prometheus的应用与部署

目录

前言

一.Prometheus特性

二.Prometheus优缺点

三.prometheus监控体系

四.Prometheus特点

五.使用场景

六.不适合的场景

七.prometheus生态组件

八.Prometheus部署

1.设置基础环境

2.安装并开启服务

3.查看采集数据

4.部署监控其他节点

5.开启服务

6.node1和node2安装控制节点

7.开启服务

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前言

Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，现在已经加入到CNCF基金会，成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。

一.Prometheus特性

1.多维的数据模型(基于时间序列的Key、value键值对)
2.灵活的查询和聚合语言PromQL
3.提供本地存储和分布式存储
4.通过基于HTTP和HTTPS的Pull模型采集时间序列数据（pull数据的推送，时间序列：每段
时间点的数据值指标，持续性的产生。横轴标识时间，纵轴为数据值，一段时间内数值的动态变化，所有的点连线形成大盘式的折线图）
5.可利用Pushgateway (Prometheus的可选中间件）实现Push模式
6.可通过动态服务发现或静态配置发现目标机器（通过consul自动发现和收缩）
7.支持多种图表和数据大盘

二.Prometheus优缺点

1.提供多维度数据模型和灵活的查询方式，通过将监控指标关联多个tag，来将监控数据进行任意维度的组合，并且提供简单的PromQL查询方式，还提供HTTP查询接口，可以很方便地结合Grafana等GUI组件展示数据
2.在不依赖外部存储的情况下，支持服务器节点的本地存储，通过Prometheus自带的时序数据库，可以完成每秒千万级的数据存储；不仅如此，在保存大量历史数据的场景中，Prometheus可以对接第三方时序数据库和OpenTSDB等。
3.定义了开放指标数据标准，以基于HTTP的Pull方式采集时序数据，只有实现了Prometheus监控数据才可以被Prometheus采集、汇总、并支持Push方式向中间网关推送时序列数据，能更加灵活地应对多种监控场景
4.支持通过静态文件配置和动态发现机制发现监控对象，自动完成数据采集。Prometheus目前已经支持Kubernetes、etcd、Consul等多种服务发现机制
5.易于维护，可以通过二进制文件直接启动，并且提供了容器化部署镜像。
6.支持数据的分区采样和联邦部署，支持大规模集群监控

三.prometheus监控体系

监控体系
(1)系统层监控（需要监控的数据）
1.CPU、Load、Memory、swap、disk i/o、process等
2.网络监控：网络设备、工作负载、网络延迟、丢包率等

(2)中间件及基础设施类监控
1.消息中间件：kafka、RocketMQ、等消息代理
2.WEB服务器容器：tomcat
3.数据库/缓存数据库：MySQL、PostgreSQL、MogoDB、es、redis
redis监控内容
redis所在服务器的系统层监控
redis 服务状态
RDB AOF日志监控
日志——>如果是哨兵模式——>哨兵共享集群信息，产生的日志——>直接包含的其他节点哨兵信息及mysql信息

(3)应用层监控
用于衡量应用程序代码状态和性能
监控的分类：黑盒监控，白盒监控
PS:
白盒监控，自省指标，等待被下载
黑盒指标：基于探针的监控方式，不会主动干预、影响数据

(4)业务层监控
用于衡量应用程序的价值，如电商业务的销售量，ops、dau日活、转化率等，业务接口：登入数量，注册数、订单量、搜索量和支付量

四.Prometheus特点

自定义多维数据模型（时序列数据由metric名和一组key/value标签组成）
非常高效的储存平均一个采样数据占大约3.5bytes左右，320万的时间序列，每30秒采样，保持60天，消耗磁盘大概228G
在多维上灵活且强大的查询语句（PromQL）
不依赖分布式储存，支持单主节点工作
通过基于HTTP的pull方式采集时序数据
可以通过push gateway进行时序列数据库推送（pushing）
可以通过服务发现或静态配置去获取要采集的目标服务器
多种可视化图表及仪表盘支持

五.使用场景

Prometheus可以很好地记录任何纯数字时间序列。它既适用于以机器为中心的监视，也适用于高度动态的面向服务的体系结构的监视。在微服务世界中，它对多维数据收集和查询的支持是一种特别的优势。（k8s）

