监控神器：Prometheus 轻松入门，真香！

Posted 2022-08-27 Java知音_

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了监控神器：Prometheus 轻松入门，真香！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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导语：Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，本文将从指标抓取到查询及可视化展示，以及最后的监控告警，对Prometheus做一个基本的认识。

一、简介

Prometheus是古希腊神话里泰坦族的一名神明，名字的意思是“先见之明”，下图中是Prometheus被宙斯惩罚，饱受肝脏日食夜长之苦。

下面就是我们CRUD Boy所了解的Prometheus，下面是其官网封面图引导语：From metrics to insight，从指标到洞察力，通过指标去洞察你的系统，为我们的系统提供指标收集和监控的开源解决方案。

也就是说，Prometheus是一个数据监控的解决方案，让我们能随时掌握系统运行的状态，快速定位问题和排除故障。

Prometheus发展速度很快，12年开发完成，16年加入CNCF，成为继K8s 之后第二个CNCF托管的项目，目前Github 42k的🌟，而且社区很活跃，维护频率很高，基本稳定在1个月1个小版本的迭代速度。

二、整体生态

Prometheus提供了从指标暴露，到指标抓取、存储和可视化，以及最后的监控告警等一系列组件。

（一）指标暴露

每一个被Prometheus监控的服务都是一个Job，Prometheus为这些Job 提供了官方的SDK ，利用这个SDK可以自定义并导出自己的业务指标，也可以使用Prometheus官方提供的各种常用组件和中间件的Exporter（比如常用的mysql，Consul等等）。

对于短时间执行的脚本任务或者不好直接 Pull指标的服务，Prometheus提供了PushGateWay网关给这些任务将服务指标主动推Push到网关，Prometheus再从这个网关里Pull指标。

（二）指标抓取

上面提到了Push和Pull，其实这是两种指标抓取模型。

Pull模型： 监控服务主动拉取被监控服务的指标。

被监控服务一般通过主动暴露metrics端口或者通过Exporter的方式暴露指标，监控服务依赖服务发现模块发现被监控服务，从而去定期的抓取指标。

Push模型： 被监控服务主动将指标推送到监控服务，可能需要对指标做协议适配，必须得符合监控服务要求的指标格式。

对于Prometheus中的指标抓取，采用的是Pull模型，默认是一分钟去拉取一次指标，通过Prometheus.yaml配置文件中的scrape_interval配置项配置，Prometheus对外都是用的Pull模型，一个是Pull Exporter的暴露的指标，一个是Pull PushGateway暴露的指标。

（三）指标存储和查询

指标抓取后会存储在内置的时序数据库中，Prometheus也提供了PromQL 查询语言给我们做指标的查询，我们可以在Prometheus的WebUI上通过 PromQL，可视化查询我们的指标，也可以很方便的接入第三方的可视化工具，例如grafana。

（四）监控告警

prometheus提供了alertmanageer基于promql来做系统的监控告警，当promql查询出来的指标超过我们定义的阈值时，prometheus会发送一条告警信息到alertmanager，manager会将告警下发到配置好的邮箱或者微信。

三、工作原理

Prometheus的从被监控服务的注册到指标抓取到指标查询的流程分为五个步骤：

（一）服务注册

被监控服务在Prometheus中是一个Job存在，被监控服务的所有实例在 Prometheus中是一个target的存在，所以被监控服务的注册就是在 Prometheus中注册一个Job和其所有的target，这个注册分为：静态注册和动态注册。

静态注册： 静态的将服务的IP和抓取指标的端口号配置在Prometheus yaml文件的scrape_configs配置下:

scrape_configs:
 - job_name: "prometheus"
   static_configs:
   - targets: ["localhost:9090"]

以上就是注册了一个名为prometheus的服务，这个服务下有一个实例，暴露的抓取地址是localhost:9090。

动态注册： 动态注册就是在Prometheus yaml文件的scrape_configs配置下配置服务发现的地址和服务名，Prometheus会去该地址，根据你提供的服务名动态发现实例列表，在Prometheus中，支持consul，DNS，文件，K8s等多种服务发现机制。基于consul的服务发现：

