Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。
· 多维度数据模型。
· 灵活的查询语言。
· 不依赖分布式存储,单个服务器节点是自主的。
· 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
· 可以通过中间网关进行时序列数据推送。
· 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
· 支持多种多样的图表和界面展示,比如Grafana等
Prometheus生态系统由多个组件组成,它们中的一些是可选的。多数Prometheus组件是Go语言写的,这使得这些组件很容易编译和部署。
· Prometheus Server
主要负责数据采集和存储,提供PromQL查询语言的支持。
· 客户端SDK
官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby,其他还有很多第三方开发的类库,支持nodejs、php、erlang等。
· Push Gateway
支持临时性Job主动推送指标的中间网关。
· Exporter
Exporter是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。
Prometheus提供多种类型的Exporter用于采集各种不同服务的运行状态。目前支持的有数据库、硬件、消息中间件、存储系统、HTTP服务器、JMX等。
· alertmanager
警告管理器,用来进行报警。
· 其他辅助性工具
它的服务过程是这样的 Prometheus daemon 负责定时去目标上抓取 metrics(指标) 数据,每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。
Prometheus支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。
Alertmanager 是独立于Prometheus的一个组件,可以支持Prometheus的查询语句,提供十分灵活的报警方式。
Prometheus支持很多方式的图表可视化,例如十分精美的Grafana,自带的Promdash,以及自身提供的模版引擎等等,还提供HTTP API的查询方式,自定义所需要的输出。
PushGateway这个组件是支持Client主动推送 metrics 到PushGateway,而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
Prometheus 从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的,相同的 metrics(指标名称) 和 label(一个或多个标签) 组成一条时间序列,不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询,有时还会临时产生一些时间序列存储。
每条时间序列是由唯一的 指标名称 和 一组 标签 (key=value)的形式组成。
指标名称 一般是给监测对像起一名字,例如 http_requests_total 这样,它有一些命名规则,可以包字母数字_之类的的。
通常是以应用名称开头_监测对像_数值类型_单位这样。
例如:
标签 就是对一条时间序列不同维度的识别了,例如 一个http请求用的是POST还是GET,它的endpoint是什么,这时候就要用标签去标记了。
最终形成的标识便是这样了
http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}
记住,针对http_requests_total这个metrics name 无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。
查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。
如果以传统数据库的理解来看这条语句,则可以考虑 http_requests_total是表名,标签是字段,而timestamp是主键,还有一个float64字段是值了。(Prometheus里面所有值都是按float64存储)
例如:http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100
10秒后抓取 http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100
例如: memory_usage_bytes{host="master-01"} 100 < 抓取值
memory_usage_bytes{host="master-01"} 30
memory_usage_bytes{host="master-01"} 50
memory_usage_bytes{host="master-01"} 80 < 抓取值
Histogram 可以理解为柱状图的意思,常用于跟踪事件发生的规模,例如:请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组,提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如:{小于10=5次,小于20=1次,小于30=2次},count=7次,sum=7次的求和值
Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。它既适用于面向服务器等硬件指标的监控,也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现在流行的微服务,Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。Prometheus是为服务的可靠性而设计的,当服务出现故障时,它可以使你快速定位和诊断问题。它的搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。
Prometheus它的价值在于可靠性,甚至在很恶劣的环境下,你都可以随时访问它和查看系统服务各种指标的统计信息。如果你对统计数据需要100%的精确,它并不适用,例如:它不适用于实时计费系统。
官网地址: https://prometheus.io/
下载prometheus
下载node_exporter
node_exporter收集远程机器的监控数据,提供给Prometheus定时来抓取。
安装node_exporter
tar xvfz node_exporter-*.tar.gz cd node_exporter-*
nohup ./node_exporter &
安装Prometheus
tar xvfz prometheus-*.tar.gz
cd prometheus-*
编辑prometheus.yml, 将node_exporter添加到Prometheus目标对象,因为这里node_exporter和Prometheus安装在同一台机器,使用localhost即可,node_exporter端口9100。
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']
使用配置文件启动Prometheus
nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml &
验证Prometheus是否安装成功
Grafana 是一个开箱即用的可视化工具,具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,有灵活丰富的图形化选项,可以混合多种风格,支持多个数据源特点。
安装grafana
# Download and unpack Grafana from binary tar (adjust version as appropriate).
curl -L -O https://grafanarel.s3.amazonaws.com/builds/grafana-2.5.0.linux-x64.tar.gz
tar zxf grafana-2.5.0.linux-x64.tar.gz
# Start Grafana.
cd grafana-2.5.0/
./bin/grafana-server web
打开Grafana,初始用户名/密码是:admin/admin,登录后需及时修改
配置数据源
添加表盘,右下角选择数据源,选择监控项,保存即可
到此Prometheus+Grafana监控平台搭建完成。下一篇文章将介绍如何使用Prometheus监控web项目,及如何使用AlertManager报警模块。