Prometheus是为可靠性而设计的，它是您在中断期间要使用的系统，可让您快速诊断问题。每个Prometheus服务器都是独立的，而不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础结构的其他部分损坏时，您可以依靠它，并且无需设置广泛的基础结构即可使用它

六.不适合的场景

Prometheus重视可靠性。即使在故障情况下，您始终可以查看有关系统的可用统计信息。如果您需要100%的准确性（例如按请求计费)，则Prometheus并不是一个不错的选择，因为所收集的数据可能不会足够详细和完整。在这种情况下，最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费，并使用Prometheus进行其余的监视。

七.prometheus生态组件

prometheus生态圈中包含了多个组件，其中部分组件可选

Prometheus Server：收集和储存时间序列数据
通过scraping以刮擦的方式去获取数据放入storge（TSDB时序数据库），制定Rules/Alerts：告警规则，service discovery是自动发现需要监控的节点
Client Library:客户端库目的在于为那些期望原生提供Instrumentation功能的应用程序提供便捷的开发途径;
Push Gateway:接收那些通常由短期作业生成的指标数据的网关，并支持由Prometheus Server进行指标拉取操作;
Exporters:用于暴露现有应用程序或服务（不支持Instrumentation)的指标给Prometheus Server而pro内建了数据样本采集器，可以通过配置文件定义，告诉prometheus到那个监控对象中采集指标数据，prometheus 采集过后，会存储在自己内建的TSDB数据库中，提供了promQL 支持查询和过滤操作，同时支持自定义规则来作为告警规则，持续分析一场指标，一旦发生，通知给alerter来发送告警信息，还支持对接外置的UI工具（grafana）来展示数据
采集、抓取数据是其自身的功能，但一般被抓去的数据一般来自于:export/instrumentation （指标数据暴露器） 来完成的，或者是应用程序自身内建的测量系统（汽车仪表盘之类的，测量、展示）来完成
Alertmanager:由告警规则对接，从Prometheus Server接收到"告警通知"后，通过去重、分
组、路由等预处理功能后以高效向用户完成告警信息发送
Data Visualization（Dashboards）: 与TSDB对接并且展示数据库中的数据，Prometheus web UI (Prometheus Server内建)，及Grafana等;
Service Discovery:动态发现待监控的Target，从而完成监控配置的重要组件，在容器化环境中尤为有用;该组件目前由PropetheusServer内建支持

八.Prometheus部署

1.设置基础环境

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
vim /etc/selinux/config
SELINUX=disabled

vim /etc/reslove.conf
nameserver 114.114.114.114

时间同步
ntpdate ntp1.aliyun.com

2.安装并开启服务

tar zxvf prometheus-2.27.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local
cd /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64
直接开启Prometheus
./prometheus

3.查看采集数据

访问192.168.10.20:9090/metrics

4.部署监控其他节点

prometheus想要监控其他节点，则需要借助node_exporter，下载地址http://prometheus.io/download/

tar zxvf node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz

cd node_exporter-1.1.2.linux-amd64
复制命令让系统可以识别
cp node_exporter /usr/local/bin

5.开启服务

vim /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service

systemctl start node_exporter
systemctl enable node_exporter
systemctl status node_exporter

若需要加入其他节点监控端，则需要在192.168.10.20 prometheus服务端停止prometheus修改配置文件添加静态targets才能使得nodes节点加入

netstat -nautp | grep prometheus
killall -9 prometheus

6.node1和node2安装控制节点

cd /opt
安装node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz包
tar zxvf node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz

cd node_exporter-1.1.2.linux-amd64/
cp node_exporter /usr/local/bin/
./node_exporter

在主服务上添加节点
vim /usr/local/prometheus-2.27.1.linux-amd64/prometheus.yml

7.开启服务

./prometheus

计算过去5分钟内的CPU使用速率
irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])

irate：速率计算函数（灵敏度非常高的）
node_cpu_seconds_total:node节点CPU使用总量
mode=“idle” 空闲指标
5m:过去的5分钟内，所有CPU空闲数的样本值，每个数值做速率运算