- job_name: "node_export_consul"
    metrics_path: /node_metrics
    scheme: http
    consul_sd_configs:
      - server: localhost:8500
        services:
          - node_exporter

我们consul的地址就是：localhost:8500，服务名是node_exporter，在这个服务下有一个exporter实例：localhost:9600。

注意：如果是动态注册，最好加上这两配置，静态注册指标拉取的路径会默认的帮我们指定为 metrics_path:/metrics，所以如果暴露的指标抓取路径不同或者是动态的服务注册，最好加上这两个配置。

不然会报错“INVALID“ is not a valid start token，演示下，百度了一下，这里可能是数据格式不统一导致。

metrics_path: /node_metrics
scheme: http

最后可以在webUI中查看发现的实例：

目前，Prometheus支持多达二十多种服务发现协议：

<azure_sd_config>
<consul_sd_config>
<digitalocean_sd_config>
<docker_sd_config>
<dockerswarm_sd_config>
<dns_sd_config>
<ec2_sd_config>
<openstack_sd_config>
<file_sd_config>
<gce_sd_config>
<hetzner_sd_config>
<http_sd_config>
<kubernetes_sd_config>
<kuma_sd_config>
<lightsail_sd_config>
<linode_sd_config>
<marathon_sd_config>
<nerve_sd_config>
<serverset_sd_config>
<triton_sd_config>
<eureka_sd_config>
<scaleway_sd_config>
<static_config>

（二）配置更新

在更新完Prometheus的配置文件后，我们需要更新我们的配置到程序内存里，这里的更新方式有两种，第一种简单粗暴，就是重启Prometheus，第二种是动态更新的方式。如何实现动态的更新Prometheus配置。

第一步：首先要保证启动Prometheus的时候带上启动参数：--web.enable-lifecycle

prometheus --config.file=/usr/local/etc/prometheus.yml --web.enable-lifecycle

第二步：去更新我们的Prometheus配置:

curl -v --request POST 'http://localhost:9090/-/reload'

第三步：更新完配置后，我们可以通过Post请求的方式，动态更新配置：

原理：

Prometheus在web模块中，注册了一个handler：

if o.EnableLifecycle 
   router.Post("/-/quit", h.quit)
   router.Put("/-/quit", h.quit)
   router.Post("/-/reload", h.reload)  // reload配置
   router.Put("/-/reload", h.reload)

通过h.reload这个handler方法实现：这个handler就是往一个channle中发送一个信号：

func (h *Handler) reload(w http.ResponseWriter, r *http.Request) 
   rc := make(chan error)
   h.reloadCh <- rc    // 发送一个信号到channe了中
   if err := <-rc; err != nil 
      http.Error(w, fmt.Sprintf("failed to reload config: %s", err), http.StatusInternalServerError)

在main函数中会去监听这个channel，只要有监听到信号，就会做配置的reload，重新将新配置加载到内存中

case rc := <-webHandler.Reload():
   if err := reloadConfig(cfg.configFile, cfg.enableExpandExternalLabels, cfg.tsdb.EnableExemplarStorage, logger, noStepSubqueryInterval, reloaders...); err != nil 
      level.Error(logger).Log("msg", "Error reloading config", "err", err)
      rc <- err
    else 
      rc <- nil

（三）指标抓取和存储

Prometheus对指标的抓取采取主动Pull的方式，即周期性的请求被监控服务暴露的metrics接口或者是PushGateway，从而获取到Metrics指标，默认时间是15s抓取一次，配置项如下：

global:
 scrape_interval: 15s

抓取到的指标会被以时间序列的形式保存在内存中，并且定时刷到磁盘上，默认是两个小时回刷一次。并且为了防止Prometheus 发生崩溃或重启时能够恢复数据，Prometheus也提供了类似MySQL中binlog一样的预写日志，当Prometheus崩溃重启时，会读这个预写日志来恢复数据。

