheus配置中定义的某些端点执行的HTTP调用来检索度量标准。
    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
    可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端
    可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
    有多种可视化图形界面。
    易于伸缩。
    Prometheus 的特性
    一个多维数据模型，其中包含通过度量标准名称和键/值对标识的时间序列数据
    PromQL，一种灵活的查询语言 ，可利用此维度
    不依赖分布式存储；单服务器节点是自治的
    时间序列收集通过HTTP上的拉模型进行
    通过中间网关支持推送时间序列通过服务发现或静态配置发现目标
    多种图形和仪表板支持模式
  2. 时间序列数据
    1、什么是序列数据
    时间序列数据(TimeSeries Data) : 按照时间顺序记录系统、设备状态变化 的数据被称为时序数据。
    应用的场景很多, 如：

无人驾驶车辆运行中要记录的经度，纬度，速度，方向，旁边物体的距 离等等。每时每刻都要将数据记录下来做分析。
某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据
传统证券行业实时交易数据
实时运维监控数据等
2 时间序列数据特点
性能好
关系型数据库对于大规模数据的处理性能糟糕。NOSQL可以比较好的处理 大规模数据，让依然比不上时间序列数据库。

存储成本低
高效的压缩算法，节省存储空间，有效降低IO
Prometheus有着非常高效的时间序列数据存储方法，每个采样数据仅仅占 用3.5byte左右空间，上百万条时间序列，30秒间隔，保留60天，大概花了 200多G（来自官方数据)

  1. Prometheus原理架构图
    下图说明了Prometheus的体系结构及其某些生态系统组件：

prometheus直接或通过中介推送网关从已检测作业中删除指标，以处理短暂的作业。它在本地存储所有报废的样本，并对这些数据运行规则，以汇总和记录现有数据中的新时间序列，或生成警报。Grafana或其他API使用者可以用来可视化收集的数据。
Prometheus可以很好地记录任何纯数字时间序列。它既适用于以机器为中心的监视，也适用于高度动态的面向服务的体系结构的监视。在微服务世界中，它对多维数据收集和查询的支持是一种特别的优势。
Prometheus的设计旨在提高可靠性，使其成为中断期间要使用的系统，以使您能够快速诊断问题。每个Prometheus服务器都是独立的，而不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础结构的其他部分损坏时，您可以依靠它，并且无需设置广泛的基础结构即可使用它。
普罗米修斯重视可靠性。即使在故障情况下，您始终可以查看有关系统的可用统计信息。如果您需要100％的准确性（例如按请求计费），则Prometheus并不是一个好的选择，因为所收集的数据可能不够详细和完整。在这种情况下，最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费，并使用Prometheus进行其余的监视。
4. 部署Prometheus
实验环境：

主机名 IP 服务
node2 192.168.200.154 prometheus
node1 192.168.200.144 node_exporter
1 准备工作
下载最新版的服务端prometheus和客户端node_exporter

服务端：https://prometheus.io/download/#prometheus

客户端：https://prometheus.io/download/#node_exporter

2 下载软件包
[root@node2 ~]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.31.1/prometheus-2.31.1.linux-amd64.tar.gz
3 解压缩包
[root@node2 ~]# tar xf prometheus-2.31.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
[root@node2 src]# cd /usr/local/
[root@node2 local]# ls
bin games lib libexec redis share
etc include lib64 prometheus-2.31.1.linux-amd64 sbin src
[root@node2 local]# mv prometheus-2.31.1.linux-amd64/ prometheus
4 运行Prometheus server
[root@node2 local]# cd prometheus/
[root@node2 prometheus]# ./prometheus --config.file=prometheus.yml
5 配置Prometheus
在Prometheus.yml中有配置文件，我们可以对其进行配置，当然第一次安装也可以不用配置；
root@node2 prometheus]# vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
#全局配置
global:
scrape_interval: 15s #每隔15秒向目标抓取一次数，默认为一分钟
evaluation_interval: 15s #每隔15秒执行一次告警规则，默认为一分钟

scrape_timeout: 600s #抓取数据的超时时间，默认为10s

#告警配置
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093 #alertmanager所部署机器的ip和端口
#定义告警规则和阈值的yml文件
rule_files:

- “first_rules.yml”

- “second_rules.yml”

#收集数据配置
#以下是Prometheus自身的一个配置.
scrape_configs:
#这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个job_name:“prometheus”的标签.

