监控告警 Metrics - Prometheus

一.分布式系统关键技术: 监控

1. 突发急诊

1. 定位问题

2. 应对突发流量

1. 健康体检

1. 容量管理

2. 性能管理

监控是给开发人员一把测量反馈“尺”，要想提升，必须先要测量。意味着了解系统内部发生了什么，接收了多少流量，执行情况如何，有多少错误。但这不是最终目标，只是一种手段。我们的目标是能够检测、调试和解决出现的任何问题，而监视是该过程中不可缺少的一部分。

二.监控模式

分类

Logging

1. 记录离散事件的文本，可用于调试、分析、报告

2. 好的日志是结构化的，方便处理

1. 最常用

Tracing

1. 跟踪处理所有请求范围内的性能数据

2. 跟踪系统将元数据组织成树结构

Metrics

1. 记录离散数据点

2. 对重要数据点进行聚合运算，表现重要指标的趋势

Health checks

1. 系统的健康检查

比较

CapEx：前期搭建所需的研发成本

OpEx：前期运维成本

Reaction：问题发生时的响应敏感度

Investigation：问题排查的有效程度

场景

三. Metrics

四个黄金指标

1. 延迟：服务请求所需耗时 • 例如HTTP请求平均延迟

2. 流量/吞吐：衡量服务容量需求 • 例如每秒处理HTTP请求数

3. 错误：衡量错误发生的情况 • 例如HTTP 500错误数

4. 饱和度：衡量资源使用情况 • 例如CPU/内存/磁盘使用量/队列/线程池

两类系统的监控

1. Online（应用、db、缓存系统等）

1. RED方法

1. Requests 请求数

2. Errors 错误数

3. Duration 延迟

1. Cache

1. 命中率

1. Offline（Job，队列、线程池也可使用此方法）

1. USE方法

1. Utilization 利用率

2. Saturation 饱和度

3. Errors 错误数

1. job运行时长、成功/失败数

分层监控

经典架构模式

四. Prometheus

概述

• 背景：技术出现的背景、初衷

• 目标：要达到什么样的目标，或是要解决什么样的问题

• 优劣势：这个技术的优势和劣势分别是什么，或者说，这个技术的trade-off是什么

• 适用场景：业务场景，技术场景

• 核心组成及关键点：技术的核心思想和核心组件，学习技术的核心部分是快速掌握的关键

• 底层原理和关键实现：学习这些关键的基础底层技术，可以让你未来很快地掌握其它技术

• 对比：学习不同的实现，可以让你得到不同的想法和思路，对于开阔思维，深入细节是非常重要的

简介

1. 开源监控工具（度量、告警，而非logging、tracing），最初由SoundCloud开发，源自google的borgmon

2. 多维度数据模型，本质上是时间序列数据库（TSDB），主要是golang实现

1. PromQL，一种强大而灵活的查询语言

2. 通过HTTP协议周期性抓取（pull模式）被监控组件的时序数据，任意组件只要提供对应的HTTP接口，就可以接入监控

1. 黑盒&白盒监控都支持，DevOps友好

2. 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自治的，单机性能，每秒消费百万级时序数据，单节点可对接上千个target client

3. 社区生态丰富（多语言、多exporters）

场景

适用

1. 可以很好的记录纯数字的时间序列

2. 既可以以机器为中心监控，也可以以动态的面向服务的体系结构进行监控，特别适用于微服务架构

3. prometheus服务是自治，可以不依赖于 网络存储 或 远程服务

不适用

1. 100%的数据准确性要求，例如账单

1. 因为收集的数据不够详细、完整

1.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；

2.针对rate、histogram_quantile 等函数会做统计和推断，不一定保证数据准确；

3.选取数据范围过大时，会减少采样，势必会造成数据精度丢失 

对比

	Zabbix	Prometheus
开发语言	后端用 C 开发，界面用 PHP 开发，定制化难度很高。	后端用 golang 开发，前端是 Grafana，JSON 编辑即可解决。定制化难度较低。
规模	集群规模上限为 10000 个节点。	支持更大的集群规模，速度也更快。
适用场景	更适合监控物理机环境。	更适合云环境的监控，对 Kubernetes 有更好的集成。
存储	监控数据存储在关系型数据库内，如 MySQL，很难从现有数据中扩展维度。	监控数据存储在基于时间序列的数据库内，便于对已有数据进行新的聚合。
集成使用	安装简单，zabbix-server 一个软件包中包括了所有的服务端功能。	安装相对复杂，监控、告警和界面都分属于不同的组件。
可视化配置	图形化界面比较成熟，界面上基本上能完成全部的配置操作。	界面相对较弱，很多配置需要修改配置文件。
成熟度	发展时间更长，对于很多监控场景，都有现成的解决方案。	2015 年后开始快速发展，但发展时间较短，成熟度不及 Zabbix。
总结	监控物理机、环境变动不频繁 或 有能力做各种定制时，zabbix	刚上监控系统，云环境（环境变动频繁），prometheus

