Prometheus简介和安装教程

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一、介绍

指标采集工具
参考：

1. Prometheus监控概述 - 呼长喜 - 博客园 (cnblogs.com)
2. Prometheus简介 · Prometheus中文技术文档

1.1、简介

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。用户可以非常方便的安装和使用Prometheus，通过Node Exporter采集当前主机的系统资源使用情况。 使用Grafana创建可视化仪表盘。

分为：采集层、存储计算曾、应用层（从左到右）

• 定期从监控的discover targets和配置的targets进行拉取监控目标的数据
• 拉取数据大于内存缓冲，进行持久化到HDD/SSD中
• 可以通过rules定时获取数据，通过配置的告警信息，发送到相应的目标
• AlertManager可以根据配置规则进行去重、过滤等操做进行推送告警
• 可以通过APi、Prometheus Web Ui、PQl语句进行查询获取统计数据

Prometheus可以适用于多种机器为中心监控、微服务架构监控等多种监控环境，并且由于不依赖其他组件，可靠性非常高，并且当系统出现问题时候可以快速定位故障，支持断电期间快速诊断。但是不适合精确的系统用量统计（请求数量计费等）。

1.2、特点

1.2.1、易于管理

• 核心只有一个二进制文件，不存在任何第三方依赖，如数据库、缓存、日志等…，仅仅全部数据存储于磁盘中，不存在任何依赖的级联风险。
• 使用基于Pull和Push的架构方式，可以在任何地方搭建监控环境，也可使用服务发现的能力动态管理监控的目标。

1.2.2、可以进行监控服务内部状态

具有多种客户端支持，方便用户监控服务内部状态。

1.2.3、数据模型

• 所有监控指标均使用（metric）形式保存于内置的时间序列数据库[[TSDB时序数据库]]，每个样本包含
  • 指标名称（Metrics Name）例如：http_request_total表示一个指标名称（当前收到的请求总数）指标名称必须由“字母、数字、下划线、冒号组成”同时必须匹配正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*
  • 一组描述样本的标签（k/v）例如：所有包含度量名称为 /api/tracks 的 http 请求，打上 method=POST 的标签，就会形成具体的 http 请求
    表示时间序列：

格式：{=, ...}

例：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_total{method="POST", handler="/messages"}

• 指标类型：
  Counter：表示一种累加的指标（请求个数、结束任务数、出现错误数）
  

Gauge：一种常规的指标（温度、运行goroutines的个数）

Histogram：柱状图（持续请求时间、相应大小等）

Summary：总结类似于柱状图（请求持续时间、相应大小），并且提供百分位功能，提供检测count、sum功能

1.2.4、PQL查询语句

Prometheus内置了一个强大的数据查询语言PromQL。 通过PromQL可以实现对监控数据的查询、聚合。同时PromQL也被应用于数据可视化(如Grafana)以及告警当中。
通过PromQL可以轻松回答类似于以下问题：

• 在过去一段时间中95%应用延迟时间的分布范围？
• 预测在4小时后，磁盘空间占用大致会是什么情况？
• CPU占用率前5位的服务有哪些？(过滤)

1.2.5、高效 && 可扩展 && 易继承 && 可视化

1. 处理速度：
   • 数以百万的监控指标
   • 每秒处理数十万的数据点
2. SDK支持：Java， JMX， Python， Go，Ruby， .Net， Node.js等等语言
3. Prometheus社区支持：大量第三方实现的监控数据采集组件支持，JMX， CloudWatch， EC2， MySQL， PostgresSQL， Haskell， Bash， SNMP， Consul， Haproxy， Mesos， Bind， CouchDB， Django， Memcached， RabbitMQ， Redis， RethinkDB， Rsyslog等等。
4. Prometheus Server中自带了一个Prometheus UI，可以通过PQL语句进行查询。或者通过Grafana可视化工具进行接入。