四、Metric指标

（一）数据模型

Prometheus采集的所有指标都是以时间序列的形式进行存储，每一个时间序列有三部分组成：

指标名和指标标签集合：metric_name<label1=v1>,<label2=v2>....，指标名：表示这个指标是监控哪一方面的状态，比如http_request_total表示：请求数量；指标标签，描述这个指标有哪些维度，比如http_request_total这个指标，有请求状态码code= 200/400/500，请求方式：method=get/post等，实际上指标名称实际上是以标签的形式保存，这个标签是name，即：name=。
时间戳：描述当前时间序列的时间，单位：毫秒。
样本值：当前监控指标的具体数值，比如http_request_total的值就是请求数是多少。

可以通过查看Prometheus的metrics接口查看所有上报的指标：

所有的指标也都是通过如下所示的格式来标识的：

# HELP    // HELP：这里描述的指标的信息，表示这个是一个什么指标，统计什么的
# TYPE    // TYPE：这个指标是什么类型的
<metric name><label name>=<label value>, ...  value    // 指标的具体格式，<指标名>标签集合 指标值

（二）指标类型

Prometheus底层存储上其实并没有对指标做类型的区分，都是以时间序列的形式存储，但是为了方便用户的使用和理解不同监控指标之间的差异，Prometheus定义了4种不同的指标类型：计数器counter，仪表盘gauge，直方图histogram，摘要summary。

Counter计数器：

Counter类型和redis的自增命令一样，只增不减，通过Counter指标可以统计Http请求数量，请求错误数，接口调用次数等单调递增的数据。同时可以结合increase和rate等函数统计变化速率，后续我们会提到这些内置函数。

Gauge仪表盘：

和Counter不同，Gauge是可增可减的，可以反映一些动态变化的数据，例如当前内存占用，CPU利用，Gc次数等动态可上升可下降的数据，在Prometheus上通过Gauge，可以不用经过内置函数直观的反映数据的变化情况，如下图表示堆可分配的空间大小：

上面两种是数值指标，代表数据的变化情况，Histogram和Summary是统计类型的指标，表示数据的分布情况。

Histogram直方图：

Histogram是一种直方图类型，可以观察到指标在各个不同的区间范围的分布情况，如下图所示：可以观察到请求耗时在各个桶的分布。

有一点要注意的是，Histogram是累计直方图，即每一个桶的是只有上区间，例如下图表示小于0.1毫秒（le=“0.1”）的请求数量是18173个，小于 0.2毫秒（le=“0.2”)的请求是18182 个，在le=“0.2”这个桶中是包含了 le=“0.1”这个桶的数据，如果我们要拿到0.1毫秒到0.2毫秒的请求数量，可以通过两个桶想减得到。

在直方图中，还可以通过histogram_quantile函数求出百分位数，比如 P50，P90，P99等数据。

Summary摘要

Summary也是用来做统计分析的，和Histogram区别在于，Summary直接存储的就是百分位数，如下所示：可以直观的观察到样本的中位数，P90和P99。

Summary的百分位数是客户端计算好直接让Prometheus抓取的，不需要 Prometheus计算，直方图是通过内置函数histogram_quantile在 Prometheus服务端计算求出。

（三）指标导出

指标导出有两种方式，一种是使用Prometheus社区提供的定制好的 Exporter对一些组件诸如MySQL，Kafka等的指标作导出，也可以利用社区提供的Client来自定义指标导出。

github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp

自定义Prometheus exporter：

package main

import (
   "net/http"

   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main()  
   http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
   http.ListenAndServe(":8080", nil)

