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Prometheus 云原生监控系统—Prometheus 介绍

发布2022-09-01 浏览1023次

详情内容

这是一个

Prometheus(简称 Prom)是新一代的监控系统,配置简单却灵活,对容器、微服务等支持良好。本文先了解一下 Prometheus 的基础概念。

一、介绍

1.1 Prometheus 总览

Prometheus 是一个开源监控系统,它前身是 SoundCloud 的告警工具包。从 2012 年开始,许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃,越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目,且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构,Prometheus 在 2016 年继 Kurberntes 之后,加入了 Cloud Native Computing Foundation。

1.2 主要特性

  • 多维度数据模型

  • 灵活的查询语言

  • 不依赖任何分布式存储

  • 常见方式是通过拉取方式采集数据

  • 也可通过中间网关支持推送方式采集数据

  • 通过服务发现或者静态配置来发现监控目标

  • 支持多种图形界面展示方式

1.3 架构

下面这张图描述了 Prometheus 的整体架构,以及其生态中的一些常用组件。
在这里插入图片描述
Prometheus Server 采用拉取方式从监控目标直接拉取数据,或者通过中间网关间接地拉取监控目标推送给网关的数据。它在本地存储抓取的数据,通过一定规则进行清理和整理数据,然后把得到的结果存储起来,各种 Web UI 使用 PromQL 查询语言来从 Server 里获取数据。当 Server 监测到有异常时会推送告警给 Alertmanager,Alertmanager 负责去通知相关人。

二、Prometheus 跟其它监控系统对比

2.1 Prometheus vs Zabbix

  • Zabbix 使用的是 C 和 PHP,Prometheus 使用 Golang ,整体而言 Prometheus 运行速度更快一点。

  • Zabbix 属于传统主机监控,主要用于物理主机、交换机、网络等监控,Prometheus 不仅适用主机监控,还适用于 Cloud、SaaS、Openstack、Container 监控。

  • Zabbix 在传统主机监控方面,有更丰富的插件。

  • Zabbix 可以在 WebGui 中配置很多事情,Prometheus 需要手动修改文件配置。

2.2 Prometheus vs. Nagios

  • Nagios 数据不支持自定义 Labels,不支持查询,告警也不支持去噪、分组,没有数据存储,如果想查询历史状态,需要安装插件。

  • Nagios 是上世纪 90 年代的监控系统,比较适合小集群或静态系统的监控。Nagios 太古老,很多特性都没有,Prometheus 要优秀很多。

2.3 Prometheus vs Sensu

  • Sensu 广义上讲是 Nagios 的升级版本,它解决了很多 Nagios 的问题,如果你对 Nagios 很熟悉,使用 Sensu 是个不错的选择。

  • Sensu 依赖 RabbitMQ 和 Redis,数据存储上扩展性更好。

2.4 Prometheus vs InfluxDB

  • InfluxDB 是一个开源的时序数据库,主要用于存储数据,如果想搭建监控告警系统,需要依赖其他系统。

  • InfluxDB 在存储水平扩展以及高可用方面做的更好,毕竟核心是数据库。

三、Prometheus 核心概念

3.1 数据模型

Prometheus 从根本上存储的所有数据都是时间序列数据(Time Serie Data,简称时序数据)。时序数据是具有时间戳的数据流,该数据流属于某个度量指标(Metric)和该度量指标下的多个标签(Label)。除了提供存储功能,Prometheus 还可以利用查询表达式来执行非常灵活和复杂的查询。

3.2 度量指标和标签

每个时间序列(Time Serie,简称时序)由度量指标和一组标签键值对唯一确定。

度量指标名称描述了被监控系统的某个测量特征(比如 http*requests_total 表示 http 请求总数)。度量指标名称由 ASCII 字母、数字、下划线和冒号组成,须匹配正则表达式 [a-zA-Z*:][a-zA-Z0-9_:]\*

标签开启了 Prometheus 的多维数据模型。对于同一个度量指标,不同标签值组合会形成特定维度的时序。Prometheus 的查询语言可以通过度量指标和标签对时序数据进行过滤和聚合。改变任何度量指标上的任何标签值,都会形成新的时序。标签名称可以包含 ASCII 字母、数字和下划线,须匹配正则表达式 [a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*,带有 _ 下划线的标签名称保留为内部使用。标签值可以包含任意 Unicode 字符,包括中文。

3.3 采样值(Sample)

时序数据其实就是一系列采样值。每个采样值包括:

  • 一个 64 位的浮点数值

  • 一个精确到毫秒的时间戳

3.4 注解(Notation)

一个注解由一个度量指标和一组标签键值对构成。形式如下:

[metric name]{[label name]=[label value], ...}

例如,度量指标为 api_http_requests_total,标签为 method=“POST”、handler=“/messages” 的注解表示如下:

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

四、度量指标类型

Prometheus 里的度量指标有以下几种类型:

4.1 计数器(Counter)

计数器是一种累计型的度量指标,它是一个只能递增的数值。计数器主要用于统计类似于服务请求数、任务完成数和错误出现次数这样的数据。

4.2 计量器(Gauge)

计量器表示一个既可以增加,又可以减少的度量指标值。计量器主要用于测量类似于温度、内存使用量这样的瞬时数据。

4.3 直方图(Histogram)

直方图对观察结果(通常是请求持续时间或者响应大小这样的数据)进行采样,并在可配置的桶中对其进行统计。有以下几种方式来产生直方图(假设度量指标为 ):

  • 按桶计数,相当于 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}

  • 采样值总和,相当于 <basename>_sum

  • 采样值总数,相当于 <basename>_count ,也等同于把所有采样值放到一个桶里来计数 <basename>_bucket{le="+Inf"}

4.4 汇总(Summary)

类似于直方图,汇总也对观察结果进行采样。除了可以统计采样值总和和总数,它还能够按分位数统计。有以下几种方式来产生汇总(假设度量指标为 <basename>):

  • 按分位数,也就是采样值小于该分位数的个数占总数的比例小于 φ,相当于 <basename>{quantile="<φ>"}

  • 采样值总和,相当于 <basename>_sum

  • 采样值总数,相当于 <basename>_count

五、 任务(Job)和实例(Instance)

在 Prometheus 里,可以从中抓取采样值的端点称为实例,为了性能扩展而复制出来的多个这样的实例形成了一个任务。

例如下面的 api-server 任务有四个相同的实例:

job: api-server
instance 1: 1.2.3.4:5670
instance 2: 1.2.3.4:5671
instance 3: 5.6.7.8:5670
instance 4: 5.6.7.8:5671

Prometheus 抓取完采样值后,会自动给采样值添加下面的标签和值:

  • job: 抓取所属任务。

  • instance: 抓取来源实例
    另外每次抓取时,Prometheus 还会自动在以下时序里插入采样值:

  • up{job="[job-name]", instance="instance-id"}: 采样值为 1 表示实例健康,否则为不健康

  • scrape_duration_seconds{job="[job-name]", instance="[instance-id]"}: 采样值为本次抓取消耗时间

  • scrape_samples_post_metric_relabeling{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}: 采样值为重新打标签后的采样值个数

  • scrape_samples_scraped{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}: 采样值为本次抓取到的采样值个数

总结

本文对 Prometheus 有了一个概念上的理解,下文讲解如何安装、配置和使用它。

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