Prometheus详解

Posted 2021-09-07 givenchy_yzl

一、prometheus 介绍

因为Prometheus的高扩展性、高性能、生态好，部署复杂度低，所以这里我们主要讲Prometheus

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 在2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation，这是继Kubernetes之后的第二个托管项目

Prometheus(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。

Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，非常适合Kubernetes集群的监控。Prometheus的基本原理是通过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和K8S一样属于CNCF
官网地址：https://prometheus.io/
github地址：https://github.com/prometheus

二、prometheus 工作流程

组件介绍

Prometheus Server

Retrieval
获取监控数据
 
TSDB: 
时间序列数据库(Time Series Database)，我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件，并且数据中的数组是由时间进行索引的。具备以下特点：
    大部分时间都是顺序写入操作，很少涉及修改数据
    删除操作都是删除一段时间的数据，而不涉及到删除无规律数据
    读操作一般都是升序或者降序
 
HTTP Server
为告警和出图提供查询接口

pull metrics 指标采集

Exporters:
    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
    用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus。
 
Pushgateway
    用于网络不可直达或者生命周期比较短的数据采集job，居于exporter与server端的中转站,将多个节点数据汇总到Push Gateway，再统一推送到server。

service discovery 服务发现

Kubernetes_sd
    支持从Kubernetes中自动发现服务和采集信息。而Zabbix监控项原型就不适合Kubernets，因为随着Pod的重启或者升级，Pod的名称是会随机变化的。
 
file_sd
    通过配置文件来实现服务的自动发现

altermanager 单独抽离的告警组件

从 Prometheus server 端接收到 alerts(告警) 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对方的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。

图形化展示

通过ProQL语句查询指标信息，并在页面展示。虽然Prometheus自带UI界面，但是大部分都是使用Grafana出图。另外第三方也可以通过 API 接口来获取监控指标。

工作流程

1、Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters（出口） 中拉metrics（指标），或者接收来自 Pushgateway 发过来的 metrics（指标），或者从其他的 Prometheus server 中拉 metrics（指标）。
2、默认使用的拉取方式是pull，也可以使用pushgateway提供的push方式获取各个监控节点的数据。
3、将获取到的数据存入TSDB，一款时序型数据库。
4、此时prometheus已经获取到了监控数据，可以使用内置的PromQL进行查询。
5、它的报警功能使用Alertmanager提供，Alertmanager是prometheus的告警管理和发送报警的一个组件。
6、prometheus原生的图标功能过于简单，可将prometheus数据接入grafana，由grafana进行统一管理。

三、Prometheus的优缺点及特点

优点

1、非常少的外部依赖，安装使用超简单
2、已经有非常多的系统集成 例如：docker HAProxy Nginx JMX等等
3、服务自动化发现
4、直接集成到代码
5、设计思想是按照分布式、微服务架构来实现的

特点

1、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
2、PromQL，一种灵活的查询语言 ，可利用此维度
3、不依赖分布式存储；单服务器节点是自治的
4、时间序列收集通过HTTP上的拉模型进行
5、通过中间网关支持推送时间序列
6、通过服务发现或静态配置发现目标
7、多种图形和仪表板支持模式

不足

1、Prometheus 是基于 Metric 的监控，不适用于日志（Logs）、事件（Event）、调用链（Tracing）。
2、Prometheus 默认是 Pull 模型，合理规划你的网络，尽量不要转发。
3、对于集群化和水平扩展，官方和社区都没有银弹，需要合理选择 Federate、Cortex、Thanos 等方案。
4、监控系统一般情况下可用性大于一致性，容忍部分副本数据丢失，保证查询请求成功。这个后面说 Thanos 去重的时候会提到。
5、Prometheus 不一定保证数据准确，这里的不准确一是指 rate、histogram_quantile 等函数会做统计和推断，产生一些反直觉的结果，这个后面会详细展开。二来查询范围过长要做降采样，势必会造成数据精度丢失，不过这是时序数据的特点，也是不同于日志系统的地方。