访问：http://localhost:8080/metrics，即可看到导出的指标，这里我们没有自定义任何的指标，但是能看到一些内置的Go的运行时指标和promhttp相关的指标，这个Client默认为我们暴露的指标，go_：以 go_ 为前缀的指标是关于Go运行时相关的指标，比如垃圾回收时间、goroutine 数量等，这些都是Go客户端库特有的，其他语言的客户端库可能会暴露各自语言的其他运行时指标。promhttp_：来自promhttp工具包的相关指标，用于跟踪对指标请求的处理。

添加自定义指标：

package main

import (
   "net/http"

   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() 

   // 1.定义指标（类型，名字，帮助信息）
   myCounter := prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts
      Name: "my_counter_total",
      Help: "自定义counter",
   )
   // 2.注册指标
   prometheus.MustRegister(myCounter)
   // 3.设置指标值
   myCounter.Add(23)

   http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
   http.ListenAndServe(":8080", nil)

运行：

模拟下在业务中上报接口请求量：

package main

import (
   "fmt"
   "net/http"

   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
)

var (
   MyCounter prometheus.Counter
)

// init 注册指标
func init() 
   // 1.定义指标（类型，名字，帮助信息）
   MyCounter = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts
      Name: "my_counter_total",
      Help: "自定义counter",
   )
   // 2.注册指标
   prometheus.MustRegister(MyCounter)


// Sayhello
func Sayhello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) 
   // 接口请求量递增
   MyCounter.Inc()
   fmt.Fprintf(w, "Hello Wrold!")

main.go：

package main

import (
   "net/http"

   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() 

   http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
   http.HandleFunc("/counter",Sayhello)
   http.ListenAndServe(":8080", nil)

一开始启动时，指标counter是0

调用：/counter接口后，指标数据发生了变化，这样就可以简单实现了接口请求数的统计：

对于其他指标定义方式是一样的：

var (
   MyCounter prometheus.Counter
   MyGauge prometheus.Gauge
   MyHistogram prometheus.Histogram
   MySummary prometheus.Summary
)

// init 注册指标
func init() 
   // 1.定义指标（类型，名字，帮助信息）
   MyCounter = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts
      Name: "my_counter_total",
      Help: "自定义counter",
   )
   // 定义gauge类型指标
   MyGauge = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts
      Name: "my_gauge_num",
      Help: "自定义gauge",
   )
   // 定义histogram
   MyHistogram = prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts
      Name: "my_histogram_bucket",
      Help: "自定义histogram",
      Buckets: []float640.1,0.2,0.3,0.4,0.5,   // 需要指定桶
   )
   // 定义Summary
   MySummary = prometheus.NewSummary(prometheus.SummaryOpts
      Name: "my_summary_bucket",
      Help: "自定义summary",
      // 这部分可以算好后在set
      Objectives: map[float64]float64
         0.5: 0.05,
         0.9: 0.01,   
         0.99: 0.001, 
      ,
   )

   // 2.注册指标
   prometheus.MustRegister(MyCounter)
   prometheus.MustRegister(MyGauge)
   prometheus.MustRegister(MyHistogram)
   prometheus.MustRegister(MySummary)

上面的指标都是没有设置标签的，我们一般的指标都是带有标签的，如何设置指标的标签呢？

如果我要设置带标签的counter类型指标，只需要将原来的NewCounter方法替换为NewCounterVec方法即可，并且传入标签集合。

MyCounter *prometheus.CounterVec
// 1.定义指标（类型，名字，帮助信息）
MyCounter = prometheus.NewCounterVec(
   prometheus.CounterOpts
   Name: "my_counter_total",
   Help: "自定义counter",
   ,
   // 标签集合
   []string"label1","label2",
)
// 带标签的set指标值
MyCounter.With(prometheus.Labels"label1":"1","label2":"2").Inc()

