Prometheus（简称Prom）前身是SoundCloud的告警工具包，现已演化成一个独立的开源监控系统。属于Kurberntes所在的Cloud Native Computing Foundation。
主要特性
多维度数据模型
时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。
所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串。
可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作。
支持双精度浮点类型，标签可以设为全 unicode。
灵活的查询语言：在同一个查询语句，可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
不依赖任何分布式存储
通过拉取方式采集数据，或者通过中间网关推送方式采集数据
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
架构
下图描述了 Prometheus 的整体架构和其生态内。一些常用组件：
Prometheus Server：用于收集和存储时间序列数据。
Client Library： 客户端库，为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 Prometheus server。当 Prometheus server 来 pull 时，直接返回实时状态的 metrics。
Push Gateway：主要用于短期的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。为此，这次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它们的 metrics。这种方式主要用于服务层面的 metrics，对于机器层面的 metrices，需要使用 node exporter。
Exporters：用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus。
Alertmanager：从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。
Prometheus 架构图
Prometheus以其Server为核心，用于收集和存储时间序列数据。Prometheus Server 从监控目标中拉取数据，或通过中间网关间接的把监控目标的监控数据存储到本地HDD/SSD中。
用户接口界面通过各种UI使用PromQL查询语言从Server获取数据。
一旦Server检测到异常，会推送告警到AlertManager，由告警管理负责去通知相关方。
Prometheus 核心概念
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。
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。
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2部分：
一个 64 位的浮点数值
一个精确到毫秒的时间戳
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]=[labelvalue],...}
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"}
度量指标类型
Prometheus 里的度量指标有以下几种类型。
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。
2. 计量器（Gauge）
计量器表示一个既可增又可减的度量指标值。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。
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
采样值总和，相当于
采样值总数，相当于
Histogram可以理解为柱状图，典型的应用如：请求持续时间，响应大小。可以对观察结果采样，分组及统计。
例如，查询 http_request_duration_microseconds_sum{job="Prometheus", handler="query"} 时，返回结果如下：
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
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
采样值总和，相当于
采样值总数，相当于
5. 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-serverinstance 1:1.2.3.4:5670instance 2:1.2.3.4:5671instance 3:5.6.7.8:5670instance 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="
scrape_samples_scraped{job="