prometheus基础介绍

Posted 2023-02-22 戈伍昂的领悟

Prometheus简介

Prometheus是一套开源的系统监控报警框架，作为新一代的云原生监控系统，目前已经有上千个贡献者参与到Prometheus的研发工作上，并且超过120+项的第三方集成。

Prometheus非常适合记录纯数字的时间序列，既可以是以主机为中心的监控，也可以是以服务为导向的动态架构。在微服务的世界，它支持多维度的数据集合，查询功能非常强大。

Prometheus用于评估可用性。如果想要100%的精准度，比如每个请求的清单，那么，Prometheus可能不是一个好的选择，因为它收集上来的数据可能没这么细致、完整。

Prometheus 的组件与架构

Prometheus 的生态系统包括多个组件，大部分的组件都是用Go语言编写的，因此部署非常方便，而这些组件大部分都是可选的，Prometheus的基本架构如下图所示：

对几个主要组件介绍如下：

1. Prometheus Server

Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。

2. 推送网关（push gateway）

主要是用来接收由Client push过来的指标数据，在指定的时间间隔，由Prometheus Server来抓取。

3. Exporter

主要用来采集数据，并通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus Server通过访问该Exporter提供的接口，即可获取到需要采集的监控数据。

常见的Exporter有很多，例如node_exporter、mysqld_exporter、statsd_exporter、blackbox_exporter、haproxy_exporter等等，支持如 HAProxy，StatsD，Graphite，Redis 此类的服务监控。

4. 告警管理器（Alertmanager）

管理告警，主要是负责实现监控报警功能。

在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。

Prometheus数据模型

promethes监控中对于采集过来的数据统称为metrics数据，当我们需要为某个系统、某个服务做监控统计时，就需要用到Metrics数据。因此，metric是对采样数据的总称，注意，metrics并不代表某种具体的数据格式，它是对于度量计算单位的抽象。

Prometheus中存储的数据为时间序列T-S（time-series），是由 metric 的名字和一系列的标签（key/value键值对）来唯一标识的，不同的标签代表不同的时间序列。格式如下：
<metric name><label name>=<label value>, …

• metric名字：该名字表示一个可以度量的指标，名字需要有表达的含义，一般用于表示 metric 的功能

  例如prometheus_http_requests_total， 表示http请求的总数。

  其中，metric 名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成。

• 标签：标签可以使 Prometheus的数据更加丰富，能够区分具体不同的实例。

例如：

prometheus_http_requests_totalcode="200"

表示所有http请求中状态码为200的请求。当code="403"时，就变成一个新的metric。标签中的键由ASCII字符，数字，以及下划线组成。

时间序列的样本数据包括一个float64的值和一个毫秒级的unix时间戳，这些数据是按照某个时序以时间维度采集的数据。

Prometheus样本

在时间序列中的每一个点称为一个样本（sample），样本由以下三部分组成：

1. 指标（metric）：指标名称和描述当前样本特征的 labelsets；
2. 时间戳（timestamp）：一个精确到毫秒的时间戳；
3. 样本值（value）： 一个 folat64 的浮点型数据表示当前样本的值。

表示方式：

通过如下表达方式表示指定指标名称和指定标签集合的时间序列：

<metric name><label name>=<label value>, ...

例如，指标名称为 api_http_requests_total，标签为 method="POST" 和 handler="/messages" 的时间序列可以表示为：

api_http_requests_totalmethod="POST", handler="/messages"

Prometheus的常见数据类型

Prometheus 客户端库主要提供四种主要的数据类型，分别为：

Counter

Counter是计数器类型：

1. Counter 用于累计值，例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。
2. 一直增加，不会减少。
3. 重启进程后，会被重置。

例如：http_response_totalmethod="GET",endpoint="/api/tracks" 100
http_response_totalmethod="GET",endpoint="/api/tracks" 160

Counter 类型数据可以让用户方便的了解事件产生的速率的变化，在PromQL内置的相关操作函数可以提供相应的分析.

比如以HTTP应用请求量来进行说明：

1. 通过rate()函数获取HTTP请求量的增长率

   rate(http_requests_total[5m])

2. 通过topk()查询当前系统中，访问量前10的HTTP地址

   topk(10, http_requests_total)

Gauge

Gauge是测量器类型：

1. Gauge是常规数值，例如温度变化、内存使用变化。
2. 可变大，可变小。
3. 重启进程后，会被重置

例如：

memory_usage_byteshost="master-01" 100
memory_usage_byteshost="master-01" 30
memory_usage_byteshost="master-01" 50
memory_usage_byteshost="master-01" 80

对于 Gauge 类型的监控指标，通过 PromQL 内置函数 delta() 可以获取样本在一段时间内的变化情况

例如，计算 CPU 温度在两小时内的差异：

dalta(cpu_temp_celsiushost="zeus"[2h])