其他同理。

五、PromQL

刚刚提到了Prometheus中指标有哪些类型以及如何导出我们的指标，现在指标导出到Prometheus了，利用其提供的PromQL可以查询我们导出的指标。

PromQL是Prometheus为我们提供的函数式的查询语言，查询表达式有四种类型：

字符串：只作为某些内置函数的参数出现；
标量：单一的数字值，可以是函数参数，也可以是函数的返回结果；
瞬时向量：某一时刻的时序数据；
区间向量：某一时间区间内的时序数据集合。

（一）瞬时查询

直接通过指标名即可进行查询，查询结果是当前指标最新的时间序列，比如查询Gc累积消耗的时间：

go_gc_duration_seconds_count

我们可以看到查询出来有多个同名指标结果可以用做标签过滤查询：比如我们想查指定实例的指标：

go_gc_duration_seconds_countinstance="127.0.0.1:9600"

而且也支持则表达式，通过=~指定正则表达式，如下所示：查询所有instance是localhost开头的指标

go_gc_duration_seconds_countinstance=~"localhost.*"

（二）范围查询

范围查询的结果集就是区间向量，可以通过[]指定时间来做范围查询，查询5分钟内的Gc累积消耗时间：

go_gc_duration_seconds_count[5m]

注意：这里范围查询第一个点并不一定精确到刚刚好5分钟前的那个时序样本点，他是以5分钟作为一个区间，寻找这个区间的第一个点到最后一个样本点。

时间单位：

d：天，h：小时，m：分钟，ms：毫秒，s：秒，w：周，y：年

同样支持类似SQL中的offset查询，如下：查询一天前当前5分钟前的时序数据集：

go_gc_duration_seconds_count[5m] offset 1d

（三）内置函数

Prometheus内置了很多函数，这里主要记录下常用的几个函数的使用：

rate和irate函数：rate函数可以用来求指标的平均变化速率

rate函数=时间区间前后两个点的差 / 时间范围

一般rate函数可以用来求某个时间区间内的请求速率，也就是我们常说的QPS

但是rate函数只是算出来了某个时间区间内的平均速率，没办法反映突发变化，假设在一分钟的时间区间里，前50秒的请求量都是0到10左右，但是最后10秒的请求量暴增到100以上，这时候算出来的值可能无法很好的反映这个峰值变化。

这个问题可以通过irate函数解决，irate函数求出来的就是瞬时变化率。

时间区间内最后两个样本点的差 / 最后两个样本点的时间差

可以通过图像看下两者的区别：irate函数的图像峰值变化大，rate函数变化较为平缓。

rate函数

irate函数

聚合函数：Sum() by() without()

也是上边的例子，我们在求指定接口的QPS的时候，可能会出现多个实例的QPS的计算结果，如下是存在多个接口，三个服务的QPS。

rate(demo_api_request_duration_seconds_countjob="demo", method="GET", status="200"[5m])

利用sum函数可以将三个QPS聚合，即可得到整个服务该接口的QPS：其实Sum就是将指标值做相加。

但是这样直接的相加太笼统抽象了，可以配合by和without函数在sum的时候，基于某些标签分组，类似SQL中的group by

例如，我可以根据请求接口标签分组：这样拿到的就是具体接口的QPS：

sum(rate(demo_api_request_duration_seconds_countjob="demo", method="GET", status="200"[5m])) by(path)

也可以不根据接口路径分组：通过without指定：

sum(rate(demo_api_request_duration_seconds_countjob="demo", method="GET", status="200"[5m])) without(path)

可以通过histogram_quantile函数做数据统计：可以用来统计百分位数：第一个参数是百分位，第二个histogram指标，这样计算出来的就是中位数，即P50

histogram_quantile(0.5,go_gc_pauses_seconds_total_bucket)

分享之前和同事一起发现的坑：

在刚刚写的自定义exporter上新增几个histogram的样本点：

MyHistogram.Observe(0.3)
MyHistogram.Observe(0.4)
MyHistogram.Observe(0.5)

histogram的桶设置：

MyHistogram = prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts
   Name: "my_histogram_bucket",
   Help: "自定义histogram",
   Buckets: []float640,2.5,5,7.5,10,    // 需要指定桶
)