一些指标数据

• prometheus server 单机性能

每秒消耗百万级时间序列

上千个taget clients

• 对于taget client的影响

不同客户端库和语言的性能可能有所不同。

对于Java，基准测试表明，根据争用情况，用Java客户机递增计数器/测量将花费12-17ns。

这对于大多数延迟关键型代码来说是可以忽略的。

容量规划

磁盘

所需的磁盘容量（字节） = 时序数据保留时间（秒）* 每秒提取样本数量 * 每个样本的大小（字节）

内存

官方建议要预留3倍的local.memory-chunks的内存大小（local.memory-chunks = 内存里保存了最近使用的chunks ，默认值为1048576，即1048576个chunk，大小为1G）

核心组成及关键点

架构图

组件

必选

prometheus服务

1. 抓取并存储时序数据

2. 提供查询服务

1. 触发告警

至少选一

数据采集组件

1. prometheus client libs（用于直接采集）

1. 对产生数据的target client（应用）提供埋点开发的API，开发人员在业务代码自助埋点，API文档请点击对应语言查看

2. 很多对prometheus友好的组件已经完成埋点，可直接在promethueus上配置使用

3. 支持的Metrics类型

1. exporters（用于间接采集）

1. 一些成熟的但不直接支持prometheus客户端埋点的产品（操作系统、redis等等），需要额外的工具进行黑盒采集，即使用exporter（独立于target client之外的“边车”）进行采集

2. 当前已有三方exporter（https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/）

1. OS – Node Exporter Linux, Windows

2. Database Mysql, Postgre, CouchDB…

3. Messaging Kafka, RabbitMQ, NATS…

4. LoggingElasticSearch, Fluentd, Telegraf…

5. Key-Value Redis, Memcached…

6. WebServer Apache, Nginx…

7. Proxy Haproxy, Varnish…

8. DNS BIND, PowerDNS, Unbound

9. BlackBox 暂时没有exporter方案的，可使用该方案，进行简单的ping

可选

1. AlertManager

1. 告警由prometheus内部监控、触发，之后传递给AlartManager

2. AlartManager负责去重、分组、路由

1. Pushgateway

1. 有些作业存在的时间不长，因此这些作业可以主动的将它们的指标推（push）到Pushgateway，Pushgateway会将指标数据缓存

2. Pushgateway将收到的数据暴露给prometheus，prometheus定期到Pushgateway拉取（pull）

3. Pushgateway是针对服务级别（非机器指标）

1. 各种支持工具（可视化、对接三方）

数据模型

api_http_requests_total {method="POST", handler="/messages"}  100
               {=, ...}   value

指标类型

拉取模式

https://blog.csdn.net/qq_35753140/article/details/105886208

Prometheus不是基于事件的监控系统，它仅仅关心标准化地采集给定指标的当前状态，而不是导致这些指标的底层事件。例如，计量服务不会发送关于每个HTTP请求的消息给Prometheus服务器，而是在内存中简单地累加这些请求。每秒可能会发生成百上千次这种累加而不会产生任何监控流量。Prometheus然后每隔15或30秒简单地问一下这个服务实例当前状态的累积值而已。监控结果的传输量很小，拉取模式也不会产生问题

数据查询-PromQL

PromQL是Prometheus查询语言。它支持广泛的操作，包括聚合、切片和切块、预测和连接。

1. 求 HTTP错误百分比

1. PQL

1. sum(rate(http_requests_total{status="500"}[5m])) by (path) / sum(rate(http_requests_total[5m])) by (path)

1. 查询结果

1. {path=“/status”}  0.0039

{path=“/”}  0.0011

{path=“/api/v1/topics/:topic”} 0.087

{path=“/api/v1/topics} 0.0342

1. 4小时内磁盘是否会满

1. PQL

1. ALERT DiskWillFullIn4Hours IF predict_linear(node_filesystem_free[1h], 4*3600) < 0

1. 查询结果

1. {path=“/status”}  0.0039

{path=“/”}  0.0011

{path=“/api/v1/topics/:topic”} 0.087

{path=“/api/v1/topics} 0.0342

实践

Prometheus client libs 进行 target 埋点

1. 运行模拟产生数据的程序http-simulator

• 以Spring Boot方式运行模拟器

• 通过http://localhost:8080/prometheus查看metrics

• 通过Postman启用随机Spike模式，产生数据

curl -X POST http://localhost:8080/spike/random

2. 安装运行Promethus

下载Prometheus for Windows，并解压到本地目录

调整全配置项

# my global config
global:
  scrape_interval:     5s # Set the scrape interval to every 5 seconds. Default is every 1 minute.
  scrape_timeout: 5s
  evaluation_interval: 5s # Evaluate rules every 5 seconds. The default is every 1 minute.