二、安装

2.1 下载

下载地址：Download | Prometheus

1. Windows：https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.38.0/prometheus-2.38.0.windows-amd64.zip
2. Linux：wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.1/prometheus-2.37.1.linux-amd64.tar.gz

2.2 安装（以Linux为例）

2.2.1、安装Prometheus

由于Prometheus是由Go编写的，直接是一个二进制文件因此其目录格式如下：

├── prometheus
│   ├── LICENSE
│   ├── NOTICE
│   ├── console_libraries
│   │   ├── menu.lib
│   │   └── prom.lib
│   ├── consoles
│   │   ├── index.html.example
│   │   ├── node-cpu.html
│   │   ├── node-disk.html
│   │   ├── node-overview.html
│   │   ├── node.html
│   │   ├── prometheus-overview.html
│   │   └── prometheus.html
│   ├── prometheus
│   ├── prometheus.yml
│   └── promtool

1. 修改配置文件：vim prometues。yml

# my global config
global:
  scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

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

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

# 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: "node_exporter_host"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9100"]

• 配置文件标示
  • Global配置块：控制服务器全局配置
    • Scrape_Interval：配置拉取时间（默认1min）
    • Evaluation_Interval：规则验证时间（生成Alert时间默认1min）
  • Rule_files配置块：规则配置文件块
  • Scrape_configs配置块：配置采集相关，监视的目标，其Prometheus自身信息通过HTTP可以获取，因此可以监控自己。
    • Job_Name：监控作业名称
    • Static_Config：拉取哪个目标数据

可以在运行时自动加载外部配置：--web.enable-lifecycle

2.2.1、安装组件

2.2.2、安装pushgateway

1. 下载：wget https://github.com/prometheus/pushgateway/releases/download/v1.4.3/pushgateway-1.4.3.linux-amd64.tar.gz
2. tar -zxvf pushgateway-1.4.3.linux-amd64.tar.gz
3. 查看目录：

├── LICENSE
├── NOTICE
└── pushgateway

2.2.3、安装nodeExporter

1. 下载：wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.1/node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz
2. tar -zxvf node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz
3. 查看目录：

├── LICENSE
├── NOTICE
└── pushgateway

2.2.2、开启Node_exporter开机自启

1. 创建启动SystemCtl管理文件：vim /etc/systemd/system/node_exporter.service

[Unit]
Description=node_exporter Monitoring System
Documentation=node_exporter Monitoring System

[Service]
Type=simple
User=byz 
ExecStart=/opt/sofeware/nodeexporter/node_exporter --web.listen-address=:9100
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

• User：为执行的用户组权限

2. 设置启动服务

systemctl daemon-reload
systemctl start node_exporter.service
systemctl status node_exporter.service
systemctl enable node_exporter.service

2.2.3、开启Prometheus开机自启

1. 创建启动SystemCtl管理文件：vim /etc/systemd/system/prometheus.service

[Unit]
Description=prometheus Monitoring System
Documentation=prometheus Monitoring System

[Service]
Type=simple
ExecStart=/opt/sofeware/prometheus/prometheus --web.enable-lifecycle --config.file=/opt/sofeware/prometheus/prometheus.yml  --storage.tsdb.path=/opt/sofeware/prometheus/data
ExecStop=/bin/kill -INT $MAINPID
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

• User：为执行的用户组权限

2. 设置启动服务

systemctl daemon-reload
systemctl start prometheus.service
systemctl status prometheus.service
systemctl enable prometheus.service

启动出现问题：

1. “prometheus.service: main process exited,code=exited,status=2/INVALIDARGUMENT”：无法启动Prometheus Server - 前端之家 (f2er.com)

三、访问

访问：http://localhost:9090

四、PromQL语言

了解即可

PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在 Prometheus 的日常应用当中，包括对数据查询、可视化、告警处理。可以这么说，PromQL 是 Prometheus 所有应用场景的基础。

参考连接：PromQL简书