如果这样的话，所有指标都会直接进入到第一个桶，即0到2.5这个桶，如果我要计算中位数，那么这个中位数按照数学公式来算的话，肯定是在0到2.之间的，而且肯定是0.3到0.5之间。

我用histogram_quantile函数计算下：计算结果是1.25，其实已经不对了。

histogram_quantile(0.5,my_histogram_bucket_bucket)

我在计算下P99，等于2.475：

histogram_quantile(0.99,my_histogram_bucket_bucket)

我的指标都是不大于1的，为啥算出来的P50和P99都这么离谱呢？

这是因为Prometheus他是不保存你具体的指标数值的，他会帮你把指标放到具体的桶，但是他不会保存你指标的值，计算的分位数是一个预估的值，怎么预估呢？

就是假设每个桶内的样本分布是均匀的，线性分布来计算的，比如刚刚的P50，其实就是算排在第50%位置的样本值，因为刚刚所有的数据都落在了第一个桶，那么他在计算的时候就会假定这个50%值在第一个桶的中点，他就会假定这个数就是0.5_ 2.5，P99就是第一个桶的99%的位置，他就会假定这个数就是0.99 _ 2.5。

导致这个误差较大的原因就是我们的bucket设置的不合理。

重新定义桶：

// 定义histogram
MyHistogram = prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts
   Name: "my_histogram_bucket",
   Help: "自定义histogram",
   Buckets: []float640.1,0.2,0.3,0.4,0.5,   // 需要指定桶
)

上报数据：

MyHistogram.Observe(0.1)
MyHistogram.Observe(0.3)
MyHistogram.Observe(0.4)

重新计算 P50，P99：

桶设置的越合理，计算的误差越小。

六、Grafana可视化

除了可以利用Prometheus提供的webUI可视化我们的指标外，还可以接入Grafana来做指标的可视化。

第一步，对接数据源：

配置好prometheus的地址：

第二步：创建仪表盘

编辑仪表盘：

在metrics处编写PromQL即可完成查询和可视化：

仪表盘编辑完后，可以导出对应的 json 文件，方便下次导入同样的仪表盘：

以上是我之前搭建的仪表盘：

七、监控告警

AlertManager是prometheus提供的告警信息下发组件，包含了对告警信息的分组，下发，静默等策略。配置完成后可以在webui上看到对应的告警策略信息。告警规则也是基于PromQL进行定制的。

编写告警配置：当Http_srv这个服务挂了，Prometheus采集不到指标，并且持续时间1分钟，就会触发告警

groups:
- name: simulator-alert-rule
  rules:
  - alert: HttpSimulatorDown
    expr: sum(upjob="http_srv") == 0 
    for: 1m
    labels:
      severity: critical

在prometheus.yml中配置告警配置文件，需要配置上alertmanager的地址和告警文件的地址

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets: ['localhost:9093']
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
    - "alert_rules.yml"
    #- "first_rules.yml"

配置告警信息，例如告警发送地址，告警内容模版，分组策略等都在alertmanager的配置文件中配置：

global:
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'
  smtp_from: 'xxxx@qq.com'
  smtp_auth_username: 'xxxx@qq.com'
  smtp_auth_password: 'xxxx'
  smtp_require_tls: false

route:
  group_interval: 1m
  repeat_interval: 1m
  receiver: 'mail-receiver'

#  group_by             //采用哪个标签作为分组
#  group_wait           //分组等待的时间，收到报警不是立马发送出去，而是等待一段时间，看看同一组中是否有其他报警，如果有一并发送
#  group_interval       //告警时间间隔
#  repeat_interval      //重复告警时间间隔，可以减少发送告警的频率
#  receiver             //接收者是谁
#  routes               //子路由配置
receivers:
- name: 'mail-receiver'
  email_configs:
    - to: 'xxxx@qq.com'

当我kill进程：

prometheus已经触发告警：