你还可以通过PromQL 内置函数 predict_linear() 基于简单线性回归的方式，对样本数据的变化趋势做出预测。

例如，基于 2 小时的样本数据，来预测主机可用磁盘空间在 4 个小时之后的剩余情况：

predict_linear(node_filesystem_freejob="node"[2h], 4 * 3600) < 0

Histogram

histogram是柱状图，在Prometheus系统的查询语言中，有三种作用：

1. 在一段时间范围内对数据进行采样（通常是请求持续时间或响应大小等），并将其计入可配置的存储桶（bucket）中. 后续可通过指定区间筛选样本，也可以统计样本总数，最后一般将数据展示为直方图。
2. 对每个采样点值累计和(sum)
3. 对采样点的次数累计和(count)

度量指标名称: [basename]_上面三类的作用度量指标名称

1. [basename]_bucketle="上边界", 这个值为小于等于上边界的所有采样点数量
2. [basename]_sum 总和
3. [basename]_count 次数

小结：如果定义一个度量类型为Histogram，则Prometheus会自动生成三个对应的指标

Histogram 类型的样本会提供三种指标（假设指标名称为 ）：

样本的值分布在 bucket 中的数量，命名为 <basename>_bucketle="<上边界>"。

解释的更通俗易懂一点，这个值表示指标值小于等于上边界的所有样本数量。

1、在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.005 秒 的请求次数为0

io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.005", 0.0

2、在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.01 秒 的请求次数为0

io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.01", 0.0

3、在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.025 秒 的请求次数为0

io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.025", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.05", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.075", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.1", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.25", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.5", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="0.75", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="1.0", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="2.5", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="5.0", 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="7.5", 2.0

4、在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=10 秒 的请求次数为 2

io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="10.0", 2.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucketpath="/",method="GET",code="200",le="+Inf", 2.0

---

所有样本值的大小总和，命名为 <basename>_sum。

5、实际含义： 发生的2次 http 请求总的响应时间为 13.107670803000001 秒

io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_sumpath="/",method="GET",code="200", 13.107670803000001

---

样本总数，命名为 <basename>_count值和 <basename>_bucketle="+Inf" 相同。

6、实际含义： 当前一共发生了 2 次 http 请求

io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_countpath="/",method="GET",code="200", 2.0

注意：
bucket 可以理解为是对数据指标值域的一个划分，划分的依据应该基于数据值的分布。

注意后面的采样点是包含前面的采样点的，假设 xxx_bucket...,le="0.01" 的值为 10，而 xxx_bucket...,le="0.05" 的值为 30，那么意味着这 30 个采样点中，有 10 个是小于 0.01s的，其余 20 个采样点的响应时间是介于0.01s 和 0.05s之间的。

可以通过 histogram_quantile() 函数来计算 Histogram 类型样本的分位数。

举个例子，假设样本的 9 分位数（quantile=0.9）的值为 x，即表示小于 x 的采样值的数量占总体采样值的 90%。

Histogram 还可以用来计算应用性能指标值（Apdex score）。

Summary

与 Histogram 类型类似，用于表示一段时间内的数据采样结果（通常是请求持续时间或响应大小等），但它直接存储了分位数（通过客户端计算，然后展示出来），而不是通过区间来计算。
它也有三种作用：

1. 对于每个采样点进行统计，并形成分位图。（如：正态分布一样，统计低于60分不及格的同学比例，统计低于80分的同学比例，统计低于95分的同学比例）
2. 统计班上所有同学的总成绩(sum)
3. 统计班上同学的考试总人数(count)

带有度量指标的[basename]的summary 在抓取时间序列数据有如命名。

1. 观察时间的φ-quantiles (0 ≤ φ ≤ 1), 显示为[basename]分位数="[φ]"
2. [basename]_sum， 是指所有观察值的总和
3. [basename]_count, 是指已观察到的事件计数值

样本值的分位数分布情况，命名为 <basename>quantile="<φ>"。

1、含义：这 12 次 http 请求中有 50% 的请求响应时间是 3.052404983s

io_namespace_http_requests_latency_seconds_summarypath="/",method="GET",code="200",quantile="0.5", 3.052404983

2、含义：这 12 次 http 请求中有 90% 的请求响应时间是 8.003261666s

io_namespace_http_requests_latency_seconds_summarypath="/",method="GET",code="200",quantile="0.9", 8.003261666

所有样本值的大小总和，命名为 <basename>_sum。
1、含义：这12次 http 请求的总响应时间为 51.029495508s

io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_sumpath="/",method="GET",code="200", 51.029495508

样本总数，命名为 <basename>_count。

1、含义：当前一共发生了 12 次 http 请求

io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_countpath="/",method="GET",code="200", 12.0

现在可以总结一下 Histogram 与 Summary 的异同：
它们都包含了 <basename>_sum 和 <basename>_count 指标

Histogram 需要通过 <basename>_bucket 来计算分位数，而 Summary 则直接存储了分位数的值。

prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_secondsquantile="0.5" 0.012352463
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_secondsquantile="0.9" 0.014458005
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_secondsquantile="0.99" 0.017316173
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_sum 2.888716127000002
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_count 216

从上面的样本中可以得知当前Promtheus Server进行wal_fsync操作的总次数为216次，耗时2.888716127000002s。其中中位数（quantile=0.5）的耗时为0.012352463，9分位数（quantile=0.9）的耗时为0.014458005s。

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