  • job_name: “prometheus”

    metrics_path defaults to ‘/metrics’

    scheme defaults to ‘http’.

    static_configs:
    #静态配置
    • targets: [“localhost:9090”]
      其配置大致可分为四部分：

global：全局配置，其中scrape_interval表示抓取一次数据的间隔时间，evaluation_interval表示进行告警规则检测的间隔时间；

alerting：告警管理器（Alertmanager）的配置，目前还没有安装Alertmanager；

rule_files：告警规则有哪些；

scrape_configs：抓取监控信息的目标。一个job_name就是一个目标，其targets就是采集信息的IP和端口。这里默认监控了Prometheus自己，可以通过修改这里来修改Prometheus的监控端口。Prometheus的每个exporter都会是一个目标，它们可以上报不同的监控信息，比如机器状态，或者mysql性能等等，不同语言sdk也会是一个目标，它们会上报你自定义的业务监控信息。

6 校验配置文件
[root@node2 prometheus]# cat > /usr/lib/systemd/system/prometheus.service <<EOF
[Unit]
Description=The Prometheus Server
After=network.target
[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml
RestartSec=15s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
[root@node2 prometheus]# systemctl daemon-reload
[root@node2 prometheus]# systemctl restart prometheus
[root@node2 local]# ss -antl
State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port Process
LISTEN 0 128 0.0.0.0:6379 0.0.0.0:*
LISTEN 0 128 0.0.0.0:22 0.0.0.0:*
LISTEN 0 128 [::]:22 [::]😗
LISTEN 0 128 *:9090 :
8启动参数介绍
##启动
/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml &
##启动参数介绍
–config.file #加载prometheus的配置文件
–web.listen-address #监听prometheus的web地址和端口
–web.enable-lifecycle #热启动参数，可以在不中断服务的情况下重启加载配置文件
–storage.tsdb.retention #数据持久化的时间
–storage.tsdb.path #数据持久化的保存路径
9访问测试
输入： “ip地址”+“:9090” 在浏览器中进行访问，如果出现可视化界面说明成功；

  1. node_exporter部署
    1 下载软件包
    wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.0/node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz
    2 解压软件包
    [root@node1 ~]# ls
    anaconda-ks.cfg node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz
    [root@node1 ~]# tar xf node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
    [root@node1 ~]#
    [root@node1 ~]# cd /usr/local/
    [root@node1 local]# ls
    bin games lib libexec sbin src
    etc include lib64 node_exporter-1.3.0.linux-amd64 share

[root@node1 local]# mv node_exporter-1.3.0.linux-amd64/ node_exporter
[root@node1 local]#
3 启动参数介绍
注意：相关启动的参数
–web.listen-address #node_expoetrt暴露的端口
–collector.systemd #从systemd中收集
–collector.systemd.unit-whitelist ##白名单，收集目标
“.+” #从systemd中循环正则匹配单元
“(docker|sshd|nginx).service” #白名单，收集目标，收集参数node_systemd_unit_state
4 配置service文件
[root@node1 local]# vi /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service
[unit]
Description=The node_exporter Server
After=network.target

[Service]
ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter
Restart=on-failure
RestartSec=15s
SyslogIdentifier=node_exporter

[Install]
WantedBy=multi-user.target

[root@node1 local]# systemctl daemon-reload
[root@node1 local]# systemctl enable node_exporter
[root@node1 local]# systemctl restart node_exporter
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/node_exporter.service → /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service.

[root@node1 local]# ss -antl
State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port Process
LISTEN 0 128 0.0.0.0:22 0.0.0.0:*
LISTEN 0 128 [::]:22 [::]😗
LISTEN 0 128 *:9100 :
[root@node1 local]#
5.在Prometheus主机上修改prometheus.yml配置文件
[root@node2 prometheus]# vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
…
rule_files:

- “first_rules.yml”

- “second_rules.yml”

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”

    metrics_path defaults to ‘/metrics’

    scheme defaults to ‘http’.

    static_configs:
    • targets: [“192.168.200.144:9100”] //此处指定客户端ip和端口
      6.访问测试是否连接成功
      使用Prometheus主机IP地址和端口号 http://192.168.200.154:9100/targets访问

以上是关于Promethus普罗米修斯介绍及Linux系统下的安装与配置的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

linux12 -prometheus监控 --＞简述与安装

第三章 Promethus监控服务

Promethus学习系列（三十五）之报警简介

Docker 搭建普罗米修斯

基于Prometheus+Grafana搭建监控平台（Windows/Linux环境exporter部署）

Prometheus介绍及二进制部署