Prometheus 基础入门
一.Prometheus
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。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。
Prometheus的特点
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相关组件：
Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言，实现对数据的查询以及分析。Prometheus Server内置的Express Browser UI，通过这个UI可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。
Exporter
Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。Exporter分为2类：
直接采集：Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。
间接采集：间接采集，原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如：Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等。
指标(metric)、样本
所有采集的监控数据均以指标(metric)的形式保存在内置的时间序列数据库当中(TSDB)。每一条时间序列由指标名称(Metrics Name)以及一组标签(Labels)唯一标识。举例，大括号中为标签，这个例子就可以理解为3条时间序列（虽然指标名称相同，但标签不同）：
node_disk_io_now{device="dm-0",instance="localhost:9100",job="node"}
node_disk_io_now{device="sda",instance="localhost:9100",job="node"}
node_disk_io_now{device="sr0",instance="localhost:9100",job="node"}
在时间序列中的每一个点称为一个样本（sample），样本由以下三部分组成：
指标(metric)：metric name和描述当前样本特征的label sets
时间戳(timestamp)：一个精确到毫秒的时间戳
样本值(value)：一个folat64的浮点型数据表示当前样本的值
Job和Instance
当需要采集不同的监控指标(例如：主机、MySQL、Nginx)时，只需要运行相应的监控采集程序（exporter），并且让Prometheus Server知道Exporter实例的访问地址。
在Prometheus中，每一个暴露监控样本数据的HTTP服务称为一个实例（instance），它是被监控的具体目标。监控这些instances的任务叫做job。每个job负责一类任务，可以为一个job配置多个instance，job对自己的instance执行相同的动作。隶属于job的instance可以直接在配置文件中指定。也可以让job自动从consul、kuberntes中动态获取，这个过程就是服务发现。
AlertManager
在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中可以与邮件，Slack等等内置的通知方式进行集成，也可以通过Webhook自定义告警处理方式。AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心。
PushGateway
由于Prometheus数据采集基于Pull模型进行设计，因此在网络环境的配置上必须要让Prometheus Server能够直接与Exporter进行通信。当这种网络需求无法直接满足时，就可以利用PushGateway来进行中转。可以通过PushGateway将内部网络的监控数据主动Push到Gateway当中。而Prometheus Server则可以采用同样Pull的方式从PushGateway中获取到监控数据。
四种Metrics类型
以node exporter为例，查看机器ip:9100/metrics页面可以查看到当前抓取的数据&#x