添加http-simulator Job配置项

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']    
  - job_name: 'http-simulator'
    metrics_path: /prometheus
    static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']

运行Prometheus

./prometheus.exe

访问Prometheus Web UI

http://localhost:9090

通过Status->Targets，或者通过Graph查询

up

metric方式校验prometheus和http-simulator两个jobs在UP或1状态。

3. 请求率(Request Rate)查询

校验http-simulator在1状态

up{job="http-simulator"}

查询http请求数

http_requests_total{job="http-simulator"}

查询成功login请求数

http_requests_total{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}

查询成功请求数，以endpoint区分

http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}

查询总成功请求数

sum(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"})

查询成功请求率，以endpoint区分

rate(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}[5m])

查询总成功请求率

sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}[5m]))

4. 延迟分布(Latency distribution)查询

查询http-simulator延迟分布

http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator"}

查询成功login延迟分布

http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}

不超过200ms延迟的成功login请求占比

sum(http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login", le="200.0"}) / sum(http_request_duration_milliseconds_count{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"})

成功login请求延迟的99百分位

histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}[5m]))

Prometheus + Grafana 进行数据展示

1. 先决条件

• 运行Prometheus HTTP Metrics Simulator

• 运行Prometheus服务器

2. 安装运行Grafana

下载Grafana 5.3.2 for Windows，并解压到本地目录。

运行：

./bin/grafana-server.exe

访问Granfa UI，使用缺省账号admin/admin登录

http://localhost:3000

添加Proemethes数据源

• Name -> prom-datasource

• Type -> Prometheus

• HTTP URL -> http://localhost:9090

其它缺省

Save & Test确保连接成功

3. 创建一个Dashboard

点击+图标创建一个Dashbaord，点击保存图标保存Dashboard，使用缺省Folder，给Dashboard起名为prom-demo。

4. 展示请求率

点击Add panel图标，点击Graph图标添加一个Graph，

点击Graph上的Panel Title->Edit进行编辑

修改Title：General -> Title = Request Rate

设置Metrics

sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator"}[5m]))

调整Lagend

• 以表格展示As Table

• 显示Min/Max/Avg/Current/Total

• 根据需要调整Axis

注意保存Dahsboard。

5. 展示实时错误率

点击Add panel图标，点击Singlestat图标添加一个Singlestat，

点击Graph上的Panel Title->Edit进行编辑

修改Title：General -> Title = Live Error Rate

设置Metrics

sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator", status="500"}[5m])) / sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator"}[5m]))

调整显示单位unit：Options->Unit，设置为None->percent(0.0-1.0)

调整显示值(目前为平均)为当前值(now)：Options->Value->Stat，设置为Current

添加阀值和颜色：Options->Coloring，选中Value，将Threshold设置为0.01,0.05，表示

• 绿色：0-1%

• 橙色：1-5%

• 红色：>5%

添加测量仪效果：Options->Gauge，选中Show，并将Max设为1

添加错误率演变曲线：选中Spark lines -> Show

注意保存Dahsboard。

6. 展示Top requested端点

点击Add panel图标，点击Table图标添加一个Table，

设置Metrics

sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator"}[5m])) by (endpoint)

减少表中数据项，在Metrics下，选中Instant只显示当前值

隐藏Time列，在Column Sytle下，Apply to columns named为Time，将Type->Type设置为Hidden

将Value列重命名，添加一个Column Style，Apply to columns named为Value，将Column Header设置为Requests/s

点击表中的Requests/s header，让其中数据根据端点活跃度进行排序。

注意调整Widget位置并保存Dahsboard。

Prometheus + AlertManager进行告警

1. 先决条件

• 运行Prometheus HTTP Metrics Simulator

• 运行Prometheus服务器

注意启用--web.enable-lifecycle，让Prometheus支持通过web端点动态更新配置

2. HttpSimulatorDown告警

在Prometheus目录下:

添加simulator_alert_rules.yml告警配置文件

groups:
- name: simulator-alert-rule
  rules:
  - alert: HttpSimulatorDown
    expr: sum(up{job="http-simulator"}) == 0
    for: 1m
    labels:
      severity: critical

修改prometheus.yml，引用simulator_alert_rules.yml文件

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  - "simulator_alert_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

通过Postman动态更新Prometheus配置

curl -X POST http://PROMETHEUS_URL:9090/-/reload

通过Prometheus->Status的Configuration和Rules确认配置和告警设置生效

关闭Prometheus HTTP Metrics Simulator应用，通过Prometheus->Alert界面上查看告警触发情况

3. ErrorRateHigh告警

已经完成的步骤2，则重新运行Prometheus HTTP Metrics Simulator

在simulator_alert_rules.yml文件中增加告警配置

 - alert: ErrorRateHigh
    expr: sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator", status="500"}[5m])) / sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator"}[5m])) > 0.02
    for: 1m
    labels:
      severity: major
    annotations:
      summary: "High Error Rate detected"
      description: "Error Rate is above 2% (current value is: {{ $value }}"

通过Postman动态更新Prometheus配置

curl -X POST http://PROMETHEUS_URL:9090/-/reload

通过Prometheus->Status的Configuration和Rules确认配置和告警设置生效

通过Postman调高HTTP Simulator的错误率到10%

curl -X POST http://localhost:8080/error_rate/10

通过Prometheus->Graph界面校验错误率上升

通过Prometheus->Alert界面校验查看触发情况

4. 安装和配置Alertmanager

下载Alertmanager for Windows，并解压到本地目录。

在Alertmanager目录下修改alertmanager.yml文件：

global:
  smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'
  smtp_from: '[email protected]'
  smtp_auth_username: '[email protected]'
  smtp_auth_password: 'xxxxx'

route:
  group_interval: 1m
  repeat_interval: 1m
  receiver: 'mail-receiver'
receivers:
- name: 'mail-receiver'
  email_configs:
    - to: '[email protected]'

启动Alertmanager

./alertmanager.exe

在Prometheus目录下，修改prometheus.yml配置Alertmanager地址

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      - localhost:9093

通过Postman动态更新Prometheus配置

curl -X POST http://PROMETHEUS_URL:9090/-/reload

通过Prometheus->Status的Configuration和Rules确认配置和告警设置生效

通过Alertmanager UI界面和设置的邮箱，校验ErrorRateHigh告警触发

Alertmanager UI访问地址：

http://localhost:9093

Prometheus + exportors + Grafana暴露target端点，使用grafana模板展示

1. 下载和运行wmi-exporter

下载wmi_exporter-amd64，并解压到本地目录

运行wmi-exporter

./wmi_exporter.exe

校验metrics端点

http://localhost:9182/metrics

2. 配置和运行Promethus

在Prometheus安装目录下

在prometheus.yml 中添加针对wmi-exporter的监控job

- job_name: 'wmi-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9182']

运行Prometheus

./prometheus.exe

访问Prometheus UI

http://localhost:9090

通过Prometheus->Status的configuration和targets校验配置正确

通过Prometheus->Graph查询wmi-exporter在UP1状态

up{job="wmi-exporter"}

3. Grafana Dashboard for wmi-exporter

在Grafana安装目录下启动Grafana服务器

./bin/grafana-server.exe

登录Grafana UI(admin/admin)

http://localhost:3000

通过Grafana的**+**图标导入(Import) wmi-exporter dashboard：

• grafana id = 2129

• 注意选中prometheus数据源

查看Windows Node dashboard。

4. 参考

Grafana Dashboard仓库

https://grafana.com/dashboards

生产建议

单节点配置建议

Cardinality（基数）！！！

1. 标签（label）的可能取值，就是Cardinality

2. 每增加一个标签（label），就会产生一个时间序列

1. label过多，耗费存储

2. label过多，聚合计算耗时

1. 一般建议每个实例的label数不大于10

安全

HA

简单HA

简单HA+远程存储

基本HA+远程存储+联邦集群

Metrics命名

一般建议：library_name_unit_suffix

1. _suffix

1. _total -> counter

2. _counter, _sum -> summary

3. _bucket -> histogram

1. _unit

1. _seconds, _bytes, _ratios

1. Name&Library

1. 直接表意，例如A业务http请求 A_http_request_xxx，B业务http请求 B_http_request_xxx

source: https://www.yuque.com/zhaohaiyang/notes/gucm32

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